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那里可以找到企业研究报告?

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你的意思是企业可行性研究报告吗?我有一份,不过这些都是要根据本身企业的具体数据做出来的报告哦。

企业如何有效地进行数据挖掘和分析?

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经常听人提到数据分析,那么数据怎么去分析?简单来说,可能就是做一些数据做统计、可视化、文字结论等。但是相比来说,数据挖掘就相对来说比较低调一些,这是这种低调,反而意味着数据挖掘对研究人员的要求要更高一些。数据分析人员需要理解业务的核心指标,通过数据分析工具(比如R/SAS/SQL,或者内部的数据平台)对业务数据进行建模和分析,为相关的业务指标提供基于数据的解决方案。所以,数据分析岗位要求具备扎实的统计学功底和对数据的敏感。数据挖掘人员需要研究数据,试验和选择合适的机器学习相关的算法模型对数据进行建模和分析,最后自己在实际系统中将算法模型进行高性能的工程实现。所以,数据挖掘岗位要求同时具备深厚的机器学习功底和扎实的编程能力。数据分析与数据挖掘不是相互独立的。数据分析通常是直接从数据库取出已有信息,进行一些统计、

上海敬研数据服务有限公司怎么样?

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上海敬研数据服务有限公司是2015-06-17在上海市松江区注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股),注册地址位于上海漕河泾开发区松江高科技园莘砖公路518号11幢1504室-1。上海敬研数据服务有限公司的统一社会信用代码/注册号是91310117342171969H,企业法人程变珍,目前企业处于开业状态。上海敬研数据服务有限公司的经营范围是:从事数据科技、计算机领域内的技术开发、技术咨询、技术转让、技术服务,投资管理、资产管理、企业营销策划、投资咨询、企业管理咨询、商务咨询、计算机系统集成,电子产品、计算机软硬件及配件、通信设备、通讯器材的销售。 【依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动】。在上海市,相近经营范围的公司总注册资本为3925861万元,主要资本集中在 100-1000万 和 1000-5000万 规模的企业中,共11286家。本省范围内,当前企业的注册资本属于良好。通过百度企业信用查看上海敬研数据服务有限公司信息和资讯。

在哪里能找到各行业的分析研究报告?

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信息收集渠道:通常的渠道有公司官网、咨询公司官网、券商研究、数据库、微信、知乎、搜索引擎、网络爬虫等。那么究竟在什么情况下用什么渠道呢?下面逐一介绍。公司官网:通常来说公司的官网包含信息很多,公司介绍、产品介绍、公司年报、招股说明书等,这些资料的可靠性通常比较好。上市公司的年报在经营分析内容里面会对该公司的业务销售情况、利润的推动因素等进行分析,因此当你想知道上市公司的业务发展情况,年报是不错的选择。上市公司的年报获取途径可从证券交易所,公司官网、巨潮、雪球等渠道去获取。咨询公司:咨询公司报告通常可以帮助我们知道非公开的信息,因为咨询公司通常会有自己的方法论对市场进行自己的定性分析,市场调研等,因此对于消费者的洞察、行业的趋势研判通常找咨询公司的报告,但是它同时也存在数据往往口径难以统一。市面上的咨询公司通常分为市场调查类咨询公司和管理咨询公司,前者一般为后者服务。市场调查类咨询公司例如艾瑞、尼尔森、益普索等公司通常在消费者调研、行业分析等方面提供自己的洞察,他们并不为企业的发展提供战略决策。这类咨询公司的研究成果往往在他们的公司官网上都可以免费下载,可以作为我们行业研究数据的来源。管理咨询公司有必要则会聘请市场调查类咨询公司提供专门的调研分析,由管理咨询公司为企业给出具体的战略建议。当然像麦肯锡、贝恩、BCG、罗兰贝格等在自己的官网也会分享自己的行业洞见,这些信息都是帮助我们作出行业发展研判、商业模式分析的重要信息来源。券商报告:券商的研究报告大多针对的是上市企业及未上市的龙头企业,因此当你想深度的了解某个行业的时候,可以考虑找10篇深度分析仔细研究,就算对行业有所了解了。上市公司的最新动态,公司策略行动都可以在券商的研究报告里面找到。行业的数据也在这里面可以找到,但是也可能存在多家券商报告的数据不统一的问题,这个时候就需要交叉验证,选取合适的值。在这里推荐一个我常用的券商报告查询网站,萝卜投研。专业数据库:专业数据库一般是收费的,但是信息也全,向Wind、惠博智能策略终端,有条件的可以考虑一下。当然也有免费的,一般多为政府部门网站,如国家统计局可查行业发展数据、人口数据,GDP数据等。另外还有工业相关的工业信息化部、金融相关的证监会、银监会、证券交易所、中国人民银行,进出口相关的中国海关,专利相关的国家知识产权网站,工商信息公示系统,查企业股权结构的企查查/天眼查、查政府政策的各级政府官网,各行业的行业协会,卫生统计局的人口情况查询。搜索引擎:学会利用微信、知乎等搜索渠道,常常会获得一些业内人士的总结和分享,也是我很喜欢的信息获取渠道。对于直接使用搜索引擎虽然快但是信息的真伪需要辨别,适用于在不知道该怎么入手可用来模糊搜索,然后再溯源找到来源。在关键词后面加pdf,关键词中加“”,加网站名等通常会有意想不到的结果。使用网络爬虫等需要一定的技术基础。关于信息搜索的渠道,请看我之前的这篇回答。渠道判断:你会发现上市公司、成熟行业我们很容易通过年报、券商报告、招股说明书、监管机构、专业的数据库获取信息,但是有些小企业,新兴的行业我们怎么获取信息呢?答案是专家访谈、公开新闻、咨询公司、消费者调研。前面说过咨询公司报告常常会存在数据口径不一致的情况,这个时候就需要多个数据来源做验证,根据咨询公司做的假设、时间是否是最新、数据推导的逻辑、渠道来源等综合判断自己应该采取的数据。非公开的渠道获取信息:对于很多信息你很可能在公开的渠道是没办法获取的,这个时候问卷调研、打陌生电话、专家访谈、焦点小组进行头脑风暴、实地调研等方法就成为了咨询公司获取非公开信息的渠道。当然每种方法都有自身的优点和局限性,下面我将一一分析。专家访谈:特点就是贵,但是效率高,可以深入了解非公开的信息,例如知道行业的竞争格局、未来的行业发展趋势、行业的关键成功要素、企业的核心竞争力等。这个时候行业访谈就要注意时间的把控,一般在半个到1小时。通常我们可以通过凯盛、三桥等专家库公司帮助我们介绍专家,要针对访谈的目的,寻找那些刚刚离职的专家是最恰当的,毕竟在职的专家还是有所顾忌。提前准备好问题,一般10个左右,把重要的问题放在最前面,目的在于检测专家的专业性以判断是否继续访谈,减少成本的同时可提高效率。整个过程中应该注意节奏的把握,引导专家往你的想要了解的问题走,做好信息记录。隐私问题要学会站在专家的角度问题考虑,例如你如果直接问你所在公司的核心竞争力是什么?往往会给专家尴尬,我们换个问题,例如像如果让您来运营一个和你们类似的企业,您觉得什么最重要?这样通常能够减少专家的心理负担。而对于数据性的问题,切忌一口气问一大推关键数据指标,往往很难让人一口气回答。记得将问题进行分解,一个复杂问题拆解为多个问题,层层推进,最后总结和对方确认即可。陌生电话:耗时耗力,但也可以获取专家访谈获取的信息。因为给陌生人打电话,因此需要作合理的身份假定,做好心理建设,同时得到信息要作交叉验证,以确保被拜访人不是乱回答一通,准备的问题5个以内,想了解多个问题的时候可以隔几天再拜访。遇到前台应表现简短直接的语气,提供公司的员工名字等增加信任度,要多学会站在对方的角度思考,打这个电话会给对方带来什么好处?问卷调研:一般包括明确目的,设计问卷,问卷发放回收并分析。首先我们先明确本次问卷调研的目的是什么,调研的对象,需要收集的信息。关于问卷的设计,应该将重要的问题往前面放,因为人往往最开始是最有精力的,因此为了保证质量,问卷花费的时间不宜超过20分钟,同时在不同提好设置相似问题来进行交叉验证。一般而言调研问卷应该是设计好之后先小规模投放,寻找出问题,例如问问题的方式是否有不合适的,是否有歧义的地方,是否有不完善的地方?例如不用像偶尔,几乎不这样有不同理解的词语,选项之间要相互独立,完全穷尽,遇到敏感问题要想办法消除对方的顾虑,如提示对方问卷结果将严格保密,不引导对方得出答案等。在修改完成之后再进行大规模的投放,之后就是搜集分析。实地调研:在选择实地调研的地方应该从时间和地点两个维度去考虑。首先时间上面应该考虑早中晚,周末和工作日。地点应该在市中心、市郊、商业区、居民区都应该选取调研的样本,这样才更加的有代表性。焦点小组:焦点小组的重点在于让每个参与者能够充分的发表自己的意见,如何做到?当然最好的办法就是让每个人明确本次讨论的目的,让参与者提前准备,这样才不至于最开始的冷场。小组讨论开始前最好都进行自我介绍,人往往愿意和自己熟悉的人进行经验分享。既然是头脑风暴,因此设计的问题不应该是yes or no的问题,而应该是能够引起广泛讨论的,难题放中间,因为中间时段是大家最活跃的时期。主持人的作用就是保持中立,明确主题,确保大家在正确的道路上,同时别忘记了记录好讨论的内容。

国内综合实力最强的大数据公司有哪些?

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国内综合实力最强的大数据公司有:1、阿里巴巴 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。2、华为 华为云服务整合了高性能的计算和存储能力,为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台,近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统3、百度 百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。近来百度正式发布大数据引擎,将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。4、浪潮 浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据,并已建立5大类数据分类处理算法。近日成功发布海量存储系统的最新代表产品AS130000。5、腾讯 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据,腾讯的思路主要是用数据改进产品,注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。6、 探码科技  探码科技自主研发的DYSON只能分析系统,可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。一直做的国外项目美国最大的律师平台、医生平台和酒店、机票预订平台的数据采集、分析、处理。将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作,为各大企业提供高端信息技术咨询服务。7、中兴通讯 中兴通讯推出的“聚焦ICT服务的高效数据中心整体服务解决方案”,可帮助运营商有效解决大数据时代建设IDC面临的大部分问题,提升运营商ICT融合服务能力。8、神州融 神州融整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的征信大数据,通过覆盖信贷全生命周期管理的顶尖风控技术,为微金融机构提供大数据驱动的信贷风控决策服务。9、中科曙光中科曙光XData大数据一体机可实现任务自动分解,并在多数据模块上并行执行,全面提高了复杂查询条件下的效率。10、华胜天成胜天成自主研发的大数据产品“i维数据”,颇具创新,近期又与IBM达成战略合作关系,涵盖Linux on Power市场、智慧城市、存储业务、管理服务、咨询与应用管理服务。国内做大数据的公司依旧分为两类:一类是现在已经有获取大数据能力的公司,如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头以及华为、浪潮、中兴等国内领军企业,涵盖了数据采集,数据存储,数据分析,数据可视化以及数据安全等领域;另一类则是初创的大数据公司,他们依赖于大数据工具,针对市场需求,为市场带来创新方案并推动技术发展。其中大部分的大数据应用还是需要第三方公司提供服务。值得一提的是,在初创公司当中探码科技是一匹黑马,擅长美国互联网前沿技术,崇尚硅谷创业模式,自主研发有核心技术,曾开发并维护美国拥有上千万用户级的网站,并在网络数据采集,大数据解析方面具有突出的能力,也将在国内推出一系列面向政务、企业的创新型大数据研究项目与合作,为各大企业提供高端信息技术咨询服务。

64%的中小企业没有研发部门,数据来源?

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中小企业没有研发部门,数据来源公关合作,或者舆情数据监测例如多瑞科舆情数据分析站系统是可以大数据分析,提供市场调研报告,当然还有就是第三方数据源,都是花钱买的。希望采纳~

大数据公司排名是什么样的?

维清
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阿里云、华为云、百度、腾讯。1、阿里云:这个没话讲,就现在来说,国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了,从数据的获取到应用到生态、平台,在大数据这行,绝对的扛把子!2、华为云:整合了高性能的计算和存储能力,为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台,近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。(华为云好像目前是不怎么对外开放的)3、百度:作为国内综合搜索的巨头、行业老大,它拥有海量的数据,同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。4、腾讯:在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量,尤其是社交领域,只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。大数据是宝藏,人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能,因为数据交互广阔,存储空间近乎无限,所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。当数据变得多多益善,当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”,我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠,因为那里面“全都是宝”。

大数据与应用统计,大数据分析与应用在职研区别

扶桑
绿荫岛
现在数据统计行业人才收到追捧,因为所有的企业想要分析用户都需要进行数据分析。现在人大开设了大数据与应用统计、大数据分析与应用在职研的课程,这对于想要学习信息化在职研的学生来说有些疑惑,不清楚它们的区别。下面将为大家具体介绍这两门在职研课程的区别。大数据与应用统计在职研主要面向从事数理统计与概率论的教学、科研和应用工作及其他相关方面工作的人员。大数据分析与应用主要对从事分析人员开放,因为大数据分析与应用开设的背景主要是依据:企业与企业的竞争已经演变为数据的竞争,重视信息资源的搜集、挖掘、分享与利用已经成为当务之急。所有从上述情况而言,大数据与应用统计主要倾向于科研分析,大数据分析与应用主要倾向于社会工作。大数据与应用统计:高等统计学、统计研究、抽样技术与方法、中国特色社会主义理论与实践、线性模型、测度论与概率论、分为回归、统计推断、自然辩证法、非参数统计、大数据分析等等;大数据分析与应用:信息组织、信息资源管理、信息检索、中国特色社会主义理论、大数据研究与应用、大数据案例分析、信息资源开发利用、信息资源规划、知识管理、信息咨询研究、信息分析与决策、信息安全管理、数据挖掘、竞争情报分析等等。大数据与应用统计主要倾向于方法,大数据分析与应用主要倾向于实际分析与操作。

论文研究银企关系和贷款成本,能从企业财务报表中得数据研究吗?主要收集什么数据?

僧朗
娜塔莎
银行对企业的信贷技术分为四大类,分别是:财务报表型贷款、抵押担保型贷款、信用评分技术型贷款以及关系型贷款。前三类信贷技术主要依赖的是“硬信息”,对企业的信息透明度要求较高。“软信息”是相对于财务信息等易于量化的“硬信息”而言的。日常收支收集。