读者的小众性、定价的敏感性和抗风险能力相对较小，使得选题环节首当其冲成为决定农业科技类图书成败的关键。高效、周密地获取、分析目标图书市场的用户数据，实施选题精准定位，是大数据背景下的开局重心。

传统的选题研究侧重直接的、接触式的前期调研分析，包括：深入一线与农户面对面交流、访问图书销售书店网点、与农业类图书馆座谈等，具有调研样本有限、人力耗费大的弊端。在传统选题模式基础上，农业科技出版工作者可以借助大数据体量大、价值密度高、批量数据获取便利的特点，通过挖掘、整理、分析数据背后的潜在读者专业分布、阅读习惯、用书偏好，构建用户需求关联图谱，实现图书选题的精准发现与定位，为出版优化选题提供有效依据。包括用户浏览、订购、评价数据等在内的选题支撑资源可以通过京东、当当、亚马逊、卓越、淘宝等互联网电商间接获取，也可直接向图书选题数据公司订购。

例如，某出版社通过分析宏观农业产业发展趋势、各类微观农业科技图书的历史销售特征与未来需求预测，从战略层面构建了农业科学出版、科普出版、技术出版、教育出版四大板块，同时结合乡村振兴战略规划，细分出畜牧兽医、水产养殖、农业科普等出版热点；择机追随效益佳的同质图书、差异推出市场短缺出版物和AR产品，取得了较好的社会效益和经济效益。

再例如，某出版社借助图书数据机构的海量信息资源，分析知名互联网电商的图书销售趋势、研究业内农业科技图书的库存积压分布情况，发现某几类特色经济作物的选题很受农户和专业户的欢迎，进而将其纳入重点选题备选库。