京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
聚焦大数据时代 学界业界共商出版业转型_数据分析师
“现今社会人人都可以是记者,新闻业越来越成为受众能参与的事情,变得‘自下而上’。”北京大学现代出版研究所所长肖东发以维基百科为例,对数字时代出版业发展进行了展望。他认为,社会已进入自媒体时代,“人即是媒体”,传统媒体需要适应潮流而改变,出版产业则是永远的朝阳产业。
11月15日,数字时代出版产业发展暨全国编辑出版高教学会年会在河南大学成功举办。来自全国各高校编辑出版专业及业界的近百名专家学者汇聚一堂,以数字时代下出版产业的发展为主题,进行了深入而广泛的交流讨论。
数字时代出版产业转型成趋势
面对国内自媒体时代的冲击,很多学者把眼光投向了国外的电子书产业。南京大学出版研究院常务副院长张志强教授分析了以美国为代表的发达国家成熟的电子书出版体系,在接受中外读者不同阅读习惯的前提下,借鉴经验,以求得传统媒体的进一步发展。
在国内外电子书产业迅速发展的同时,自助出版已经成了一个不可避免的趋势。在武汉理工大学新闻传播系主任贺子岳看来,美国电子书自助出版产业发展迅猛、日渐成熟,正是对自媒体时代到来的最好昭示。
中央财经大学文化与传媒学院副教授安小兰对我国自助出版的历史、现状进行了深入分析。她提出,在合法性规定、书号管理制度、版权与内容审查管理方面,我国尚缺乏完整清晰、有操作性的法规制度。而在欧美许多国家自助出版发展已成大势的情况下,我国当前的一些自助出版只是一种摸索与尝试,处于“灰色地带”。
“大数据”背景下出版业结合互联网思维
在大数据时代背景下,传统的图书营销模式已不足以应对市场,以数据挖掘为手段的精准营销是实现出版企业可持续发展的有效途径。
武汉大学信息管理学院出版科学系博士生孙晓翠认为,数字挖掘的技术平台结合精准营销的业务平台,便能在图书营销中准确定位市场、满足读者个性化需求,降低经营成本。
“互联网是一个重新聚合社会资源、市场资源的一种结构性力量。”引用中国人民大学舆论研究所所长喻国明的一句话,华东师范大学传播学院副教授刘影基于对“大数据”的研究,以“逻辑思维”为例,阐述了互联网思维对于书业的深刻影响。她认为,传统书业跨媒体转型,关键是实现互联网思维转向。
为了紧随现今网络科技的快速发展,中国建筑工业出版社数字出版中心工程师谈琳对网络科技出版有效途径进行了积极探索。她通过对政策环境、行业走势、技术融合、业务创新、成功案例的深入分析,为当下数字出版工作提供了借鉴意义。
人才培养出现结构性矛盾
大数据时代下,编辑出版专业人才的培养也出现了矛盾。河南大学出版社副社长朱建伟认为,编辑出版专业的学生很多,但实用人才很少。出版社实行产业化和公司化对人才的需求提高,目前具有多学科背景、宽知识结构,同时接受编辑出版专业培训的人才将更受青睐。
“未来的传播无核心无边界,每个人都是改革的实验者和被实验者。”中国传媒大学编辑出版研究中心副主任李频指出,社会发展转型推动传播方式转变,出版人才面临机遇挑战并存的局面。
中原大地出版传媒集团副总裁王守国表示,近年来,出版产业已经逐渐具备成熟的资本运作体制,而专业人才的大融合、流通意识将更符合现在的市场诉求。
四川大学文学与新闻学院编辑出版与传播系教授李苓通过对编辑出版人才培养经验的总结,提出对学生专业素养培育是教学工作的硬性要求。同时,她强调在数字化建设日益完备的今天,“双导师制”使得业界的培养成为人才高就业率的重要保障。
南京大学信息管理学院教授杨海平强调说:“编辑出版人才要想适应数字时代,就必须加强理论研究与产业的接轨。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31