【摘要】 大數(shù)據(jù)正在重構(gòu)眾多的傳統(tǒng)行業(yè)。文章結(jié)合國(guó)內(nèi)外重要出版領(lǐng)域的發(fā)展情況，以及大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，總結(jié)大數(shù)據(jù)在選題策劃、內(nèi)容生產(chǎn)、營(yíng)銷(xiāo)推廣環(huán)節(jié)的應(yīng)用，以期給廣大出版工作者帶來(lái)新的思考和借鑒，讓出版業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代獲得更好更快的發(fā)展。

【關(guān) ?鍵 ?詞】大數(shù)據(jù);選題策劃;內(nèi)容生產(chǎn);精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo);用戶(hù)畫(huà)像

【作者單位】程新曉，河南大學(xué)，河南大學(xué)出版社。

【中圖分類(lèi)號(hào)】G239.2 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2019.23.010

“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)?！边@是全球知名咨詢(xún)公司麥肯錫最早提出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代到來(lái)時(shí)所說(shuō)的話(huà)。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)快速滲透到包括醫(yī)療、教育、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等行業(yè)，并且給各行各業(yè)帶來(lái)了深刻的變化。過(guò)去，人們做出決策，往往是憑借一個(gè)人或者一部分人的經(jīng)驗(yàn)，甚至是依靠直覺(jué)來(lái)做出判斷。而現(xiàn)在大數(shù)據(jù)最大的作用便是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的感知、采集、建模、分析、共享，給人們提供一種看待世界全新的方法，甚至以此來(lái)做出決策。

大數(shù)據(jù)正在重構(gòu)眾多的傳統(tǒng)行業(yè)，傳統(tǒng)的零售企業(yè)沃爾瑪通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ξa(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行重塑并優(yōu)化，淘寶、亞馬遜等電商則基于對(duì)海量數(shù)據(jù)的掌控、建模、分析，給用戶(hù)帶來(lái)更專(zhuān)業(yè)化、個(gè)性化、精準(zhǔn)化的服務(wù)，出版業(yè)也不例外。長(zhǎng)期以來(lái)，每一項(xiàng)重要技術(shù)的發(fā)展，從造紙技術(shù)、印刷技術(shù)到當(dāng)下的信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，都給出版業(yè)帶來(lái)了深遠(yuǎn)的影響，而大數(shù)據(jù)無(wú)疑會(huì)滲透到出版業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)。從選題策劃、內(nèi)容生產(chǎn)，到推廣營(yíng)銷(xiāo)、廣告投放，甚至到隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展而得以延伸的讀者服務(wù)，除了傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，讀者的購(gòu)買(mǎi)行為（瀏覽、選擇、購(gòu)買(mǎi)）、閱讀行為、對(duì)圖書(shū)的評(píng)價(jià)以及信息的反饋等過(guò)程，都會(huì)產(chǎn)生大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都可以通過(guò)大數(shù)據(jù)采集、保存、建模、分析，為圖書(shū)的選題策劃、內(nèi)容生產(chǎn)、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等奠定基礎(chǔ)。筆者將結(jié)合大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，梳理大數(shù)據(jù)在出版領(lǐng)域的應(yīng)用思路及途徑，以期給廣大出版工作者帶來(lái)新的思考和借鑒。

一、大數(shù)據(jù)在選題策劃環(huán)節(jié)的應(yīng)用

好的選題不僅可以滿(mǎn)足人們多樣化的精神文化需求，而且可以給出版單位帶來(lái)高額的利潤(rùn)，是出版單位實(shí)現(xiàn)社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益的基礎(chǔ)保障。傳統(tǒng)的出版選題策劃，通常是編輯通過(guò)聽(tīng)取發(fā)行人員的反饋意見(jiàn)及建議，或者通過(guò)較為傳統(tǒng)的問(wèn)卷調(diào)查方式來(lái)完成。這種方式容易導(dǎo)致選題與市場(chǎng)需求有所偏差。大數(shù)據(jù)時(shí)代，無(wú)論是信息收集的準(zhǔn)備階段，還是選題的策劃階段，都可以借助大數(shù)據(jù)來(lái)完成。

1.大數(shù)據(jù)成為選題收集信息的輔助手段

編輯可借助大數(shù)據(jù)收集信息，通過(guò)多平臺(tái)、多途徑、多技術(shù)手段搜集并建立數(shù)據(jù)庫(kù)。在信息搜集準(zhǔn)備的階段，出版單位除了可以使用單位內(nèi)部的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、用戶(hù)數(shù)據(jù)等，還可以通過(guò)各種新媒體平臺(tái)，如微博、微信、貼吧等獲取信息。在這一環(huán)節(jié)中，出版單位需要利用專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘和輿情分析軟件，構(gòu)建出版單位、編輯、作者、讀者以及行業(yè)意見(jiàn)領(lǐng)袖的數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)而獲得選題數(shù)據(jù)的源頭。進(jìn)入選題策劃環(huán)節(jié)，出版單位則可以利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)優(yōu)化選題。在選題策劃環(huán)節(jié)，包括題目、基本內(nèi)容、作者、讀者對(duì)象、完稿時(shí)間等，大數(shù)據(jù)都能給編輯帶來(lái)輔助。譬如對(duì)作者的選擇，在信息收集的階段，大數(shù)據(jù)已經(jīng)采集到知名作者或者草根作者的眾多信息，包括身份信息、標(biāo)簽信息、粉絲數(shù)量、作者作品數(shù)據(jù)庫(kù)等，出版單位經(jīng)過(guò)分析聚類(lèi)、異類(lèi)等關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖，就能制定出目標(biāo)作者的名單。

2.大數(shù)據(jù)成為挖掘選題熱點(diǎn)的手段

編輯可綜合利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)手段，協(xié)同處理出版機(jī)構(gòu)、賣(mài)場(chǎng)零售、電商平臺(tái)、網(wǎng)絡(luò)媒體等的數(shù)據(jù)，進(jìn)行市場(chǎng)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，還可定向重點(diǎn)關(guān)注特定的出版領(lǐng)域，或者相關(guān)的產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)、特點(diǎn)等，即時(shí)跟蹤熱門(mén)選題。譬如，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)百度、谷歌、360等搜索引擎的搜索指數(shù)，監(jiān)測(cè)微信、微博等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，關(guān)注貼吧、知乎的意見(jiàn)領(lǐng)袖，實(shí)現(xiàn)熱點(diǎn)選題的挖掘?！都~約時(shí)報(bào)》根據(jù)Facebook和Twitter上對(duì)12名滑雪愛(ài)好者遭遇雪崩的報(bào)道，以及對(duì)這一話(huà)題的轉(zhuǎn)發(fā)、分享及評(píng)論，及時(shí)策劃了“雪崩”這一經(jīng)典的大數(shù)據(jù)新聞。

3.大數(shù)據(jù)成為選題創(chuàng)新的工具

雖然我們都知道大數(shù)據(jù)對(duì)選題策劃的影響重大，但大眾出版的讀者群體較為分散，一家出版企業(yè)所能采集的數(shù)據(jù)極為有限，因此，出版單位與數(shù)據(jù)量龐大且具有強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析能力的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、平臺(tái)合作，就成了突破口。如中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社與百度知道的深度合作。百度知道擁有大量的用戶(hù)群體，但其能夠提供的內(nèi)容較為淺顯，更加難以提供專(zhuān)業(yè)的指導(dǎo)，難以吸引專(zhuān)業(yè)人士。但百度知道擁有龐大的讀者群體，擁有大量的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)、用戶(hù)畫(huà)像數(shù)據(jù)，出版單位對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，就可以挖掘出用戶(hù)的需求。

二、大數(shù)據(jù)在內(nèi)容生產(chǎn)環(huán)節(jié)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)在內(nèi)容生產(chǎn)環(huán)節(jié)的應(yīng)用，實(shí)質(zhì)上是重構(gòu)和再構(gòu)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是利用大數(shù)據(jù)再生內(nèi)容，從碎片化數(shù)據(jù)中挖掘內(nèi)容，或是用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)內(nèi)容生產(chǎn)。

1.從碎片化數(shù)據(jù)中挖掘內(nèi)容

從碎片化數(shù)據(jù)中挖掘內(nèi)容意味著海量的公開(kāi)數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)清洗、分析和處理后，才能真正產(chǎn)生價(jià)值，或者是發(fā)現(xiàn)新的現(xiàn)象，得出一個(gè)新的評(píng)價(jià)，或者是要不斷進(jìn)行思考。不管怎樣，要生成內(nèi)容，都需要有強(qiáng)大的收集、挖掘、分析以及再構(gòu)的方法和能力。在數(shù)據(jù)收集方面，出版單位可以采用百度、搜狗等全網(wǎng)搜索引擎，或者使用垂直的專(zhuān)業(yè)類(lèi)搜索引擎;也可以利用專(zhuān)業(yè)的爬蟲(chóng)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，如集搜客、八爪魚(yú)、python等，不僅支持對(duì)各類(lèi)網(wǎng)頁(yè)的抓取，最終還可以生成專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)庫(kù)，供編輯隨時(shí)取用。除此之外，出版單位也可以自主研發(fā)專(zhuān)門(mén)的抓取工具，進(jìn)行專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)抓取。如英國(guó)《衛(wèi)報(bào)》早在2009年就建立了數(shù)據(jù)博客、數(shù)據(jù)商店等新聞平臺(tái)，數(shù)據(jù)博客的核心功能就是收集新聞事件的所有相關(guān)評(píng)論，繼而利用大數(shù)據(jù)對(duì)評(píng)論文本進(jìn)行分析，再將不同的分析結(jié)果通過(guò)多樣化、可視化的數(shù)據(jù)和圖標(biāo)等形式進(jìn)行專(zhuān)題報(bào)道，深度展示新聞事件的來(lái)龍去脈。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及再構(gòu)時(shí)，一方面，出版單位需要挖掘數(shù)據(jù)間的關(guān)系，從對(duì)比的角度分析數(shù)據(jù)才能展現(xiàn)數(shù)據(jù)的意義與價(jià)值。另一方面，出版單位需要根據(jù)內(nèi)容的特點(diǎn)，從空間、時(shí)間等多維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。比如在新聞事件中，從時(shí)間的角度來(lái)分析，可以延伸新聞事件的深度;從空間角度來(lái)分析，則可以擴(kuò)展新聞事件的廣度，進(jìn)而利于聚焦主題和內(nèi)容。

2.利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)內(nèi)容生產(chǎn)

第一，編輯可以分析用戶(hù)對(duì)已經(jīng)傳播的內(nèi)容的閱讀行為數(shù)據(jù)，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)內(nèi)容的生產(chǎn)?！都埮莆荨肪褪且徊坑么髷?shù)據(jù)算出來(lái)的熱播劇，其完全通過(guò)大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行定制化生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)了根據(jù)用戶(hù)的需求決定內(nèi)容的生產(chǎn)。僅2013年，《紙牌屋》的數(shù)據(jù)庫(kù)就包含了約3000萬(wàn)名用戶(hù)的收視選題、300萬(wàn)次主題搜索，以及400萬(wàn)條評(píng)論?！都埮莆荨返膬?nèi)容就是由這龐大的數(shù)據(jù)來(lái)決定的，出品方兼播放平臺(tái)Netflix根據(jù)數(shù)據(jù)分析用戶(hù)的喜好，從而決定拍攝的內(nèi)容，以及導(dǎo)演和演員人選，內(nèi)容生產(chǎn)根據(jù)用戶(hù)的喜好隨時(shí)進(jìn)行調(diào)整。這一部由大數(shù)據(jù)算出來(lái)的電視劇，正因?yàn)榍『脻M(mǎn)足了用戶(hù)的需求，獲得了極高的收視率。

與之相似的是出版業(yè)的“粗剪”出版模式。在這種出版模式中，讀者只要購(gòu)買(mǎi)了圖書(shū)的粗剪服務(wù)，就能在線(xiàn)閱讀或者打印正處于編寫(xiě)或編輯階段的圖書(shū)，同時(shí)給圖書(shū)提供建議、評(píng)論。這意味著在內(nèi)容的生產(chǎn)過(guò)程中，讀者是直接影響圖書(shū)出版的。例如，由中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社和易書(shū)科技紙上博物團(tuán)隊(duì)聯(lián)合策劃研發(fā)的《田野里的自然歷史課》，全書(shū)向讀者展示了近500個(gè)知識(shí)點(diǎn)，配有800多幅精美的手繪插畫(huà)，展示的是美好的中國(guó)農(nóng)耕文明。圖書(shū)出版后，中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社和易書(shū)科技并沒(méi)有停下對(duì)數(shù)據(jù)和內(nèi)容的再構(gòu)。易書(shū)科技深度分析了百度知道上200多條知識(shí)問(wèn)答的反饋數(shù)據(jù)，并從中篩選出100條受歡迎的問(wèn)答，進(jìn)行內(nèi)容形式的創(chuàng)新升級(jí)，使其從原本的文字形態(tài)升級(jí)成短視頻形態(tài)，再在百度知道上線(xiàn)。這樣一來(lái)，易書(shū)科技不僅對(duì)原有內(nèi)容進(jìn)行再創(chuàng)新，使得內(nèi)容進(jìn)行二次銷(xiāo)售，同時(shí)還大大提升用戶(hù)體驗(yàn)，促進(jìn)原有圖書(shū)的銷(xiāo)售。

第二，編輯可以根據(jù)用戶(hù)的畫(huà)像生產(chǎn)小眾化內(nèi)容。當(dāng)前，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的小眾化需求浮出水面，創(chuàng)造了強(qiáng)大的市場(chǎng)價(jià)值。而且以往很難大眾化、批量化、商業(yè)化的內(nèi)容，如今也可以通過(guò)數(shù)字技術(shù)得到生產(chǎn)、傳播、轉(zhuǎn)化。小眾化內(nèi)容就是符合具有共同特征的小眾群體閱讀需求的內(nèi)容，這就要求編輯從每一個(gè)個(gè)性化的用戶(hù)身上挖掘出群體的共性。在小眾內(nèi)容的生產(chǎn)過(guò)程中，最關(guān)鍵的是用戶(hù)畫(huà)像，要準(zhǔn)確描繪用戶(hù)畫(huà)像，靠單個(gè)維度的數(shù)據(jù)是很難完成的，需要將線(xiàn)上線(xiàn)下的多維度用戶(hù)數(shù)據(jù)整合起來(lái)，包括用戶(hù)的基本社會(huì)屬性數(shù)據(jù)、消費(fèi)金融數(shù)據(jù)、場(chǎng)景位置數(shù)據(jù)、在線(xiàn)行為數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)等。只有充分整合多維度的數(shù)據(jù)，才能更深刻理解用戶(hù)的需求，生產(chǎn)出滿(mǎn)足用戶(hù)需求的內(nèi)容。

羅輯思維最開(kāi)始是從大眾內(nèi)容切入，獲得了眾多讀者的認(rèn)同，再通過(guò)分析用戶(hù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行用戶(hù)畫(huà)像，逐漸形成獨(dú)特的社群，繼而以社群用戶(hù)為對(duì)象，專(zhuān)門(mén)為社群用戶(hù)提供喜好的內(nèi)容。得到APP則是基于羅輯思維的用戶(hù)群體，邀請(qǐng)相關(guān)人士加盟，共同打造符合社群用戶(hù)的產(chǎn)品?！度?lián)生活周刊》在2018年7月策劃推出了中讀APP，并且以“我們?yōu)槭裁磹?ài)宋朝”為主題，邀約了10位學(xué)者圍繞宋朝的生活、社會(huì)風(fēng)尚、習(xí)俗等進(jìn)行講解，并同步上線(xiàn)10節(jié)音頻課程。僅一個(gè)月的時(shí)間里，這些課程就銷(xiāo)售了2.8萬(wàn)份，獲得了近300萬(wàn)元的收益。其實(shí)，這些內(nèi)容的生產(chǎn)是根據(jù)《三聯(lián)生活周刊》推出的兩期封面報(bào)道“我們?yōu)槭裁磹?ài)宋朝”所產(chǎn)生的讀者反響、評(píng)論等數(shù)據(jù)，綜合分析讀者的用戶(hù)畫(huà)像所定制生產(chǎn)出來(lái)的。

三、大數(shù)據(jù)在精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)的應(yīng)用

可以說(shuō)，大數(shù)據(jù)在出版領(lǐng)域中最擅長(zhǎng)的就是銷(xiāo)售環(huán)節(jié)。大數(shù)據(jù)通過(guò)提供海量的數(shù)據(jù)，幫助出版單位建立起精準(zhǔn)的市場(chǎng)定位，并準(zhǔn)確細(xì)分讀者市場(chǎng)。通常，利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)主要有以下幾條途徑。

1.根據(jù)用戶(hù)畫(huà)像為用戶(hù)精準(zhǔn)推薦產(chǎn)品

用戶(hù)畫(huà)像主要是通過(guò)采集用戶(hù)的性別、年齡、愛(ài)好、職業(yè)、地理位置等，以及用戶(hù)的瀏覽記錄、購(gòu)買(mǎi)記錄、收藏記錄、評(píng)價(jià)記錄、反饋記錄等信息，讓出版單位清楚地知道讀者是誰(shuí)、每個(gè)讀者的特點(diǎn)是什么，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)群體的共性，再根據(jù)用戶(hù)畫(huà)像給用戶(hù)推薦相關(guān)產(chǎn)品。這在電商平臺(tái)、新型互聯(lián)網(wǎng)出版領(lǐng)域應(yīng)用得最為廣泛。作為國(guó)內(nèi)用戶(hù)黏性較高的新聞客戶(hù)端，網(wǎng)易新聞充分利用大數(shù)據(jù)助力內(nèi)容的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)推送。網(wǎng)易新聞?dòng)邪⊿torm、Spark、Hadoop等計(jì)算組件，同時(shí)基于開(kāi)源軟件，進(jìn)行二次軟件開(kāi)發(fā)，包括緩存集群、搜索集群、消息隊(duì)列等，而且能夠從多個(gè)維度搜索用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)軌跡及用戶(hù)的信息，繼而推送精準(zhǔn)的內(nèi)容。

傳統(tǒng)的出版領(lǐng)域也有不少應(yīng)用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的案例。如《中國(guó)國(guó)家地理》很早就重點(diǎn)分析用戶(hù)在網(wǎng)站上留下的各種痕跡，包括用戶(hù)在網(wǎng)站各欄目中停留的時(shí)長(zhǎng)、瀏覽某個(gè)欄目的頻率、購(gòu)買(mǎi)內(nèi)容以及購(gòu)買(mǎi)記錄等，總結(jié)他們的興趣愛(ài)好及內(nèi)容偏好，繼而進(jìn)行個(gè)性化的內(nèi)容推薦?！吨袊?guó)國(guó)家地理》網(wǎng)站的收入主要依靠廣告，因此在廣告推送方面，其根據(jù)數(shù)據(jù)分析來(lái)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放。首先對(duì)用戶(hù)的興趣愛(ài)好進(jìn)行分類(lèi)，在推送內(nèi)容上實(shí)現(xiàn)個(gè)性化;接著分析用戶(hù)的忠誠(chéng)度，包括非用戶(hù)、潛在用戶(hù)、非忠誠(chéng)用戶(hù)、忠實(shí)用戶(hù)，并按忠誠(chéng)度分類(lèi)來(lái)決定投放廣告的力度和頻率;同時(shí)還分析用戶(hù)對(duì)媒介的使用數(shù)據(jù)，包括移動(dòng)端用戶(hù)、PC端用戶(hù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，進(jìn)而確定廣告投放渠道。在確定推送內(nèi)容、力度、頻率、渠道之后，《中國(guó)國(guó)家地理》還會(huì)進(jìn)入試投放環(huán)節(jié)，快速利用大數(shù)據(jù)分析試投放廣告的效果，并根據(jù)分析及時(shí)調(diào)整方案，最后進(jìn)入正式投放環(huán)節(jié)。在正式投放環(huán)節(jié)，《中國(guó)國(guó)家地理》還會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)分析、反饋不斷進(jìn)行調(diào)整。

2.利用大數(shù)據(jù)做好產(chǎn)品推介

出版單位除了根據(jù)用戶(hù)畫(huà)像給用戶(hù)精準(zhǔn)推薦內(nèi)容，還可以利用大數(shù)據(jù)拓展產(chǎn)品的推廣營(yíng)銷(xiāo)渠道。如企鵝集團(tuán)與社交數(shù)據(jù)分析站點(diǎn)PeerIndex公司合作，聯(lián)合推出了《神沒(méi)有男人》（Gods Without Men）這一暢銷(xiāo)書(shū)，企鵝集團(tuán)很好地在營(yíng)銷(xiāo)環(huán)節(jié)利用了大數(shù)據(jù)來(lái)提升營(yíng)銷(xiāo)效果。在PeerIndex公司提供的大數(shù)據(jù)支持下，企鵝集團(tuán)精細(xì)化地分析了主流的社交媒體，并從中篩選出不同領(lǐng)域的意見(jiàn)領(lǐng)袖，繼而與這些意見(jiàn)領(lǐng)袖達(dá)成深度合作，充分利用他們的影響力來(lái)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)，最終實(shí)現(xiàn)了良好的營(yíng)銷(xiāo)效果。

在推廣時(shí)間上，大數(shù)據(jù)也能為出版單位提供良好的決策參考。如通過(guò)實(shí)時(shí)關(guān)注搜索引擎和新聞數(shù)據(jù)，出版單位更容易做出預(yù)測(cè)判斷，從而調(diào)整推廣的方式和節(jié)奏。2016年，阿爾法狗戰(zhàn)勝李世石的一段時(shí)間內(nèi)，和人工智能相關(guān)的圖書(shū)就取得了很好的銷(xiāo)售成績(jī)。同樣是2016年楊絳先生去世時(shí)，她的作品《洗澡》《我們仨》也有不錯(cuò)的銷(xiāo)售成績(jī)。大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果可以引導(dǎo)出版單位及時(shí)捕捉熱點(diǎn)，并在電商平臺(tái)、微信、微博、貼吧、論壇、豆瓣等各種渠道做好促銷(xiāo)和營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。

大數(shù)據(jù)已經(jīng)發(fā)展了數(shù)年，無(wú)論是國(guó)內(nèi)還是國(guó)外，無(wú)論是傳統(tǒng)的出版單位，還是新型的互聯(lián)網(wǎng)出版商，都積極采取措施，在出版的不同環(huán)節(jié)里探索大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方式，優(yōu)化甚至變革出版流程。對(duì)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，不同的出版單位應(yīng)用的程度不同，但首要工作都是進(jìn)行用戶(hù)畫(huà)像，繼而應(yīng)用到選題策劃、內(nèi)容生產(chǎn)、營(yíng)銷(xiāo)推廣等環(huán)節(jié)。大數(shù)據(jù)最重要的功能是預(yù)測(cè)，目前出版單位還極少使用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)出版趨勢(shì)及方向，希望出版單位能夠更多地參與到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用研究中，利用大數(shù)據(jù)助力出版。

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