选题策划书主要内容包括 第1篇
选题策划六要素策划书
在图书的出版过程中，选题策划是基础、是关键，也贯穿着出版全程，尤其是在当今竞争激烈、卖方市场早已让位于买方市场的出版时代，选题策划的重要性不言而喻。现结合我们人民军医出版社实际，就在图书选题策划过程中值得注意的六方面问题探讨如下。
市场调研
市场调研，这是选题策划的开始，主要包括网上调研和实体店调研，各调研途径都有着自己独特的优势，可以综合利用，以互相取长补短。
1.网上调研
网上调研，主要是在开卷报告、当当网、本社图书网，以及其他同类专业出版社网络上进行调研。
当当网是网店销售，可以查阅它的排行榜，当当网对每本书所提供的信息更为详细，比如能看到一本书的内容简介、目录，有的甚至还能直接读到部分章节。最为关键的是能看到一本书的“顾客评价”条数，以及顾客对书本的真实评价内容，这对如何在现有市场同类书的基础上寻找新的亮点或弥补现有不足很有指导意义。
对于国内一些同类医学出版社的图书，也可在其网站调研的基础上进行反复比较，取长补短，不断优化。
2.市场分析
市场调研后，就要进行市场分析。热点往往是我们所推崇的，因为热点的书说明有市场，但策划热点的选题要寻找出现有热点图书的不足，做出差异，做出亮点。而对于那些市场没有或很少涉及的选题方向，也不能轻言放弃，因为有可能这个方向没有被前人开发过，或者前人做得不好。但这样的选题风险比较高，所以一定要充分论证，可以通过博客圈子、论坛、实体店调研等多途径与潜在读者充分沟通，以做出合理的判断。
3.实体店调研
实体店调研，是建立在网上调研的基础上，也就是说去实体店之前已经完成了市场分析，基本确立选题方向了。有了网上调研的基础，到实体店也就不会盲目、眼花缭乱了。
与网上调研相比，实体店调研则更为直观，因为可以直接看到一本书的真实面貌。主要是看畅销的同类书是如何做的，包括封面设计、版本、版式、用纸、印刷、印张、定价、写作风格等，在学习的同时重点发现其不足，以做出差异，做出亮点，做得更完美些。当然，没有选题意向，我们也可以多走走书店，毕竟开卷有益！
撰写选题报告
选题报告的撰写，其实也是选题思路的系统整理过程。通过选题报告的撰写，可以使选题思路更加明晰，更加系统，更加条理化。一份完整的选题报告主要包括以下几方面。
1.评估社会价值
社会价值意味着潜在的读者定位，要明确这本书是给什幺样的读者群看，这本书能给读者带来什幺样的价值？比如我社出版的很多面向中医临床的书，社会价值就体现在开启临床医生治病的思路，对医生诊疗疾病具有现实的指导作用。
2.预算经济效益
选题策划书主要内容包括 第2篇
网上调研，主要是在开卷报告、当当网、本社图书网，以及其他同类专业出版社网络上进行调研。
当当网是网店销售，可以查阅它的排行榜，当当网对每本书所提供的信息更为详细，比如能看到一本书的内容简介、目录，有的甚至还能直接读到部分章节。最为关键的是能看到一本书的“顾客评价”条数，以及顾客对书本的真实评价内容，这对如何在现有市场同类书的基础上寻找新的亮点或弥补现有不足很有指导意义。
对于国内一些同类医学出版社的图书，也可在其网站调研的基础上进行反复比较，取长补短，不断优化。
选题策划书主要内容包括 第3篇
据全球权威的IT研究与咨询公司Gartner于20xx年9月发布的大数据分析报告显示，全球范围内的媒体和通信行业以及银行金融业站在了大数据投资的最前沿。相比之下，出版业作为文化产业，承载着文化传播与文化传承的社会功能，然而在利用大数据洞悉读者需求上表现欠佳，所以，如何借助不断增长的大数据进行信息和知识的搜集、组织和传播，成为出版企业亟待解决的问题。
出版企业可利用的大数据的具体形式
对于“大数据”（Big Data），研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”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。举个例子，1分钟的时间内，新浪发送2万条微博，苹果下载万次应用，淘宝卖出6万件商品，人人网发生30万次访问，百度产生90万次搜索查询。由此可见，数据规模的急剧膨胀，各行业累积的数据量越来越巨大，数据类型也越来越多、越来越复杂，已经超越了传统数据管理系统、处理模式的能力范围，于是“大数据”这样一个“无穷大”的概念才会应运而生。大数据的特点可以被归纳为：数量巨大、类型多样、实时快速、价值高但密度低。正式基于这样的特点，出版企业可以结合产业的优势对大数据进行充分的挖掘和利用。
（1）Web文本挖掘。大数据的核心是挖掘庞大数据库的独有价值。面对因为网络的飞速发展而带来的信息膨胀，尤其是以半结构化或非结构化为主的文本信息，人们迫切需要研究出方便有效的工具去从中提取符合需要的“简洁的”“精炼的”“可理解的”知识，Web文本挖掘技术由此产生。而利用Web文本挖掘发现大数据的价值也成为可能。
文本挖掘是近几年来数据挖掘领域的一个新兴分支。文本挖掘也称为文本数据库中的知识发现，是从大量文本的集合或语料库中抽取事先未知的“可理解的”有潜在实用价值的模式和知识。而随着网络技术的飞速发展，特别是Web应用的不断普及，网络信息急剧增加，信息类型也越来越复杂。如何从这些大量自由、非结构化或半结构化的信息中获得所需求的知识，传统的数据挖掘技术已不适用，解决问题的一个途径就是将传统的文本挖掘技术和Web综合起来，进行Web文本挖掘。Web文本挖掘就是以万维网上的数据为分析对象，以抽取有用知识为目标，把传统文本挖掘技术和万维网相结合的研究技术。
（2）出版企业可利用的Web文本数据。网络上图书评论的数量极为庞大，有些畅销书可能包含成千上万的评论，借助Web文本挖掘技术能自动地对图书评论进行分析和处理，挖掘出有用的信息。通过对图书在线评论的挖掘管理，出版企业可以用较低的成本收集、整理读者对于各类图书的关注兴趣和欣赏特点，同时也可以获得畅销图书迎合市场需求的关键因素。在此过程中，企业获得了知识资源，同时培育了持续的竞争优势。因此，可以将各大图书销售网站的读者评论作为出版企业可利用的大数据分析的首要来源。
在企业的销售网站或其借助的其他互联网销售平台上，通过建立在线评论客户知识管理系统，收集、整理和分析客户评论，将客户评论转化为企业的知识，从而为企业价值链的各个环节提供客户的信息和知识的共享，并将客户知识延伸到企业的决策制定中，为企业有效开展客户知识管理提供有效的.解决方案。同时，基于评论挖掘构建的客户知识管理系统，具有与用户需求同步的快速响应能力，即具有将用户需求迅速转向图书的策划和印制的能力。这就使得出版企业以响应市场需求为中心，实时挖掘客户知识，提高优化客户关系的决策能力，准确及时地向客户提供所需的图书产品。