第1章 政府大数据

 1.1 海淀经信办：大数据助力海淀区提升政府治理能力

 1.2 融信数联：大数据实现人口统计新模式

 1.3 南海数据统筹局：南海利用大数据提升政府治理能力的实践和探索

 1.4 亚信数据：大数据助力精准扶贫，决战脱贫攻坚奔小康

 1.5 云房数据：房产大数据赋能税务征管

 1.6 超图软件：大数据助力济南高新区精细化管理

 1.7 量子数聚：企业大数据助力国有资产保值增值

 1.8 城市象限：大数据助力城市治理

 1.9 数字冰雹：智慧城市运行监控中心可视化系统

 1.10 网智天元：舆情大数据为食药监管执法提供科学的决策支持

 1.11 东网科技：数据运营与城市运营相结合，建设新型智慧城市

 1.12 亿榕信息：电力非结构化大数据管理及应用实践

 1.13 美林数据：大数据助力国家电网客户用电异常识别

 1.14 国双科技：大数据助力知识产权案例指导制度建设

 1.15 东华光普：用大数据技术建设国家公共资源交易服务平台

 1.16 中奥科技：大数据助力智慧警务

 1.17 亿阳信通：城市观测平台

 1.18 广联达：大数据在公共资源交易领域的创新实践

 1.19 人大金仓：社会和云-社会治理大数据云平台

 1.20 零点有数：大数据助力蔬菜生鲜零售终端标准化选址

第2章 工业大数据

 2.1 三一重工："挖掘机指数"告诉你不一样的中国经济

 2.2 百分点：大数据为智能制造"望闻问切"

 2.3 明略数据：大数据助力制造业故障诊断和预测性维护

 2.4 兰光科技：设备物联网大数据，助力中国智能制造

 2.5 美林数据：透过电力大数据洞察经济社会

 2.6 昆仑数据：大数据支持工业企业数字化转型探索

第3章 农业大数据

 3.1 佳格：大数据加速农业转型升级

 3.2 农信互联：猪联网打造养殖人的快乐生态圈

 3.3 慧云信息：农业大数据让葡萄开启"无人"生产模式

 3.4 龙信思源：大数据助力现代农业全产业链转型升级

 3.5 嘉禾感知：农业物联网重新定义农业

第4章 安全大数据

 4.1 世纪桥软件：大数据催生"智慧警务"

 4.2 明略数据：公共安全领域的海量数据关系挖掘实践

 4.3 海云数据：大数据打造"智慧公共安全"

 4.4 通付盾：APP安全大数据助力移动互联网安全监管

第5章 教育大数据

 5.1 中南民族大学：大数据助力学生管理

 5.2 久其软件：汇六十载教育大数据谱教育现代化新篇章

第6章 人才资源大数据

 6.1 e成科技：大数据为招聘带来更多可能性

附录A 行业大数据应用最佳实践案例一览表

大数据已经由一个概念变成一种工具和行动，与我们生活时时相伴，推动产业转型升级；正在逐渐成为一种思想和文化，影响我们日常行为和做事方法方式，由经验式拍脑袋决策转变为让数据说话。从产业层面来看，中国的大数据产业从每年的千亿元数据营销领域快速向万亿级金融、保险、电信、制造、能源、工业、农业和政府等行业拓展。相对过去10年的数据营销领域而言，行业大数据应用才刚刚起步，缺乏可借鉴、可参考的案例已成为行业大数据应用的瓶颈。“赢在大数据系列丛书”通过收集整理，并从216个案例中遴选出覆盖18个行业的106个行业大数据最佳实践案例，再加上全面、系统、深入的《赢在大数据：中国大数据发展蓝皮书》，希望为业界提供应用大数据、实践大数据的参考和借鉴。

由DT大数据产业创新研究院(DTiii)集合上百家企业、聚集上百名一线业内专家学者编辑出版的批《赢在大数据系列丛书》共计4册。

(1)《赢在大数据：中国大数据发展蓝皮书》；

(2)《赢在大数据：金融/电信/媒体/医疗/旅游/数据市场行业大数据应用典型案例》；

(3)《赢在大数据：营销/房地产/汽车/交通/体育/环境行业大数据应用典型案例》；

(4)《赢在大数据：政府/工业/农业/安全/教育/人才行业大数据应用典型案例》。

陈新河主编的这本《赢在大数据（政府工业农业安全教育人才行业大数据应用典型案例）》精选政府、工业、农业、安全、教育和人才6个行业的38个大数据应用最佳实践案例，通过翔实的案例剖析，系统分析了大数据在这6个行业中应用的技术、理论、实践和方法。无论是大数据从业者，还是政府产业管理者，抑或投资者，均可从本书中获得可借鉴的信息。

“赢在大数据系列丛书”将持续出版，加速推进中国大数据生态发展。

陈新河主编的这本《赢在大数据（政府工业农业安全教育人才行业大数据应用典型案例）》从具体的实践案例角度为读者提供了可以借鉴的方法和手段，以便读者能真正把握大数据的脉搏。

本书详细介绍了政府、工业、农业、安全、教育、人才六大行业如何结合行业及大数据的特点来解决行业痛点，如何形成具体的行业数据解决方案及这些方案所带来的优势等。每个案例都按照统一的框架进行规范，内容基本依据行业痛点、大数据应用方式方法（技术原理、产品和实现方法）、大数据应用成效、重大意义未来前瞻、企业介绍等部分展开。