大数据分析市场调研

不管什么时候，做市场调查的方法是不会有本质区别的。无非可能再一些调查方式和调查手段、及收集数据的方式上存在一些差异

我国工业大数据处于起步阶段工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据，是工业互联网的核心，是工业智能化发展的关键。工业大数据是基于网络互联和大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。工业大数据从类型上主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。工业大数据具有数据体量大、分布广泛、结构复杂、数据处理速度需求多样和对数据分析的置信度要求较高五大特征。工业大数据产业规模近600亿元随着物联网、云计算、工智能等新兴技术不断向工业领域渗透，以数字化驱动的工业大数据推进了制造业发展向智能化新模式转变。据中国工业大数据创新发展联盟数据，2016年中国工业大数据市场规模已达150亿元。2019年12月10日，国家工业信息安全发展研究中心在2019第六届中国国际大数据大会上表示，我国2019年工业大数据的产业规模有近600亿元。2018年我国工业大数据市场中用户行业结构中，离散型制造业用户占中国工业大数据市场比例为62.10%，在所有行业中所占比例最高;排名第二的是流程型制造业，占比为17.90%;电力行业以8.20%的占比排名第三。设备故障诊断和生产过程可视化产品，越来越受到工业企业青睐。生产流程优化和产品设计研发同样占据主要地位，市场份额提升较快。2018年中国工业大数据市场结构中，设备故障诊断产品占比为28.9%，生产过程可视化占比为27.1%，生产流程优化占比为21.3%。目前，在大数据行业每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。这些大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为工业生产提供依据，提高工业企业的整体运营效率。预计未来工业大数据市场将成为下一个蓝海。前瞻结合行业历史数据及发展现状预计，2020年我国工业大数据市场规模在725亿元左右，到2025年，我国工业大数据市场规模将达到1543亿元左右。数据来来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国工业大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:顾汉娟2019-2020年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告　行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：　　一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。　　一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。　　中国产业调研网Cir.cn基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。　　中国的大数据应用处在起步阶段，但随着电信和银行领域开始对大数据技术和服务产生浓厚的兴趣，未来三年我国大数据市场将突破百亿元。2012年市场规模达到4.7亿元，2013年增至11.2亿元，增长率高达138%，2014年，保持了与2013年基本持平的增速，增长率为114.38%，市场规模达到24.1亿元，未来三年内有望突破150亿元，2016年有望达到180亿规模，其中增长率最高的是存储市场，将达到60.8%，服务器市场的增长率则是38.3%，远远高于其他非大数据产品相关的市场，由此来看整个行业发展空间巨大。进入　　大数据行业“十三五”规划主要目标，到　　一、大数据的生态系统　　　　　四、电子商务发展分析　

在大数据处理分析过程中常用的六大工具：1、HadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。2、HPCCHPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。3、StormStorm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。4、Apache Drill为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。5、RapidMinerRapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。6、Pentaho BIPentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。1、大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。2、这些数据集收集自各种各样的来源：a、传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。b、大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。c、大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

如图说明大数据在电商的应用已经很全面了，现在随着市场流量成本变高，流量获取困难，很多品牌方已经认识到利用数据指导业务，管理业务的重要性。而利用大数据做竞品调研主要市场销量销额的份额、热销SKU、品牌方的定价、促销政策、投放渠道等几个维度，可以了解用户的需求发现市场潜在机会，对比品牌间在市场的竞争力，跟自己的业务情况结合分析做出营销策略。大数据分析关键点是对海量数据的挖掘，清理、处理，要么自己组建数据分析团队，需要一个全面的技术过硬的团队搭建还是不容易的，要么是第三方合作，购买数据报告，市场数据分析全面但是成本太高了，或者用第三方数据分析Saas软件。提供数据源可视化的观测分析、像是慢慢买、奥维云网、魔镜都是做大数据分析系统的，只是每个深耕不同行业、数据源获取的方式不一样。

数据分析模型主要是用来指导数据分析师进行一个完整的数据分析，是指导数据分析的思路。数据分析常用的模型有：留存分析模型：用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为；全行为路径分析：根据每位用户在APP或网站中的行为事件，分析用户在APP或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或浏览模式，进而实现一些特定的业务用途；漏斗分析模型：能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型；热图分析模型：其实就是指页面点击分析；事件分析模型：是针对用户行为的分析模型之一，也是用户行为数据分析的核心和基础；用户分群模型：对用户进行精细化运营，用户分群能帮助企业更加了解用户，分析用户的属性特征、以及用户的行为特征；用户分析模型：通过查看用户数量在注册时间上的变化趋势、查看用户按省份的分布情况等等，丰富用户画像维度；黏性分析模型：在留存分析的基础上，对一些用户指标进行深化；

趋势一：数据的资源化什么是数据的资源化，它指的是大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并且已经成为大家争夺的焦点。因此，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。趋势二：与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自从2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。另外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。趋势三：数据科学和数据联盟的成立未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。关于大数据未来的发展趋势的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

找市场数据的话，你最好先进行市场调研。你想弄清楚什么问题一定要先明确，然后根据你问题的性质去分清到底要找哪些数据。因为有些市场数据是涉及商业机密的，这些就不能随意知道。或者你可以看一些招投标的文件或者网站，既然要参与招标的一般都是会公示出自己的很多信息的，这里面就会有方方面面的数据可能就会有你需要的。以上纯手打，如觉得满意还请采纳哦。

可以选择一个专业的，有数据挖掘、数据分析能力的公司，比如阿里云，东湖大数据