大数据时代出版社的应对策略

崔永政

大数据来势汹汹，正在改变着世界，出版业自然也不例外，部分出版单位已经开始涉足大数据分析。但对于大多数出版单位而言，大数据依然显得很神秘。什么是大数据？通过百度百科查询可知，大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。出版业有大数据吗？大家说法不一，但大部分人对出版业有大数据是持肯定态度的。那到底什么是出版大数据呢？目前百度百科和其他百科未能搜到相关词条。在“出版业供给侧结构性改革解决之道·优化供给优控库存2016年度峰会”上，国家新闻出版广电总局数字出版司原副司长冯宏声提出了新闻出版业大数据基本体系，把新闻出版业大数据大致划分为五个层面：一是新闻出版生产过程中产生的内容资源数据，这是出版业最为核心的层面；二是所有产品信息的基础数据，是产品层；三是出版产品流通中所产生的数据，包括整个出版业务运行状况的信息，是业务层；四是市场层，主要是产品的消费数据；五是用户层，主要包括消费者的反馈数据，记录了广大用户的行为数据和评价信息。

一、出版社运用大数据的五个主要方面

目前业界普遍认为，出版社图书出版的每一个环节都离不开大数据。出版社应该在以下五个方面运用好大数据。

（一）选题策划中的数据分析

出版社通过调查问卷的方式收集读者数据，然后对读者数据进行分析，可以了解读者对产品的喜好，这样就可以让编辑有针对性地策划、生产出符合读者潜在需求的出版物。出版社可以积极与掌握线上相关读者数据的客户合作，分析读者使用搜索功能的海量数据，从中发掘出读者的偏好趋势和图书市场的潜在需求。此外，出版社可以通过对微博、微信上以及在线阅读网站等与图书相关的关键词进行排序，挖掘近期热门的内容题材和作者。

（二）首印书和重印书的数据分析

在确定印量的环节，通过对同类书的市场热度、作者的影响力和已出版同类图书的销售库存情况进行分析，出版社可以推测出这本书的首印量大概是多少。新书首印的数量不仅影响成本控制，更重要的是它关系到出版社的赢利，印多了不仅达不到预期的利润，而且还会增加多余的库存，从而占用出版社大量资金，为了避免这种情况的出现，出版社对新书首印量的数据性分析显得尤为重要，这有助于首印数的决策参考。

目前，出版社重印书的发货码洋约占当年出版社总发货码洋的60%～80%（不同类型的出版社略有不同），重印书是出版社重要的利润来源。在图书重印前，如果出版社对每一本书的印制、发货和销售数据进行分析，出版社就可以合理确定图书印数并制定相应印制计划，这样就能保证图书不断货，而且可以避免多印。

（三）出版效率的分析

出版效率就是品种效率，是出版社单位时间内所出版的品种数量，它是衡量出版社一个类别是否盈利的重要指标。出版社可以通过对相关数据的整理分析做出以上各个品种的出版效率线柱图，以供出版决策参考。

（四）选题品类结构的分析

每个出版社都有自己的定位和出版方向，出版的品种和类别也各不相同，那怎样才能让出版的产品既不会偏离既定出版方向又能精益求精呢？通过出版大数据的分析得以实现。把社里近三年内出版的品种库存数据调出来逐一进行分析：出版效率高，市场份额大而且收益较好的品种出版社应该持续投入，保持优势；出版效率比较低，但市场占有率高的品种，也应该保持优势；出版效率高但市场占有率低利润不高的品种属于问题产品，需要重点改进；出版效率和市场占有率都比较低，利润也低的品种可以选择放弃，把节省的资源投入其他几个类别的产品中去。

（五）图书营销环节中的数据分析

在图书营销环节，图书精准营销可以通过大数据来实现。在大数据出现前，对读者阅读爱好的调查大部分是抽样调查，而大数据出现后可以通过对相关数据（如读者的阅读爱好与习惯，不同地区读者偏爱的图书类型，哪些图书容易组合在一起进行销售等数据）的分析，就能发现读者的需求和爱好，出版社能更有针对性地进行图书营销。通过对这些数据的收集、整理和加工分析，可以找到有价值的统计规律。出版社也可以对社交网站用户间关系进行大数据分析，通过数据分析可以发现有着不同性格、兴趣爱好和消费能力的小群体。这些小群体就是我们要找的细分的目标市场。专业出版物常常只适合于小众市场的需求，出版社如果在这些小群体进行专业出版物的营销活动，则会取得良好的营销效果。在大数据分析的帮助下，出版社对不同的读者进行定向的新书信息推送和广告投放，会使营销更富有针对性，营销效果会更好。

二、出版社数据分析方法

在工作中经常碰到这样的情况：手里有一大把的数据，但不知道该从何处下手去分析这些数据，或者是结果虽然分析出来了，但不是自己想要的，这时候大多数人会觉得是自己掌握的知识不够多，统计数据的软件用得不够熟练或者不合适，甚至认为需要特殊的统计分析软件才能得到分析结果。其实，这都不是问题所在，因为数据的分析能力不是体现在我们掌握什么工具上，更重要的是我们用什么样的思维方式去分析。在信息时代背景下，数据的收集、整理、分析和挖掘，是出版社每个编辑或是营销人员都应该具备的基本素养。

我们日常做的数据分析表通常有两种：一种是数据明细表，也叫源数据表；另一种是统计表，也叫分类汇总表。前者必须用正确的方法做；后者只需通过软件就可以转化而来。

图表制作需遵循五大原则：（1）确定表达主题或目的；（2）确定图表格式；（3）选择数据并制作图表；（4）检查是否真实有效的展示数据；（5）检查是否表达了你的观点。

数据分析过程主要包括以下六个方面。

第一，明确分析思路和目的。这是数据分析的前提，如果没有思路和目的，我们就不知道需要搜集哪些数据，不知道要从哪个角度入手进行数据分析等。这一步要实现需要我们了解业务、精通业务，在这个基础上还必须了解出版社用什么分析系统，知道系统能导出哪些数据，而且对这些数据之间的关系要了如指掌，这样我们才知道要解决什么样问题，需要哪些方面数据，才能有目的地去搜集相关数据。

第二，数据的收集。收集数据一般有两种方式：一种方式是由业务系统直接导入，其中包括编务、营销和印制等系统；另一种方式就是直接把收集的数据人工录入。

第三，数据的处理。数据的处理主要包括这几个方面：（1）对重复和缺失数据处理；（2）对数据逻辑错误的检查；（3）数据排列及字段匹配等。通过对不规范的数据进行处理后形成一张一维源数据表，在这个基础上我们再用正确的方式做出数据明细表，这个表必须规范而且要满足我们分析所需的维度，这点非常重要。

第四，数据的分析。数据分析都是在汇总表的基础上做的，汇总表通过数据透视表变换而来，通过数据透视表，你随时可以变出你想要的汇总表。

第五，数据的展现。做完了数据分析，需要简明扼要地展现分析结果。人类对图像的理解力和记忆力要远远高于文字或数字，所以图表就成为我们汇报工作中不可缺失的重要元素。只要能准确、直观地诠释数据，就是一张好的图表。

第六，撰写数据分析报告。数据分析报告的主要作用有三个：（1）展示分析结果；（2）给出解决方案；（3）提供辅助决策。专业的数据分析报告能够充分展示我们在工作中所取得的成绩。撰写数据分析报告要避免两个问题：一是没有对报告进行解读；二是没有提出有效见解和可行性建议，没有让领导看出应该在哪方面进行改进。不管用Word还是ppt，我们在运用表格的时候，必须用相匹配的数量级，单位一定要标注清楚，要让看数据的人一目了然。整个分析报告要结合实际业务，要有理有据，有可供领导选择的结果。

在大数据时代，数据本身就是重要的资源。这种资源只有深入挖掘才能发现其潜藏的巨大价值。出版社应该清醒地认识到，自身所拥有的丰富内容资源，本身就是一个庞大的数据库。大数据为传统出版业提供了一种更新的思维方式和别样的思考模式，它改变了传统数据时代人们注重探寻因果关系和追求数据精确性的思维习惯。