| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 绪论 | 第10-18页 |
| 一、选题背景与选题意义 | 第10-11页 |
| 二、文献综述 | 第11-15页 |
| 三、研究思路与方法 | 第15-18页 |
| 第一章 社交网络数据概述 | 第18-25页 |
| 第一节 互联网、社交网络与大数据 | 第18-20页 |
| 一、互联网与社交网络 | 第18-19页 |
| 二、社交网络与大数据 | 第19-20页 |
| 第二节 社交网络用户行为分析 | 第20-22页 |
| 一、社交网络用户行为内容分析 | 第20-21页 |
| 二、社交网络用户行为分析的意义 | 第21-22页 |
| 第三节 社交网络数据概述 | 第22-25页 |
| 一、社交网络数据规模 | 第22-24页 |
| 二、社交网络数据特征 | 第24-25页 |
| 第二章 社交网络数据资产价值评估理论基础 | 第25-32页 |
| 第一节 数据资产概述与特征 | 第25-26页 |
| 一、数据资产的概念 | 第25页 |
| 二、社交网络数据资产的特征 | 第25-26页 |
| 第二节 社交网络数据资产价值分析 | 第26-29页 |
| 一、社交网络数据资产价值来源 | 第26页 |
| 二、社交网络数据资产价值影响因素分析 | 第26-29页 |
| 第三节 数据资产价值评估方法的选取 | 第29-32页 |
| 一、传统评估方法的应用与局限 | 第29-30页 |
| 二、评估方法的选取 | 第30-32页 |
| 第三章 收益法评估社交网络数据资产价值的改进思路 | 第32-42页 |
| 第一节 超额收益的预测 | 第32-36页 |
| 一、企业超额收益的预测 | 第32-34页 |
| 二、灰色预测模型 | 第34-36页 |
| 第二节 分成率的确定 | 第36-38页 |
| 一、建立层次模型 | 第36页 |
| 二、构建判断矩阵 | 第36-37页 |
| 三、一致性检验 | 第37-38页 |
| 第三节 社交网络数据资产价值的模糊综合评判(FCE) | 第38-41页 |
| 一、构建指标评价体系与评语集 | 第38-39页 |
| 二、确定评价指标体系的权重 | 第39-40页 |
| 三、综合评价指标体系 | 第40-41页 |
| 第四节 折现率与收益期限的确定 | 第41-42页 |
| 一、折现率的确定 | 第41页 |
| 二、收益期限的确定 | 第41-42页 |
| 第四章 社交网络数据资产价值评估案例分析 | 第42-68页 |
| 第一节 案例基本情况分析 | 第42-46页 |
| 一、企业简介 | 第42-43页 |
| 二、企业社交网络数据资产分析 | 第43-44页 |
| 三、企业社交网络数据资产的价值影响因素分析 | 第44-46页 |
| 第二节 基于改进的收益法的数据资产价值评估-以腾讯控股为例 | 第46-68页 |
| 一、明确评估基本事项 | 第46页 |
| 二、企业超额收益预测 | 第46-53页 |
| 三、数据资产分成率计算 | 第53-56页 |
| 四、FCE法计算社交网络数据资产综合评价值 | 第56-64页 |
| 五、折现率与收益期限的确定 | 第64-66页 |
| 六、估值结果与相关分析 | 第66-68页 |
| 结论与展望 | 第68-70页 |
| 一、结论 | 第68页 |
| 二、展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录A 社交网络数据资产评价指标体系权重分析调查问卷 | 第73-78页 |
| 附录B FCE法专家打分表 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
