看过太多年度图书榜单数据解读，从豆瓣图书年度图书榜单到网易蜗牛读书榜单，基本上原袭罗列数据的现象，没有更多深入探讨的解读。或者所有的解读只是面向产品提供方而不是面向读者。或者说读者不需要所谓的知情权，又或者平台端口又把这个所谓的科普出版品牌或出版社的工作归咎于出版社或出版品牌自身工作不到位。之所以尝试着解读某本书图书背后的出方，在于个人走访各地书店以及与出版编辑的朋友交流，感慨从事图书下游书店从业者，自身业务能力缺乏，出版信息接收断裂的可怕。有些人甚至在书店待了大半辈子或者哪怕从事图书采购工作，连出版社和出版品牌的常识都所知甚少。一，以侧重凸显出版社/出版品牌结合本身大数据解读年度榜单可以达到以下效果。1.可以向用户读者普及出版社/出版品牌常识；2.可以通过梳理自身数据库数据来去跟出版社/出版品牌探讨更多深度合作的互惠空间；3.年度榜单数据解读也是品牌战略吸粉的模式，该效应在于解读方如何探讨形成溢出电子图书的边界。二，结合社会文化事件的模式。通过长时期的阅读静态与短时期的文化动态来解读冲榜榜单的某种内在关联因素。比如明星&名人&社会事件&作者去世等偶发因素阐述其冲榜的内在联系。三，同一本书用全年阅读过人数与年中阅读过人数对比，也可以形成与该图书日/月度阅读数据波动线。倘若有日/月阅读数据对比就更能形成分析图像。四，倘若拥有纸质出版方的总体销售数据，再结合自身平台的数据解读，又扩宽了解读的面向。六，作为数据掌握不全面的个人主观解读，倘若有所错误现象，烦请知情专业人士指正，谢谢。1.《主角》（第十届茅盾文学奖获奖作品）29.6万人读过同为女性话题或影视剧原著，可结合年中好书榜《房思琪初恋乐园》（29.2万人读过）作为切入点阐述。（上半年10.4万人读过，同比读过人数下半年新增2.8万人）（上半年10.7万人读过，同比读过人数下半年新增8.5万人）（年中19.2万人读过，同比读过人数下半年新增4.7万人）4.《半小时漫画经济学：生活常识篇》13.2万人读过3.《你总说没事，但我知道你偷偷哭过很多次》17.6万人读过5.《棉花帝国：一部资本主义简史》 5.2万人读过4.《万古江湖：中国历史文化的转折与开展》 6.5万人读过3.《简读中国史：世界史坐标下的中国》 7.4万人读过4.《打开：周濂的100堂西方哲学课》 5.1万人读过5.《坏血：一个硅谷巨头的秘密与谎言》 4.4万人读过2.《穷人的本质：我们为什么摆脱不了贫穷》 13.2万人读过【瑞典】汉斯·罗斯林；【瑞典】欧拉·罗斯林；【瑞典】安娜·罗斯林·罗朗德2.《基本穿搭：适用一生的穿衣法则》 11.3万人读过【美】丹尼尔·戈尔曼；【美】理查德·博亚特兹；【美】安妮·麦基2.《认知突围：做复杂时代的文化人》 8.3万人读过1.《阿加莎·克里斯蒂娜作品集》 17.2万人读过【英】西蒙·沙玛；【澳】罗伯特·休斯；【英】肯尼斯·克拉克1.该榜单被阅读图书出现频率最高的出版社/出版品牌是：2.以出版社/出版社为x轴，以出现频率为y轴，可以得出一个数据表格（亦可以用不同的图像形式呈现）3.把1和2汇集起来，加上读过人数加起来，形成一个大数据表格，可以用圆形分割图显示出来，由于这些分析是个人用手机摁出来的，所以具体汇总数据个人不做深入阐述。北岛：重影（5.3）＋时间的玫瑰（7.6）＋履历（3.2）≌16.1万人读过刘慈欣：29.6+27.7＋14.2≌71.5万人读过该数据以可以以整个榜单所有人阅读过的人数为做一个总圆形图像，以四人数据做一个图像，两者结合一起做解读。三、以国内内容出版图书和引进出版图书的数据为比例建立一个数据模型四、以阅读影视剧原著（棋王、流浪地球、挪威的森林、BBC艺术经典三部曲、傲慢和偏见、月亮和六便士、82年生的金智英、小王子、简爱、长安十二时辰、流浪地球、强风吹拂、小偷家族、聊天记录切尔诺贝利的祷祭、都挺好等）阅读占总榜单阅读人数比例建立一个数据模型五、以总榜单的十九个分项阅读人数比例即可建立一个数据模型。比如中国小说阅读过人数：总榜单人数六：以新媒体内容出版物（半小时漫画经济学：生活常识篇、半小时漫画唐诗、长大就会变好吗等）阅读人数与总榜单阅读人数即可建立一个数据模型七：以公版书（从前的我也很可爱啊、菊与刀、人类群星闪耀时、我的前半生、简爱、小王子、世界美术名作二十讲、月亮和六便士、傲慢和偏见、局外人等）阅读人数与今年新出版图书比例（榜单今年出版新书太多，不做举例）做一个数据模型。其中果麦公版书又是所有上榜公版书的突出品牌。八、年中榜数据亦可结合年度榜数据做分析，个人不做过多畅想性解读。
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