大数据时代背景下编辑的数据分析素养研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 第一节 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 第二节 研究现状综述 | 第10-11页 |
| 第三节 研究内容与结构 | 第11-12页 |
| 第四节 研究方法 | 第12-13页 |
| 第五节 研究创新点与不足之处 | 第13-15页 |
| 第二章 论文所涉及的若干概念解读 | 第15-19页 |
| 第一节 大数据初探 | 第15-16页 |
| 1. 定义大数据 | 第15页 |
| 2. 区别大数据与传统数据 | 第15页 |
| 3. 大数据存在风险 | 第15-16页 |
| 4. 大数据的价值 | 第16页 |
| 第二节 数据分析概念厘定 | 第16-17页 |
| 1. 数据分析内涵界定 | 第16-17页 |
| 2. 数据分析价值体现 | 第17页 |
| 3. 数据分析基本态度 | 第17页 |
| 第三节 编辑如何看待数据分析素养 | 第17-19页 |
| 1. 传统视域下的编辑素养 | 第17-18页 |
| 2. 大数据思维打破传统观念 | 第18页 |
| 3. 数据分析素养的内涵 | 第18-19页 |
| 第三章 数据分析素养的作用和重要性 | 第19-24页 |
| 第一节 数据分析素养:从微观到宏观重构出版 | 第19-22页 |
| 1. 改变出版企业内部结构 | 第19页 |
| 2. 优化出版产品生产流程 | 第19-20页 |
| 3. 提供选题策划决策依据 | 第20-21页 |
| 4. 催生个性化产品的创新 | 第21页 |
| 5. 打通新的用户反馈渠道 | 第21-22页 |
| 第二节 问题与困境:从专业素养到数字转型 | 第22-24页 |
| 1. 出版企业数字转型不完全 | 第22页 |
| 2. 缺少分析人员及数据源 | 第22页 |
| 3. 编辑专业素养有待提高 | 第22-24页 |
| 第四章 数据分析素养的微观构建策略 | 第24-36页 |
| 第一节 数据分析计算:编辑思维革新 | 第24-29页 |
| 1. 数据分析计算介绍 | 第24-28页 |
| 2. 变革编辑思维方式 | 第28-29页 |
| 第二节 数据分析工具:编辑实践创新 | 第29-31页 |
| 1. 图形化用户界面 | 第29-30页 |
| 2. 单点解决方案 | 第30页 |
| 3. 开源工具——R项目 | 第30页 |
| 4. 数据可视化 | 第30-31页 |
| 第三节 数据分析方法:编辑能力培养 | 第31-32页 |
| 1. 组合建模赋予编辑“群策群力” | 第31页 |
| 2. 简易模型引领编辑“直截了当” | 第31-32页 |
| 3. 文本分析启发编辑“独辟蹊径” | 第32页 |
| 第四节 数据分析应用:编辑业务实践 | 第32-34页 |
| 1. 进行数据分析,撰写业务报表 | 第32-33页 |
| 2. 坚持分析原则,立足业务需求 | 第33页 |
| 3. 拔高统计显著,消除业务风险 | 第33页 |
| 4. 解读分析结果,指导业务推断 | 第33-34页 |
| 第五节 本章总结:区别传统编辑与分析型编辑 | 第34-36页 |
| 1. 什么是分析型编辑? | 第34页 |
| 2. 分析型编辑特质 | 第34-36页 |
| 第五章 数据分析素养的宏观构建策略 | 第36-43页 |
| 第一节 数据分析思维的创新 | 第36-38页 |
| 1. 定义、方法与原则 | 第36-37页 |
| 2. 新的核心部门:出版创新中心 | 第37-38页 |
| 第二节 建立优秀的分析团队 | 第38-43页 |
| 1. 培养分析型人才 | 第39页 |
| 2. 建立团队型组织 | 第39-41页 |
| 3. 打造学习型团队 | 第41-43页 |
| 结语 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 后记 | 第46-47页 |
