大数据时代影响力精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇大数据时代影响力范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

1调查方法

本研究分析了在乳腺学科文献基础上开展的读者大数据意识的调查，旨在利用反馈数据为期刊品牌建设提供参考建议。以2011年1月～2015年12月《中国肿瘤临床》的作者为读者调查对象，基于E-mail、微信群发放问卷，使用E-mail回收问卷，对问卷中涉及到的调研对象的地区分布情况、调研对象性别、年龄分布情况、调研人员属性分布、调研对象学科分布进行定量分析与定性分析。样本回收量为148份，样本对象特征具有邮箱联系方式，样本参考价值较大，问卷结果真实、可信，权威性高。对于参与问卷调查的乳腺肿瘤学科的读者提供近10年的基于大数据的乳腺肿瘤学科分析报告。问卷调查设定以下内容：①是否具有大数据意识；②是否认可量化的大数据信息可提供本学科的科研动态；③是否关心期刊的大数据信息推送；④是否采用大数据获取信息；⑤对提供的大数据信息质量是否有心理付费价位；⑥是否期待有关科技期刊的评价分析服务；⑦以《中国肿瘤临床》为例探索科技期刊服务读者的可能性。上述数据收集结束后进行统计分析。

2调查结果

调研对象地区分布中，华东与华北地区占74%,，这两个地区中北京、天津和上海都拥有国内肿瘤诊治的权威医院和相关的科研机构，一定程度上代表了我国肿瘤的诊治和科研水平，提供的数据较真实、有说服力(见图1)。调研对象性别分布中，男、女性别比率分别占49%,、51%,，男女比例接近。调研对象的年龄主要集中在20～40岁，40岁以上读者群相对比例较低，年轻的读者群对大数据高度关注，反映读者群与时代变化的一致性(见图2)。调研人员属性(含在读研究生)分布中，19%,为基础科研人员，81%,为从事临床的相关人员，这一结果反映出临床相关人员比基础科研人员对引领信息挖掘有更强烈的期待。本次调查是在通过对乳腺肿瘤学科文献数据挖掘，分析该学科热点、重点等基础上开展的，为激励读者参与调查，调查结束后提供近10年的乳腺肿瘤学科分析报告。调研对象学科分布中，65%,参与调查的读者涉及乳腺肿瘤学科，调查结束后这部分读者大多选择获取乳腺肿瘤学科分析报告，而剩余35%,的读者只是参与并无任何需求(见图3)。图4～6、图9显示，80%,以上的读者已融入大数据时代，读者对大数据信息服务具有强烈期待，引领读者挖掘信息、精准把握变化、提供与之相适应的服务，体现科技期刊提升学术影响力及树立期刊品牌的最终目的。图7～9显示，近95%,的读者有意愿利用大数据信息，且期待科技期刊评价服务，显示了广大读者对科技期刊能够提供大数据动态分析信息服务的渴望，其中50%,的读者认可有偿服务，但近50%,的读者无有偿利用的心理，显示了读者渴望科技期刊提供信息服务。表1、图10结果显示，读者问卷调查表中以《中国肿瘤临床》为例，进行相关内容的调查比较，其中有些内容获得读者多选形式的答复。近90%,读者关注《中国肿瘤临床》刊登的文章。由于《中国肿瘤临床》是中国第1本肿瘤学期刊，在肿瘤界拥有良好的期刊品牌、声望，同时为中文核心期刊，说明读者在选择阅读相关领域期刊时主要考虑核心期刊及品牌因素。从代表新媒体传播模式的微信公众平台来获取有效信息已成为肿瘤学期刊读者较为期待的方法，阅读途径也从传统的订阅(10.8%,)、赠阅(26.4%,)方式转向图书馆(41.9%,)与网上浏览(70.3%,)。

篇(2)

关键词：大数据；数据技术；智慧政府；案例分析概述

中图分类号：D63 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）007-000-01

随着信息技术的发展，人们每天的生活都被数据包围。每个人都成为了数据的“生产者”和“消费者”。搜索引擎记录着搜索记录和浏览习惯；网络购物商家记录着消费记录，界定职业身份。近年来，人们用大数据（big data）来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

十八届三中全会公报提出“推进国家治理体系和治理能力现代化”。维克托.迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》中指出“大数据能有效帮助公共部门优化决策”[1]。于施洋、杨道玲[2]等分析了互联网飞速发展对政府网站建设带来的新挑战，认为基于大数据的智慧政府门户是当前政府网站发展的新方向。张建光、尚进[3]通过对CNKI中关于智慧城市与智慧政府的论文进行统计，提出智慧城市与智慧政府的研究发展方向及研究方法。

本文首先阐述大数据概念，分析中国在该领域的优势；通过案例分析了大数据对构建智慧政府，实现政府管理与公共服务的精细化、智能化、社会化的促进；最后提出了构建基于大数据技术的智慧政府存在的问题及挑战。

一、大数据概念

关于大数据的定义，业界并无统一标准。普遍的观点认为，大数据是指规模大且复杂、以至于很难用现有数据库管理工具或数据处理应用来处理的数据集[4]。2013年，IBM的白皮书《分析：大数据在现实世界中的应用》中，解析了最新的对大数据的“4V”定义理论，即数量（Volume）、多样性（VaRiety）、速度（Velocity）和真实性（Veracity）[5]，该理论在业界广为接受。

二、中国政府的大数据优势

1.数据信息丰富

中国人口基数庞大，每个人都是数据的“生产者”和“消费者”。庞大的人口基数催生了庞大的市场需求，庞大的数据信息促进了基数的飞速发展。这些数据就像待开采的宝藏，让大数据技术有充分的用武之地。

2.更强的政府影响力

与欧美国家相比，中国政府在社会体系中的地位能力和影响力更大，掌握的公共资源也更多。如何利用好政府影响力，把大数据作为基础战略资源，上升到国家战略层面，是当前中国不可回避的一个问题。

3.企业技术领先

巨大的市场需求催生了众多科技企业。互联网时代的来临更是让一些企业积累了丰富的大数据技术，甚至在全球范围内都处于领先地位。

与此同时，越来越多的企业和政府围绕智慧政府的构建展开了全方位的合作。如阿里巴巴集团于2014年4月17日与贵州政府签订了“全面战略合作协议”，实施“云上贵州”项目。此外，阿里巴巴集团还与北京、广东、浙江、福建等全国多家省、市、区县级政府开展战略合作关系。

三、案例分析

1.谷歌搜索与流感预测

为阻止或减慢流感的传播速度，需要准确的预测出流感的传播路径。现实生活中，由于诸多不确定因素，因此很难对其进行准确预测。传统的方法是医生在发现新型流感病例后及时告知疾病控制与预防中心。由于病人的延迟就医以及信息的延迟上报，导致疾控中心的数据汇总往往滞后于流感的传播。

针对这一问题，互联网巨头谷歌公司从大数据的角度另辟蹊径，解决了这一问题。作为全球最大的搜索引擎，谷歌每天都会收到来自全球的超过30亿条的搜索指令。通过将用户的搜索记录与流感关键字进行关联建模，从而能在早期预测出流感的传播路径。在2009年甲型H1N1流感爆发时，该方法提供了当今社会所独有的一种新型能力，以一种前所未有的视角去解决公共卫生领域的老问题。

2.北京“市民主页”

北京市民主页网站是由北京市政府与中国移动合作建设的北京无线城市的基础应用和统一门户。该网站通过聚合与市民生活息息相关的范围广泛的信息及服务。市民只需要登陆“市民主页”，就能够享受59项民生服务，包括查询个人住房公积金账户和交通违章信息，查看实时路况和航班列车信息，在部分医院预约挂号，缴纳水电费、燃气费等。毫无疑问，这种基于综合化数据的虚拟化政府服务形式比传统的模式更高效智能。

四、结语

大数据为构建智慧政府带来了大知识和大发展，但仍存在一些问题及挑战：（1）数据质量。如果数据本身质量不高，则数据分析的结果很可能是错误的或者具有误导性；（2）信息安全。一直以来，政府信息系统都是遭受黑客攻击的重灾区。如今随着大数据的汇集，单次成功攻击能够获取的有用信息更多，这将给大数据的信息安全带来更加严峻的挑战；（3）个人隐私。数据时代，个人隐私的保护面临比以往任何时候都严峻的挑战。一方面需要个人提高隐私保护意识，另一方面相关法律法规也有待完善。

然而瑕不掩瑜，大数据技术对政府管理的变革仍具有深远的意义，对提升管理效率，构建智慧管理、智慧服务型政府至关重要。

参考文献：

[1]维克托.迈尔-舍恩伯格.大数据时代[M].浙江人民出版社，2013（01）：15.

[2]于施洋，杨道玲. 基于大数据的智慧政府门户：从理念到实践[J].电子政务，2013（05）.

[3]张建光，尚进.中国智慧城市与智慧政府研究现状与展望――基于CNKI的文献计量分析[J].中国信息界，2014（08）.

篇(3)

关键词：大数据；学术期刊；评价标准；创新

DOI：10.163 15/j.stm.2016.04.014

中图分类号：F276.3 文献标志码：A

学术期刊办刊水平的高低最终要通过期刊评价予以检验，从一定程度上讲，期刊评价的标准决定了期刊未来发展的方向和目标，期刊评价标准的合理设立对学术期刊的健康成长至关重要。随着移动互联网、云计算、可信计算等一系列新型信息技术的迅猛发展，一个大规模数据生产、储存、分享、应用的“大数据”时代逐渐开启。“大数据”时代的到来，对我国学术期刊的未来发展将产生巨大影响，期刊的运营模式、出版流程都将发生根本性变革，如一些学者所预测的，“大数据”时代的到来将造就全新意义上的学术期刊。相应地，“大数据”也将导致学术期刊评价的革命，一方面，大数据时代学术期刊功能定位的变化要求必须确立新的、符合时展要求的评价标准，另一方面，大数据科技的应用也将为期刊评价提供新的技术手段与方法，大大提升期刊评价标准的精确性与全面性。在这一背景下，深刻把握大数据时代学术期刊发展规律，科学探析大数据时代期刊评价标准可能的创新与发展方向，对于我们有效应对大数据挑战，推动学术期刊的未来发展具有重大意义。本文拟对这一问题进行初步探讨，以期对未来期刊评价方面的研究有所启示。

1我国当前主要学术期刊评价系统及其评价标准

1.1我国当前主要学术评价系统

我国当前的学术评价体系起源于20世纪70年代，经过几十年的变革与发展，目前形成了既符合国际化评价标准要求又具有我国学术研究特色的学术期刊评价体系。根据学科和专业研究领域的不同，目前已形成了5大期刊评价权威系统并根据其系统要求定期出台期刊评价报告，这5大系统包括：南京大学研制的《中国人文社会科学引文索引》、北京大学图书馆研制的《中文核心期刊要目总览》、中国社科院文献信息中心研制的《中国人文科学引文数据库》、中国科学院文献情报中心研制的《中国科学引文数据库（CSCD）》以及中国科学技术研究所研制的《中国科技论文与引文数据库》。

1.2五大评价系统的具体评价标准及其特征

这5大评价系统的期刊评价标准主要是根据布拉德福文献集中定律和加菲尔德文献集中定律予以制定，其具体评价指标则参考了美国EI、SCI等国际期刊数据库的评价标准。所谓布拉德福集中定律，是1934年由英国学者S.L.布拉德福提出的，他在对一些特定的学科领域期刊的数量及其刊登的相关论文数量进行统计的时候，发现期刊的内容对于某一个别学科来说呈现出远近亲疏不等的情况，“如果将科学期刊按其登载某个学科论文数量的大小，以渐减顺序排列，那么可以把期刊分为专门面向这个学科的核心区和包含着与核心区同等数量论文的几个区。这时，核心区与相继各区的期刊数量成1：a：a的关系。”核心区的期刊就是刊载学科论文数量最多、包含相关信息最丰富的那部分期刊。加菲尔德文献集中定律，是20世界60年代，由美国学者加菲尔德提出的期刊分布定律，他通过对一些综合性和专业性检索工具检索和收录论文的比率进行分析，发现各学科的核心期刊主要集中在少数的期刊中，而主要的期刊则更少，大多数学科期刊的发展呈现出明显的集聚效应。这两大定律是目前国际上制定学术期刊评价标准的主要依据，我国五大期刊评价系统也主要以这2个定律为准则，并在此基础上制定了大致类似的评价标准，五大评价系统的具体评价指标，如表1所示。

这五大评价系统的评价标准具有几个共同的特征：首先，5个期刊评价系统都是采用引文分析法，即通过对期刊论文索引量、被引频次和影响因子等指标的统计分析来对期刊质量作出评价，这3个指标也是期刊评价中的核心标准；其次，期刊评价数据的采集主要依托中国知网、万方、维普等网络数据库的数据资源进行统计，不进人这些数据库的文献不计入统计；再次，期刊评价基本是围绕期刊刊载文章的影响力指标进行评价，在专业领域越有影响的期刊，其评价结果就越好。

客观来讲，当前五大评价系统的评价标准是在借鉴国际已有成功经验并结合了我国学术研究特色来设定和构建的，它通过对客观数据的严格统计分析来对期刊予以评价，在一定程度上避免了人情因素、主观偏见对期刊评价的负面影响，具有相当的客观性与科学性。但同时，以影响因子和引文分析为核心的评价标准也存在诸多局限：首先，由于不同检索数据库所收录和统计的文献及期刊种类和数量有所不同，导致同一期刊依据不同数据库数据计算出的影响因子常常产生巨大差异；其次，不同学科发展情况和设置缺陷导致期刊统计源结构不合理，一些学科的期刊统计源期刊很多，影响因子较高，而一些冷门学科的期刊统计源极少，影响因子很低；最后，当前的评价标准主要关注后的索引量、被引频次，不仅评价指标片面，而且难以避免不当引文、无效引文对统计结果的影响。

2大数据对学术期刊评价标准的影响

大数据技术的应用给学术期刊的未来发展带来巨大变革，这些变革集中体现在对学术期刊评价标准的深刻影响之中。

2.1期刊评价的可采集指标更为丰富

在大数据的背景下，期刊出版发行形态将发生巨大变化，以前以纸质印刷、定期刊发为标志的出版方式将向电子化、网络化、不定期出版方向转移。期刊论文的创作、审核、修改、编辑、发表以及发表后所产生的社会反馈和影响都将依托于数字化网络平台进行，而这整个过程中的所有数据也将通过大数据技术予以记录，除了转引率、被引频次等数据，大数据和云存储技术可以为期刊评价提供更丰富的数据资源和种类以备采集，并作为期刊评价新的指标。比如，大数据技术支持下的电子阅读终端可以记录读者对某篇文章的阅读时间、次数，甚至在某些段落的停留时间，这对于未来期刊的反馈评价将是一个重要指标；再比如，通过“云存储”、“云计算”等技术可以对前的选题热度、潜在价值做出客观评测和计算，这可以做为期刊选题价值的评价指标；除此之外，大数据还可以收集并记录期刊选题策划方案、编辑规范性、构图设计水平等方面的信息，为学术期刊的整体评价提供参照指标。

2.2期刊评价的数据统计更加全面精准

以往对评价数据的采集，主要依据知网、维普、万方等数据库统计源，但许多没有被这些数据库收录的期刊却不能进入统计范围，而且由于检索系统所收录的期刊群组成差异较大，所计算的影响因子值也会产生较大差异，导致同一刊物在不同检索系统中计算出明显不同的影响因子数。而依托大数据技术的期刊评价数据采集，不仅可以覆盖全网络信息资源并统一计算方法，避免因数据库收录不足和算法差异导致的因子计算缺陷，而且对于被何种方式引用，引用量多少，有效还是无效引用，自引还是他引，都能准确记录，实现对期刊评价相关数据更为全面和精准的统计。更关键的是，大数据能够为期刊评价提供论文编辑出版发行过程中的全数据样本，并对后的索引转载情况实时动态更新，对读者阅读评价反馈全面搜集，从而实现评价数据统计的静态与动态统一、主观与客观结合。

2.3期刊评价的读者影响力更加突出

大数据背景下，期刊评价将更加突出读者评价的地位和作用。以前的期刊评价统计实际上是注重论文引用者和转载者的评价地位，兼顾同行、专家和评价机构的综合评议。但是对公开发行的期刊论文来说，论文的引用和转载者可能只是读者中的一小部分，大多数读者在阅读后不一定会将之运用到学术创作之中，但同样会对文章质量作出心理评价，这种评价实际比单纯的引文评价更全面、更有说服力但也更难以计量。而随着数字技术的发展，大数据时代的期刊出版将逐渐进化到电子出版阶段，新的电子期刊平台将不仅是一个阅读平台，更是期刊社为读者、作者、专家提供的一个互动服务平台，在这个平台上，不仅读者的浏览偏好和阅读反馈会被储存下来，而且通过独特的互动窗口，他们还可以和作者、编辑、审稿专家进行直接讨论，他们对文章内容的意见、对刊物选题策划、栏目设计、编辑方式、服务水平甚至是办刊宗旨的建议都将被完整记录，并成为期刊评价重要的参考指标。与此同时，由于大数据技术将使评价机构进行期刊数据收集和质量评价的整个过程变得更为公开透明，无形中就降低了评价机构的控制力与影响力，相对地也就更加凸显出读者群体在期刊评价中的作用。

2.4期刊评价的创新性指标更加重要

大数据时代的期刊将进入电子出版为主，纸质出版为辅的阶段。相对于纸质载体，电子载体具有无限承载能力和丰富多样的表现形式，这必然突破原来期刊篇幅、版面、格式的限制，期刊刊载论文数量将大大增加。同时，由于期刊审稿流程的变革，期刊未来会将收到的论文经过简单编辑处理直接通过电子平台，而不再经过繁琐的审稿流程（经过读者和同行评议，获得较高评价的论文再以纸质出版），这又必然导致期刊论文质量的良莠不齐。原来以索引量和发表数的比值为计算指标的影响因子评价的缺陷将更加突出。如何从海量出版信息中发现、挖掘出具有创新价值的内容，以最方便的方式提供给读者阅读评价，将是期刊首先要考虑的问题，也是未来期刊评价中非常重要的参考指标，这也将使期刊评价中的创新性、吸引力指标凸显到更加重要的位置。

3大数据背景下学术期刊评价标准的具体指标及其计算公式

大数据彻底改变了学术期刊未来发展模式及其评价方式，同时也为未来期刊评价的发展创新提供了强大的技术支持和充足的数据资源。笔者认为，依托大数据技术，未来学术期刊评价的参照指标将发生巨大变化，与当前主要参照转引率和影响因子来评价不同，未来期刊评价的指标将更加多元、更加精细，而且也将在很大程度上弥补当前评价指标的局限与不足。具体来说，未来大数据背景下，学术期刊的评价指标将可能包括以下几个方面：

3.1关注度评价指标

依靠大数据的技术支持，未来期刊评价可以尝试将期刊论文的关注度列入评价标准之中。电子化阅读终端和云计算技术可以准确记录读者在阅读期刊时的阅读量、点击量、阅读时间、阅读段落甚至是可能的阅读字数，有效记录并计算读者阅读的关注点与精细程度，阅读之后在学术社交网络和开放存取平台中被讨论的次数，并实现对期刊论文受关注度地量化统计，这将为期刊评价提供重要的参考指标。客观来讲，期刊的受关注度并不能直接反映期刊刊载文章的水平和深度，尤其对一些相对冷门的学科和研究领域，文章的专业性比较强，读者比较小众，关注度也较低。因此，在将关注度作为期刊评价指标时，必须避免单纯的量化统计，而应结合学科在不同时期的纵向对比，以及文章在稳定读者群体中关注度的变化来具体衡量，笔者认为，可以尝试在不同学科之间设置合理的浮动系数，以统计数据乘以浮动系数来计算期刊真实的关注度水平。

3.2创新观点评价指标

在大数据时代，对期刊学术水平的评价将不只体现在对其刊载论文水平的评价上，而会更应进一步细化到观点评价的层面。未来结合大数据技术的检索工具可以实现对期刊发表内容的观点检索，对期刊中关注度高、创新性大、前沿性强、具有较大影响力的观点进行数据统计和分析，以读者和同行“点亮”和转发的观点数量为统计指标，代替单纯对论文引用和下载地统计。观点评价的特点在于灵活、简洁，易于突出重点，可以更加凸显作者思维成果的创新度。它改变了以往期刊评价难以量化计算期刊创新性的局限，细化了期刊评价的创新性标准。与论文评价相比，它不仅更加适应数字化出版时代“眼球经济”发展潮流，同时也更加符合大数据时代期刊出版业态的变革趋势。

篇(4)

关键词：网络文学；评估；改编；动漫

1基于网络文学IP影响力进行评估

对于网络文学来说，评估其价值的主要依据便是影响力。很多网络文学连载网站主要按照字数进行收费，因此部分作品影响力、读者数量都可以转变成为先进，即所谓的价值[1]。然而目前网络文学IP进行改编，所具有的价值并不能单纯依靠字数收费的方式进行计算，而是在于作品改编之后获得的收益。那么对于网络文学IP影响力的评估，便可以以小说影响力为前提，小说的读者数量多，将其改编后便会受到更多的关注，从而增加影视剧观看人数，由此可见，影响力是网络文学IP评估的关键因素。真正进行影响力评估的过程中，带有公信力数据是其中必须要解决的关键性问题，如今网络文学连载网站中虚假数据的现象比较常见，在这样一个市场环境下获得有价值的数据非常重要。

2应用大数据为IP改编提供素材

进入到大数据时代后，网络文学IP改编与剧本创作也可以充分利用这一技术，对市场环境、用户需求进行分析，明确创作的基本方向。通过相关数据的分析可知，玄幻、都市、军事以及历史、言情等题材的小说关注度比较大，同时这也是IP改编的核心选择[2]。一些网络文学网站中，读者、阅读数据的基础比较大，其中涉及到不同年龄层用户的阅读喜好，通过这些数据的分析，为影视IP改编明确了基本方向，由此一来可以有效提高IP作品改编的关注度。应用大数据技术能够提升内容创作与改编的效率，目前各大网络文学创作网站中上传文字多达上亿，其中涉及到一些不良内容。对于该现象，也必须要利用大数据技术对其进行筛选和审核，为广大读者提供高质量的文字内容，同时也保证了网络文学改编的质量。

3评估与分析网络文学IP资源

目前进行网络文学IP评估的过程中，会使用到信息技术，充分发挥技术的价值性优势，评估用户与市场。例如可以通过大数据跟踪技术，对影视剧产业链中所涉及到的相关核心资源进行分析，其中包括导演、演员等。通过这些资源的评估与分析，可以使影视剧有高质量的资源保证。例如《知否知否应是绿肥红瘦》这一作品，演员选择了大众口碑非常好的赵丽颖、冯绍峰，并且在爱奇艺、优酷等用户基数较大的平台播放，保证画质的基础上，提高用户满意度。除此之外，无论是角色贴合度，还是曝光率，都能够进行量化考核，从而保证网络文学IP价值的最大化。

4多元化题材改编

现如今，网络文学内容范围更加广泛，除了小说之外，漫画也是关注度较大的以一个部分。网络文学改编动漫的用户群体比较集中，即二次元用户，与电视剧的受众群体相比，粉丝依赖性更强。例如《全职高手》这一部动画，因为之前就有非常大的粉丝基数，当其开播之后，播放平台24小时内的播放量已经1亿，其中原著粉丝占比较大。通过数据统计可知，二次元用户的年龄层以1995年~2000年为主，这也是今后网络文学消费的主要人群[3]。同时，将动漫和游戏、影视进行对比，发现其接受度相对较高，例如日本动漫和漫威系列，得到世界范围内的极大关注。由此可以总结，今后在网络文学改编的过程中，需要积极开通海外市场，使网络文学IP有全新的发展方向。

5基于受众群体选择题材

网络文学的群体本身存在一定区别，主要体现在性别、年龄等方面。例如按照题材的不同，男性群体更加关注玄幻题材的小说，女性群体则关注言情类作品，按照年龄层不同，80后武侠题材，90后则更加关注言情类作品。那么在选择网络文学改编的过程中，便可以对受众群体进行分析，充分考虑小说受众的价值，从而推动网络文学影视剧改编行业的发展。

篇(5)

关键词：大数据时代；市场营销；变革

在数字时代，人们的生活方式和思考方式在发生一系列的变化，这种变化同样也使得人们的消费观念发生较大的转变。它赋予消费者更广阔的视野，同时也在提高着消费者的自主意识。这些影响足够消费者不再完全相信传统营销“轰炸式”的传播和灌输，他们更加倾向于受到质疑的品牌和产品，他们能够在基础上发表自己的观点，影响到其他的人群。在这种时代环境下，如果企业和厂商对他们的观点是漠视的态度，那么他们将会失去大量的关注人群，也使得传统的营销模式传播的影响力大打折扣。

根据相关的调查研究，在我国有着超过一半的企业每天的数据生成量达到1T以上，有着一成企业的数据量每日达到10T以上，随着数字时代的不断成熟完善，这些数据还在大幅度的提高。由此可见，大数字时代已经成为时代的重点，在某些行业，数据就是业务，它已经成为企业与国家的战略资源。

一、数据的意义

数据对于现代的社会环境而言，已经成为一种新的经济资产，如同黄金等货币一样。数据已成为现如今主体的信息载体，它被运用到各个方面，像人工智能等技术，利用数据处理的自然语言和识别模式以及机器学习等技术，能够使得计算机更加容易接受，同时数据也为互联网时代的数字营销打开了新的思路。

“大数据”的大字并不仅仅局限于容量，更重要的是在对海量信息数据处理、整合以及分析之后创造的价值。在IDC和麦肯锡在对大数据的研究中指出，大数据至少能够在4个方面能够创造出巨大的商业价值：其一，对顾客用户的群体细分，它能够针对每个群体实现不同的行动；其二，运用大数据模拟实境，实现新的需求获取和提高回报率；；其三提高大数据在各个部门的共享程度，这样能够提高管理链条和产业链条的投入回报率；其四，实现商业模式以及产品和服务的创新。

二、CMO转型

在数据时代，人们已经认识到新的经济环境的波动、不确定以及日益复杂和结构变动大的特点。在国内，由于多种变革的力量作用下，中国经济环境变得日益复杂，同时技术的互联互通，使得环境的变化出现更加复杂。

在今年，IBM组织了首次的全球首席营销官调查，这是一次最大规模的调研，其中有来自64个国家19个行业的1734名CMO接受长达一个小时的面谈，这次调研能够较好的帮助我们了解CMO在近些年所发生的角色变化，其中有着68名来自中国的高级市场主管。

与其它的CMO一样，中国的CMO们同样在应对变革因素并无完全掌控，而它们无法完全掌控的五项因素，又是对业务影响最大。

数据爆炸，这并不是一个新问题，虽然CMO们在着手应对的同时，还是无法真正完全达到完全掌握。

渠道和设备选择日益丰富：随着互联网的开放化进程，各种渠道和设备在互联网上层出不穷，CMO们并没有完全感受到其影响力，因此感觉准备不充足。

消费者特征变化：虽然CMO在很早就感受到消费者的特征变化，但是对于消费者的心理特征改变，他们的准备还是不太充足，原因在于使消费者产生变化的因素太多了。

高速增长的市场机遇：随着中西部的发展，中产阶级的人群也不断的增长，这使得中国出现新兴的市场，企业在发展的同时，也面临着更为激烈的竞争。

三、大数据发现需求和价值

在碎片化的网络世界，营销者需要在表象的分散和碎片背后，找到那些因兴趣或者共同的需求而重新聚集起来的东西，能捕捉到这种注意力，就会找到新的集中。“大数据”是这个趋势实现过程中的利器。

1.更快更低成本的数据采集

社会科学领域通常是用抽样的方式来研究消费者，即按照随机或者配额的原则来寻找消费者，并使用调查的方式获得数据；但是，大数据时代，则是通过实时监测或者追踪消费者在互联网上产生的海量行为数据，整个过程不仅快，而且成本几乎为零。

2.更精细的人群细分

传统营销大多以人口统计学特性来概括目标消费者，如消费习惯、心理特征、兴趣爱好这样的深度数据则需仰仗专业市场调查公司，而借助大数据技术，营销者可以无限的接近、近乎准确的判断每一个人的属性，这些属性不单单包括人口自然属性，还包括兴趣喜好、行为轨迹、购物经历等等。一些创新型的互联网广告公司通过灵活组合这些数据，利用共同的属性去组建用户群组，进行目标人群定向，实现精准营销及优化。

3.更完整全面的消费者描述

社会化浪潮驱动传统互联网平台向社会化方向转型，消费者每天都在论坛、微博、社交网络等社区讨论品牌和产品，这些数据对于营销者来说同样重要，是深度洞察内心需求的关键所在。

如英国葛兰素史克GSK公司，通过定位那些谈论过旗下子品牌的人们，并且追踪他们在公开论坛上所谈到的所有其他东西，来建立消费者描述，而这些外部数据会和营销部门已有的数据进行整合，从而设定更为精准的优惠和促销，吸引人们来到对应的子品牌网站。

四、把数据变成创意

人们认为，今天消费者的注意力不是被减弱而是高度聚焦，媒体虽然是高度分散的，但对于更有价值更有吸引力的信息，其实是可以更聚焦的，毕竟传播的内容才是介质。要做到聚焦，前提是传播的信息要有吸引力，而这就涉及到广告营销中的创意。大数据的技术消除了创意的边界，使新的可能得以诞生，那些传统的作业模式渐渐衰落甚至消失。

1.实时数据萌发创意

在数据挖掘与分析的基础上直接把数据转变为创意，在戛纳创意节的获奖案例上已经有所体现。当训练有素的技术与数据分析团队嫁接了纯粹的创意才能，数据也变得美好起来。The Museum of Me是由Intel推出的趣味网站，是一个将19世纪盛行的博物馆理念转变为如今的私人纪念馆的项目，利用Facebook上的记录创建属于自己的虚拟博物馆，将自己丰富多彩的社交网络生活拍摄成为一部超炫的影片传记。

2.为消费者量身定制创意

将大数据用于数字营销，则出现了动态创意这个技术。在营销传播中，可按不同受众的特性，实时“组装”不同的创意呈现出来。动态创意可支持多种广告形式，包括横幅广告、手机广告以及视频。除按受众的兴趣以及上网地点来发送量身创意外，还可通过不同的定向条件，如人口属性、上网时间、当地天气等，想出不同的创意，做更量身的传播。

3.广告公司传统作业模式被颠覆

奥美广告亚太区总裁韦棠梦表示说，他们在威士忌品牌尊尼获加“语路计划”之后，每隔几天就根据消费者在社交媒体上的热点话题创作出一个新创意，“以前我们可能会用三个月的时间做一个海报，但现在可能必须用两天的时间做出来，之后根据这个项目在社交媒体上的表现，不断做出新的创意，项目的作业团队也会更精简。”

这就是大数据带来的变化，基于实时的数据挖掘技术，广告公司可以根据表现不断更换创意，必要时，甚至可以使用上百个不同创意的广告来量身投放针对单独的受众投放定向广告。新的规则出现，新的可能性得以诞生，传统的生产模式到了必须要做出改变的时候了，既熟悉网络媒体特性，还懂得技术和数据挖掘，并且在此基础上提供内容创意，将是传统广告公司的转型方向。

五、总结

“大数据”的意义并不仅仅在于“大容量”，更重要的是，通过对海量数据的整合、挖掘和分析，可以创造出新的价值。利用数据驱动的广告策略，将数据提升到营销之前、之中来，就可以将效果监测转变为效果预测，让广告呈现在感兴趣的用户群体面前，实现真正意义上的精准营销。

触摸大数据时代的脉搏，我们坚信，发生在营销生态系统的变革将是不可扭转的趋势。然而让海量的数据变现，无论在技术上，还是在观念上，都将是一次巨大的挑战，然而挑战有多大，机会、利益的诱惑就有多大。

参考文献：

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[关键词]场景时代 电视生存模式

电影《星球大战》里欧比旺・克诺比说：原力是由所有生物产生的一种能量场；无处不在的原力将银河系联为一体。从技术改变时代的展望出发，美国学者斯考伯和伊斯雷尔提出，五种原力――移动设备、社交媒体、大数据、传感器和定位系统――正在构建改变你我生活的场景时代[1]。所谓“场景时代”，就是借助五大原力的快速发展和组合运用，使人们可以通过场景感知快速获得体验、满足需求、解决问题，这是一种有别于当前的生活方式。场景时代的未来图景正在到来，作为传统媒体、大众媒体的电视，是否做好了应对准备？

场景时代的实质是数据时代，其发展的驱动力量来自于技术和商业。电子技术曾经使电视媒体风光无限，数据技术的摧枯拉朽使得传统媒体的影响力江河日下。在当下，基于数据捕捉、分析技术所发展起来的新媒体，是媒体融合所产生的化学反应，是高于且优于电视的全新媒体形态。每一种新诞生的媒体，都自成体系、自成逻辑、自成规则，传统媒体无法适用。在连接一切的“互联网+”环境下，在狂飙突进的新媒体业态下，电视媒体的生命力正在逐步萎顿。在时代的进化、更迭中，电视媒体要能同步走向终点，就需要不断地调整姿态，找寻到最佳的生存发展模式。

一、直播态：建立“AB面”的媒体矩阵

当前，移动视频直播正处于风口红利期，各大平台风起云涌，主播走红，粉丝激增，资本青睐，引电视媒体竞折腰。一些电视频道、节目意识到直播在营销推广方面的价值，纷纷跻身其间。江苏卫视《星厨驾到》联合五大直播平台，将明星和网红比拼厨艺的直播过程引入节目正片，该直播环节吸引了累计1300万人次观看；湖南卫视推出“暑期粉丝直播季”，号称掀起“十大平台网红百场直播大战”；《鲁豫有约》通过王思聪的熊猫TV上直播“王健林的一天”；湖北及武汉电视台都在斗鱼平台上进行了同步直播的尝试。

电视媒体为什么要进入网络平台直播，是因为网络直播平台聚集了众多的广告主和受众，电视有必要也有可能尽力去拓展宣传渠道和发展空间。但网络直播有其特有的玩法，电视媒体欲进入其中，必须有充分的准备和独特的“电视+直播”的战法，必须思考什么样的内容及表达互动方式是在直播世界是受欢迎的，是直播用户愿意停留、看下去、分享并追随的。

在电视节目生产方面，可以参考陈鲁豫提出的“AB面”模式：有一个常规的做日常电视节目的团队，还有一个新媒体团队，就好像两个大厨，面对同样的材料，根据不同人的口味做出两种不同的菜，很有可能是正餐，很有可能是快餐。《鲁豫有约》在传统电视节目和新媒体内容上做出了明确区分，它已经不再仅仅只是一个电视节目，而是一个媒体矩阵。而“王健林的一天”的网络直播，其实就是在媒体形态和内容层面的一次“B面探索”。以此为参照，电视媒体可以围绕一个节目IP或主题，调动能够调动的资源，在电视和移动直播两个渠道生产不同的内容产品，两者互融共生但又各自独立。

在主播选择方面，主播即内容，目前直播平台主要靠主播驱动，靠当红主播来能吸引流量、扩大用户规模、建立竞争壁垒。当然有些主播为生存、出名计，靠出位博眼球，也引得国家广电总局系列监管措施的出台。电视媒体可结合自身及网络特点，选择风格独特、有粉丝基础的主持人或嘉宾担任主播，打造本地网红或垂直领域网红。主播要会聊，要有娱乐基因，氛围要轻松；互动环节要设计好，才能留住人；直播时要多鼓励用户分享。网红主播不仅是注意力焦点也是资源，对你的粉丝人群感兴趣，才会有相关企业和品牌找上门来。

在产业营销方面，目前直播营销的几种流行模式，如直播+会、直播+产品体验、直播+互动活动、直播+解密、直播+广告植入、直播+访谈，以及直播+产品售卖等，无论是宣传自家节目资源还是给企业做推广，其实这些形式广电都可以尝试[2]。

此外，电视媒体要进入网络直播，还要解决好引流能力、直播入口、内容逻辑、数据思维以及成本等诸多问题。虽然说隔行如隔山，但电视媒体在直播平台的竞争已经展开，“电视+直播”还有更多可能更大空间等待去摸索和实践。

二、大数据：改变传统新闻生产流程

数据，这是场景时代的特质。在大数据技术背景下，数据技术必然对新闻业全面渗透，并在一定程度上改变传统新闻生产流程。国内利用大数据做新闻刚刚起步。2014年春运期间，百度制作基于位置服务大数据的“春运迁徙图”，并希望与央视合作，通过大数据的呈现推广百度地图。央视经过探索，推出《“据”说春运》，这可以算是大数据新闻的有益尝试。其后，央视新闻从演播室实景到虚拟演播室，再利用炫酷的体感技术与数据可视化呈现结合起来，在不断探索、尝试新的新闻表达方式，数据可视化的安全也从H5到AR、VR不断丰富。但这此数据新闻的尝试央视仅偶尔为之，没有成为常态，而新媒体对大数据的运用则开始发力，并形成了有影响力的产品，如今日头条、九派等。

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关键词：图书电商；大数据；销售；信息

1 精准营销的定义及作用

所谓精准营销是指依靠现代化的信息技术来对用户进行分析，从而建立精准的服务体系，以最低的营销成本来进行销售。多年以前，网络中可利用的用户数据较少，有实用价值的数据更低，这就造成营销定位不准确，造成了销售情况不好，营销成本无法收回问题。而近年来，在大数据背景下，真正的实现了精准营销，尤其是图书电商已经有了自己的交易平台，这个平台可以记录用户登录过的数据信息，这给电商营销提供了很多实用的用户数据信息，对图书进行营销定位作用显著。

目前，人们上网使用最多的就是交友软件，例如：QQ、陌陌、微信等，还有一些人爱打网络游戏或者登陆论坛。人们在使用软件或者登陆论坛时，它的个人信息就会被软件或者平台记录，而且会把每一个用户的使用足迹生成一个数据包，平台的这些功能不仅对自己网络维护和发展有帮助，更可以为其他用户提供商业信息。图书电商就是受益者之一，它一直都是通过其他平台来得到用户的数据信息，然后进行精准营销。在具体营销中，图书电商是通过第三方平台（如：QQ、陌陌、微信等）提供的用户数据进行分析总结，了解到每个用户的基本信息、上网情况、个人爱好等，这样可以了解到每个用户的所有情况，然后就可以有针对性的进行图书营销，这种营销方式定位准确，不仅节约了销售成本，还提高了销售业绩，是非常实用的营销方式。

2 大数据商业价值的具体体现

图书电商是一种全新的营销方式，它的发行方式以网络为主，以广告投资为辅。在前几年，这种营销方式单一，可供分析的用户数据较少，营销效果很不理想。而到了如今的大数据时期，随着用户的网络活动力增强，可供分析的数据逐渐增多，企业可以利用这些数据做好营销工作，极大地提高了销售业绩。在2013年初，美国GOOGLE论坛就公布了《大数据的影响力》这个报告，其内容说道："美国的经济情况对黄金的影响力是最大的。但要制定、统计和反映美国整体经济活动的数据是十分困难的，金融市场是靠经济数据作为对美国经济状况的反映。"可见，数据就是资产，它有着和黄金一样的影响力。下面介绍大数据商业价值的具体体现：

第一，图书电商通过网络平台和软件收集过来的数据进行分析，得到了很多实用的用户信息。这样图书销售主体可以通过这些信息来进行用户定位，提高了销售量。可见，这些数据具有很强的商业价值，对销售盈利有极大的推动作用。如：搜狗引擎可以收集玩家的游戏需要，然后把这些用户数据要求进行汇总打包，这些数据包对网络游戏商家有极大的商业价值，网络游戏商家通过购买该数据包获得用户信息来进行游戏设计，会得到游戏玩家的喜爱，提高了经济效益。

第二，在大数据环境下，图书电商使用多种技术和方法来分析数据信息，从而得到用户的消费要求，这样可以准确的判断用户的购买需求，也提高了销售力和市场力。如：我们都了解的淘宝，它就可以收集买家的商品需求、买家的访问量和商品的点击率等，淘宝通过把这些数据卖给用户获得利益，用户也通过分析淘宝提供的数据得到了更大的利益。

第三，图书电商通过构建自己的平台，也可以进行数据采集，这样它也可以通过为其他用户提供数据来进行盈利，使用该数据的用户也通过分析用户信息来进行精准营销，提高了自身的服务质量，赢得了更大的利益。因此，数据有极大的商业价值，只要是能够构建用户平台，就可以利用收集数据用来进行盈利。

3 图书电商发展的重要性

我们都知道，出版物的产业链分为：作者创作、厂家策划、图书出版、策划广告、用户购买等环节，这些环节中，最重要的就是销售环节，而图书电商的目的就是提高销售量，它在销售环节中利用用户特点有针对性的进行产品推广，但是由于可利用的用户数据较少，一直没有达到很好的效果。而随着大数据的到来给图书电商带来了的良好环境，图书电商通过调整产业链的结构，尤其是利用好网络进行销售，提高好数据信息的利用率，让整个产业链更加合理化，企业的经济效益得到提高。

在大数据背景下，图书电商的使用领域要更加广泛。我们以图书策划环节为例，传统的图书策划都是策划人员根据自己的知识和经验进行策划设计，其自身对读者的定位是极其不准确的。尽管有些策划者很关心社会的潮流和热点，但是其设计出来的产品也不可能完全满足消费者的口味。而图书电商可以解决这一问题，它通过分析其他平台和软件提供的数据，得到用户的阅读习惯、阅读时间、阅读要求等，然后根据用户特点进行归类，在针对不同需要进行策划设计，这样设计出来的图书就会满足人群的需要，对抢占图书市场作用明显。

4 结语

从上述内容中看出，在大数据背景下，图书电商要想发展，一定要认识到数据信息的应用价值，多从别的平台和软件中吸收有用数据来进行分析，从而得出用户的基本信息、业余活动、兴趣爱好，然后在有针对性的进行广告策划，进而提高企业的竞争力，实现销售业绩的整体提高。

参考文献：

[1]富翔强.大数据时代图书编辑如何有效实现图书内容采集[J].才智，2013（01）.