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第1章 数据与大数据分析1

1.1 数据分析概述3

1.1.1 数据分析的基本概念3

1.1.2 数据分析的主要过程5

1.1.3 数据分析框架的主要事件6

1.2 电子商务与大数据8

1.2.1 电子商务催生大数据8

1.2.2 数据分析给电子商务带来更多机会9

1.2.3 网站分析与应用12

1.3 大数据分析数据类型13

1.4 利用数据分析创造商业价值15

1.4.1 大数据分析的核心方法论15

1.4.2 金字塔的分析哲学16

1.4.3 数据分析的业务价值变现17

第2章 商业智能与新的商业模式18

2.1 商业智能概述18

2.1.1 商业智能的定义18

2.1.2 商业智能的作用20

2.1.3 商业智能的处理过程20

2.1.4 商业智能的功能21

2.1.5 商业智能的发展趋势21

2.2 关于商业智能重要技术22

2.2.1 数据仓库22

2.2.2 数据挖掘和分析23

2.2.3 ETL处理技术23

2.2.4 联机分析处理（OLAP）技术23

2.2.5 可视化分析23

2.2.6 大数据技术24

2.2.7 商业智能的元数据管理24

2.3 商业智能的实施方法和步骤25

2.3.1 商业智能的实施方法25

2.3.2 商业智能的实施步骤25

2.4 反馈经济——新的营销模式在兴起27

2.5 社交大数据——新的营销革命30

2.5.1 个性化的用户体验30

2.5.2 实时化的营销决策31

2.5.3 兴趣图谱与消费行为定向32

2.6 智能商业——数据时代的新商业模式33

2.6.1 阿里小贷：信贷自动批发工厂35

2.6.2 智能商业的三块基石44

2.6.3 探究未来智能商业样貌44

2.6.4 大数据商业智能的十大戒律50

第3章 基于大数据时代的商业模式变化54

3.1 数据量化经营54

3.1.1 解惑大数据，建立数据战略55

3.1.2 重视数据，参与精准化营销56

3.1.3 四大杠杆，全面推进可持续发展的精准营销58

3.1.4 提升使用率，创建持续成功的大数据项目59

3.1.5 三步骤，助力大数据部署重点60

3.1.6 四大驱动因素，实现组织大数据62

3.1.7 立足四大驱动信息，建立起数据研究63

3.1.8 运用：如何规避55％的失败率64

3.1.9 明确需求，避免大数据应用失败65

3.2 信息通信产业：新业态与新模式67

3.2.1 流量经营：运营商的“去电信化”转型67

3.2.2 移动转售：运营商与互联网商的博弈69

3.2.3 互联网电视：三网融合下的典型业态70

3.2.4 智能终端制造：设备商对产业链的垂直整合72

3.2.5 智能Wifi：上网入口的主要节点74

3.2.6 内容应用：产业链的核心环节75

3.3 商业模式不断创新76

3.3.1 数据价值认知77

3.3.2 技术脉络与产业链条78

3.3.3 成熟的商业模式79

3.3.4 商业模式创新80

3.4 商业模式具体案例82

3.4.1 案例一：大数据颠覆传统医疗82

3.4.2 案例二：微信红包——撬动变现的基点95

3.4.3 案例三 试金石——白宫访客记录105

第4章 大数据实现商业价值的模式分析117

4.1 提升商业银行的核心竞争力117

4.1.1 数据挖掘能力成为商业银行核心竞争力的关键因素，事关银行转型成败118

4.1.2 数据正成为大型商业银行的重要战略资产，未来银行必将是数据驱动型银行120

4.1.3 大数据价值的实现，关键在于挖掘分析能力121

4.1.4 数据挖掘的核心价值是预测，数据挖掘能力建设的关键是行动123

4.1.5 数据资产价值的实现是有条件的，培养大数据思维理念至关重要125

4.2 智慧城市建设商业模式与未来判断127

4.2.1 智慧城市建设的七种商业模式128

4.2.2 新型智慧城市建设的“三个新”与“三个大”129

4.2.3 智慧城市寻找新的兴奋主题129

4.2.4 构建智慧城市商业模式，政府怎么做？企业怎么做？130

4.3 精准化的数据营销132

4.3.1 数据营销是大势所趋133

4.3.2 数据营销的特点133

4.3.3 数据营销的功能134

4.3.4 数据营销的基本流程134

4.3.5 数据营销优化客户关系管理135

4.3.6 数据营销助推中国移动增值业务136

4.4 聊天机器人盈利的七种商业模式137

第5章 大数据带给我们身边的创新143

5.1 大数据企业产品创新143

5.1.1 大数据硬件产品创新143

5.1.2 大数据软件产品创新144

5.1.3 大数据虚拟现实产品创新145

5.1.4 如何做高效大数据产品创新146

5.1.5 实现创新价值收益最大化147

5.1.6 Carfax之大数据产品研发篇148

5.2 大数据企业服务创新150

5.2.1 企业内部大数据服务创新150

5.2.2 企业外部大数据咨询服务创新150

5.2.3 大数据企业客户解决方案151

5.2.4 大数据政府客户解决方案151

5.3 大数据政府服务创新152

5.4 大数据个人创新分析157

5.4.1 利用大数据搜索引擎寻找商机157

5.4.2 通过跟踪社交媒体改进产品服务158

5.4.3 网站访客数据量化管理创造商机158

5.4.4 运用自身掌握的大数据技术创业创新159

5.5 我们身边的典型案例分析160

5.5.1 爱奇艺——大数据技术与娱乐艺术的两位一体160

5.5.2 深圳“织网工程”大数据实录163

5.5.3 开启新离婚时代的大数据167

5.5.4 中国食品安全中的大数据应用171

5.5.5 百度——做靠谱的大数据预测175

5.5.6 德国足球队的大数据策略177

第6章 大数据商业模式创新三部曲180

6.1 分析、外化和集成三个阶段的不同创新180

6.1.1 1.0时代：分析自身业务180

6.1.2 2.0时代：重视外部应用181

6.1.3 3.0时代：集成关联数据182

6.2 大数据价值的变现模式183

6.2.1 B2B大数据交易所184

6.2.2 咨询研究报告184

6.2.3 数据挖掘云计算软件185

6.2.4 大数据咨询分析服务185

6.2.5 政府决策咨询智库185

6.2.6 自有平台大数据分析186

6.2.7 大数据投资工具186

6.2.8 定向采购线上交易平台186

6.2.9 非营利性数据征信评价机构187

6.3 用数据说话：更加理性的决策187

6.3.1 人才测评188

6.3.2 绩效考核189

6.3.3 大数据分析的大众化189

6.3.4 行为信息：已经构成了一座金矿190

6.4 大数据管理应用——预测和控制191

6.4.1 未来管理：大数据了如指掌192

6.4.2 预测：我们必须先了解自己的对象192

6.4.3 安全分析和管理193

6.4.4 捕捉问题：重点是将要发生什么193

6.4.5 在其他领域呢，比如金融194

第7章 大数据创造商业价值的信息安全与风险防范195

7.1 大数据带来的安全问题195

7.1.1 大数据安全面临的问题195

7.1.2 大数据安全需求197

7.1.3 大数据安全的特征200

7.2 大数据信息安全风险因素识别203

7.2.1 大数据信息安全问题日益凸显203

7.2.2 移动互联网／智能手机是个人信息泄露的重要渠道205

7.2.3 物联网应用的安全问题207

7.2.4 公民的信息安全意识薄弱带来的信息安全隐患208

7.3 大数据安全策略210

7.3.1 美国降低关键基础设施信息与网络安全风险的框架211

7.3.2 确定关键信息基础设施215

7.3.3 确定数据的访问权限219

7.4 大数据安全与政策法规建设221

7.4.1 国外大数据安全相关举措221

7.4.2 树立隐私价值观222

7.4.3 确定第三方数据的访问权限223

7.4.4 制定大数据信息安全法律法规224

7.4.5 大数据时代个人信息的法律保护225

7.5 大数据对我们的影响227

7.5.1 催发数据性思维228

7.5.2 产出“数据资产”229

7.5.3 数据资产可以变现229

参考文献233