大數(shù)據(jù)開啟了信息化的第三波浪潮，對(duì)人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展正在帶來空前未有的影響和變革。認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)、應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)、應(yīng)用大數(shù)據(jù)，既是時(shí)代的需要，更是我們每個(gè)行業(yè)、組織和個(gè)人在信息化新階段生存和發(fā)展的需要。本書以圖文并茂的方式科普大數(shù)據(jù)，深入淺出，讓每個(gè)人都能認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)、理解大數(shù)據(jù)。數(shù)融未來，每個(gè)人都應(yīng)該有根植于心的大數(shù)據(jù)理念。

本書運(yùn)用圖解+文字的方式，通過大量的案例，闡述大數(shù)據(jù)在民用、政用、商用的價(jià)值，以及如何與農(nóng)業(yè)、工業(yè)、服務(wù)業(yè)進(jìn)行深度融合，按照“數(shù)據(jù)從哪里來、數(shù)據(jù)放哪里、數(shù)據(jù)怎么用”的總體思路，通過一個(gè)個(gè)具體場(chǎng)景來解釋和解讀在每個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的環(huán)節(jié)中，大數(shù)據(jù)怎樣與產(chǎn)業(yè)融合。使讀者了解“大數(shù)據(jù)+產(chǎn)業(yè)融合”背景下的應(yīng)用場(chǎng)景和典型案例，并深刻理解大數(shù)據(jù)融合的重要性和必要性。

魏琴，女，博士，貴州大學(xué)副教授，貴州省大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展應(yīng)用研究院副院長(zhǎng)（主持工作）；北京大學(xué)信息管理系管理學(xué)學(xué)士，美國(guó)伊利諾伊大學(xué)香檳分校信息學(xué)碩士、博士。中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)人工智能與模式識(shí)別專委會(huì)委員，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)委員會(huì)通訊委員，中國(guó)工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)與人工智能專委會(huì)委員。主要從事數(shù)據(jù)分析挖掘方向研究，承擔(dān)與參與課題包括美國(guó)國(guó)家超級(jí)計(jì)算應(yīng)用中心（NCSA）研究項(xiàng)目、國(guó)家973、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然基金重點(diǎn)培育項(xiàng)目、貴州省科技重大專項(xiàng)等；負(fù)責(zé)或者參與貴州省多個(gè)大數(shù)據(jù)方向的條例、法規(guī)、規(guī)劃等制訂、起草工作。發(fā)表論文20余篇，出版國(guó)外專著1部。

第一章  大數(shù)據(jù)為公眾帶來了什么

1.1  衣——大數(shù)據(jù)將怎樣顛覆服裝行業(yè)?

1.2  食——外賣平臺(tái)為何深受你的喜愛?

1.3  住——酒店的大數(shù)據(jù)玩法

1.4  行——大數(shù)據(jù)幫你避免“傻等”

1.5  行——共享如何讓你的出行更方便?

1.6  娛——VR讓你真正玩得開心又放心

1.7  購(gòu)——大數(shù)據(jù)如何改寫你的購(gòu)物體驗(yàn)?

1.8  游——大數(shù)據(jù)讓你旅游更省心

1.9  醫(yī)——大數(shù)據(jù)讓醫(yī)療服務(wù)更便捷

1.10 學(xué)——大數(shù)據(jù)下的個(gè)性化人才培養(yǎng)

第二章  大數(shù)據(jù)在政府能干什么

2.1  公共安全一一用大數(shù)據(jù)提升維穩(wěn)辦案效率

2.2  數(shù)據(jù)鐵籠——大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)交警執(zhí)法全留痕

2.3  數(shù)據(jù)鐵籠——大數(shù)據(jù)強(qiáng)化工程投資監(jiān)督管理

2.4  智慧法院——大數(shù)據(jù)提升案件審判質(zhì)效

2.5貴州工商云——大數(shù)據(jù)助力市場(chǎng)監(jiān)督與管理

2.6貴州交通云——大數(shù)據(jù)確?！熬珳?zhǔn)”疏堵保暢

2.7數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)——大數(shù)據(jù)方便政府辦公和群眾辦事

2.8貴州“通村村”APP——推動(dòng)農(nóng)村智慧出行

2.9精準(zhǔn)扶貧——大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐扶貧攻堅(jiān)

2.10數(shù)據(jù)民生服務(wù)—大數(shù)據(jù)支持農(nóng)村勞動(dòng)力就業(yè)與保障

第三章  大數(shù)據(jù)企業(yè)在做什么

3.1  大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)——大數(shù)據(jù)時(shí)代的分布式融合型數(shù)據(jù)庫

3.2  數(shù)據(jù)處理——連接人、車、路，打造“活地圖”

3.3  語音分析——基于語音的人機(jī)智能交互

3.4  機(jī)器視覺——視頻結(jié)構(gòu)化：助推安防智能化

3.5  文本挖掘——文本大數(shù)據(jù)促進(jìn)傳媒產(chǎn)業(yè)融合

3.6  大數(shù)據(jù)分析——從“貨車幫”看物流大數(shù)據(jù)價(jià)值

3.7  大數(shù)據(jù)可視化——大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)可視化

3.8  大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)——基于端到端全鏈條的數(shù)據(jù)流程管理

3.9  大數(shù)據(jù)安全——大數(shù)據(jù)環(huán)境下的主動(dòng)智能防御

3.10  大數(shù)據(jù)交易——大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)如何進(jìn)行交易?

第四章 大數(shù)據(jù)怎樣與農(nóng)業(yè)融合

4.1  育種—一農(nóng)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能育種

4.2  生產(chǎn)（種植業(yè)）——美國(guó)和日本如何定義現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)?

4.3  生產(chǎn)（林業(yè)）——大數(shù)據(jù)與大生態(tài)的融合

4.4  生產(chǎn)（畜牧業(yè)）——大數(shù)據(jù)云端放牧新模式

4.5  質(zhì)量控制——智慧農(nóng)業(yè)質(zhì)量控制新模式

4.6  農(nóng)業(yè)物流——冷鏈物流裝備為生鮮農(nóng)產(chǎn)品護(hù)航

4.7  銷售——大數(shù)據(jù)破解農(nóng)產(chǎn)品銷售難題

4.8  預(yù)測(cè)——種植戶的導(dǎo)航系統(tǒng)“置糧網(wǎng)”

4.9  保險(xiǎn)——農(nóng)田里的守護(hù)神

第五章  大數(shù)據(jù)怎樣與工業(yè)融合

5.1  地質(zhì)勘探——海油智能化勘探“落子”南海

5.2  礦山開采一—智能采礦的詩與遠(yuǎn)方

5.3  工業(yè)設(shè)計(jì)——智能汽車引爆萬億市場(chǎng)

5.4  庫存與物流——智能采購(gòu)實(shí)現(xiàn)“零庫存”理念

5.5  工地管理——智慧工地提升建筑工程管理水平

5.6  工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)——水資源·云調(diào)度

5.7  工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)——工業(yè)4.0時(shí)代的智能工廠

5.8  拆廢回收——大數(shù)據(jù)助力再生資源回收

第六章  大數(shù)據(jù)怎樣與服務(wù)業(yè)融合

6.1  服務(wù)設(shè)計(jì)研發(fā)——用人工智能來創(chuàng)作電影

6.2  需求管理——以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的服務(wù)中介

6.3  能力與資源管理——基于用戶畫像的大數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)

6.4  人力資源管理——大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的智能招聘

6.5  財(cái)務(wù)管理（日常財(cái)務(wù)）——財(cái)務(wù)機(jī)器人代替重復(fù)勞動(dòng)

6.6  財(cái)務(wù)管理——大數(shù)據(jù)提升金融企業(yè)風(fēng)控能力

6.7  營(yíng)銷管理（宣傳）—Al設(shè)計(jì)師“魯班”實(shí)現(xiàn)高效推

6.8  營(yíng)銷管理（銷售）—一差異化智能營(yíng)銷提升競(jìng)爭(zhēng)力

6.9  服務(wù)績(jī)效管理—一用大數(shù)據(jù)進(jìn)行員工績(jī)效管理

6.10  訂單管理一一智能訂單處理帶來商業(yè)模式變革

6.11  顧客關(guān)系管理—Al引領(lǐng)客服行業(yè)的變革

第七章  大數(shù)據(jù)生態(tài)圈

7.1  聚焦區(qū)域服務(wù)的美團(tuán)生態(tài)圈

7.2  燃起發(fā)燒基因的小米生態(tài)圈

7.3  收割全球化電商紅利的阿里生態(tài)圈

第八章  科技前沿

8.1  大數(shù)據(jù)

8.2  AlphaGo，AlphaGo Zero與人工智能

8.3  混合現(xiàn)實(shí)

8.4  比特幣與區(qū)塊鏈

8.5  量子計(jì)算和量子通信