提升数据收集和处理能力

数据信息收集与处理能力是指在大数据背景下，图书编辑依托自身计算机和网络应用能力，从网络收集目标信息和数据，并对数据信息的质量、市场价值进行捕捉、归类和分析。从更深层次来说，数据分析包括数据收集、数据筛选、数据存储、数据可视化、数据建模与模型管理等，通过计算机编程的数据分析技术能够实现更加专业有深度的数据收集与分析。对图书出版的数据分析和处理包括市场分析、竞品分析、读者特点分析和作者信息收集处理等。

一是市场分析。提到市场调研和分析，通常会联想到去新华书店或其他书店调研等。新时代，电商已经成为图书销售的重要渠道，通过采集淘宝、京东、拼多多、微店、有赞等电商平台的店铺销售品种、销售数据、买家反馈，甚至营销策略，可以高效完成市场分析。也可以直接利用现成的市场分析报表、报告，如头豹研究院的《中国图书出版行业概览》、旗讯产业研究院的《中国数字出版行业研究报告》等。

二是竞品分析。图书的竞品是指在同一领域同类的图书产品。竞品分析也可以通过网上采集数据来高效完成。如前文所述的从电商平台获取竞品的样稿、定价、折扣、广告宣传、销售数据、读者反馈和营销策略等，高效完成竞品分析。也可以在知乎等问答平台搜索相关的竞品分析文章，或者发起话题讨论，如讨论A和B哪个更好，其优点与缺点是什么，等等。

三是读者特点分析。近年来，我国网民人数迅速增长，很多老年人也会刷短视频、逛淘宝等。除特殊群体外，大部分读者的特点都可以通过大数据分析来获取。常用的手段有通过问卷星等进行问卷调查；通过搜索分析文章，获取读者阅读习惯；通过线上活动吸粉圈粉，建立社群；通过核心读者群体意见反馈；等等。通过对读者特点的分析，改进图书策划方案。

四是作者信息收集处理。作者队伍是图书编辑的重要资源。编辑出版离不开作者队伍，优秀的作者队伍是保证图书质量的关键。开发作者资源，通常的做法是熟人推介、参加学术沙龙、登门拜访、邀约座谈等。随着网络技术的发展，可以借助网络通信工具、贴吧、论坛、博客、微博等积极开发新作者资源。通过朋友圈、微博宣传、线上稿件征集等手段，也可以快捷地开发作者资源，扩大作者队伍。