中国大数据调研报告

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　

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:武汉百络优物联科技有限公司大数据：关于智能家居的市场调查报告互联网大数据时代，对于智能家居市场行情的调研，权威市场调查机构给出了数据报告，有97%的消费者认为自己有购买智能家电的需求。日前《中国智能家电市场及用户调查报告》，对消费者对智能家电的认知和需求展开详细剖析。他表示，随着用户对高水平智能家电的需求加大，智能家电市场必将迅猛发展，对家电渠道、消费者习惯等带来巨大影响，未来企业需要以用户需求为导向，加快家电智能技术的升级和发展，以开拓智能家电这一广阔市场。　　　　消费者对智能家电的理解模糊目前消费者对智能家电的理解模糊，多数并不能完全识别智能家电具有的特征。据调研数据显示，有49.5%的受访者表示听过智能家电但不了解；而针对“消费者认为智能家电应具备哪些特征”这一问题，有77.8%的消费者认为智能家电应具备节能环保功能，而72.2%的消费者认为应有语音、手势控制功能；66.0%的消费者认为手机远程遥控是其必备功能。可以说，消费者对智能家电的智能化特征的认知和需求，主要局限于节能环保、便携操作这两大特征上，而对于智能家电最核心的模拟人操作、自动监测环境变化等功能的认识度相对偏低。　　　　智能家居市场消费者愿为智能家电买单我国80、　　

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:君临天下大数据行业发展现状与未来前景分析摘要：大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。首先来介绍一下大数据时代中新出现的数据类型：1)过去一些记录是以模拟形式方式存在的，或者以数据形式存在但是存贮在本地，不是公开数据资源，没有开放给互联网用户，例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大，并且共享到了互联网上，面对所有互联网用户，其数量之大是前所未有。举个例子Facebook每天有18亿张照片上传或被传播，形成了海量的数据。2)移动互联网出现后，移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据,已知IPHONE有3个传感器，三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据，这些数据被某些公司所有拥有，形成用户大量行为数据。3)电子地图如高德、百度、Google地图出现后，其产生了大量的数据流数据，这些数据不同于传统数据，传统数据代表一个属性或一个度量值，但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯，这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型，在过去是不存在的。一、大数据时代带给我们的思考5)2)5)1)5)数据存储。主要是指利用何种方式进行数据存贮，对于中小企业，云存储

深圳中为智研咨询有限公司创始于2008年，由曾任职于麦肯锡及安永咨询的十人团队创办，是国内最为专业的产业调查研究咨询机构。企业致力于为各行业企业中高层管理人员、企事业发展研究部门人员、市场投资人士、投行及咨询行业人士、投资专家等提供各行业丰富翔实的调查研究报告；致力于为国内外各行业企业、科研院所、社会团体和政府部门提供专业的行业市场研究、行业专项咨询、项目可行性研究、IPO上市咨询、商业计划书等报告服务。中为咨询是以自己的知识和智慧，帮助企业、事业成功、推动社会文明的建设发展，中为咨询的生命在市场，中为咨询的成功就在于帮助别人出主意获得成功；帮助别人成功的业绩越多，深圳中为智研咨询有限公司自身的社会信誉不断提高，在市场上占有的份额也变大。中为咨询特别在信息技术迅速发展以及这些技术在咨询企业得到广泛应用的时候，中为咨询得益于各种智力资源和信息资源与不同企业和部门的合作和协调经营。中为咨询注重竞争，更注重合作，注重竞争中的合作。为了向客户提供的有价值的咨询产品（好的计划、方案），中为咨询人不断改进咨询的工作方式，不仅在观察、分析问题后，以提交建议或咨询报告，更重要的是长期合作。目前中为咨询业务范围主要囊括了产业细分领域研究、行业市场研究、行业市场调查、IPO咨询、项目可行性分析、并购与重组、投资咨询等领域。中为咨询（http://www.zwzyzx.com）始终把引进优秀的研究投资人才作为公司的核心目标之一，中为咨询员工拥有多种专业学历背景：统计学、金融学、产业经济学、市场营销学、国际贸易学、经济学、社会学、数学等数十个专业。中为咨询现有300名员工中本科以上学历占90%，65%具有双学位、硕士及博士学位。企业大多数员工曾在国内多家知名产业研究所与证券研究机构有过丰富的从业经验。高素质的专业人才是中为咨询的最大财富，也是中为咨询提供优质服务及践行客户价值的保证。中为咨询向客户提高咨询服务有特定的工作流程。由于咨询的对象和内容不同，流程不尽相同，一般可有12个步骤：——被咨询的客户提出问题，确认需要咨询的问题；——确定问题的结构，把需要解决的问题限制在一定的范围内；——确定咨询目标；——制定详细的咨询计划；——与客户签订合同；——调查情况，弄清问题的细节及原因；——归纳问题，分析解决问题的可能性；——提出改进方案；——对方案评价，从多种方案中选择好的方案；——确定方案，向客户推荐；——与客户协商，培训客户；——协助实施方案。中为咨询是通过“知识产品”提高企业经营效益。中为咨询服务工作最重要一环不是取得报告，而是实施改进方案，把实施方案作为中为咨询服务的重要步骤。中为咨询业务覆盖中国大陆及港澳台地区，辐射全球；公司90%以上的业务主要针对大中华区实施，我们在中国大陆32个主要城市设立调查派驻点（如北京、上海、天津、重庆、贵州、深圳、武汉、成都、西安、郑州、沈阳等），为客户提供专项调查研究的同时，也为研究咨询提供强有力的数据支持；公司拥有在中国香港、澳门、台湾地区已拥有实施项目的宝贵经验。目前，中为咨询已与国内外数十家专业调研机构建立长期合作关系，确保了跨国性项目的有效实施和执行。中为咨询客户群初步形成90%内地市场（包括中国香港、澳门、台湾地区），10%服务于美国、欧洲、日本、韩国、新加坡等；尤其近几年国外客户合作取得重大突破，赢得较好口碑及长期协议客户。

—— 以下数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。2020年，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模稳步增长。目前行业竞争格局从规模上看，以小型企业为主导;从地域分布上看，以北上广等一线城市为主;从行业应用方面看，以金融、医疗健康、政务等为主要类型;从投融资角度看，企业服务、医疗健康、金融等垂直细分领域是融资热点。大数据行业市场规模保持高速增长随着互联网技术的快速发展，我国大数据产业也发展迅速。根据中国信息通信研究院对大数据相关企业的调研数据，近年来我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年，短短四年时间，我国大数据产业市场规模由2841亿元增长到5386亿元，增速连续四年保持在20%以上。根据近年来大数据行业市场规模增长态势，2020年大数据行业规模约为6670亿元。10-100人的小型企业占主导我国目前大数据领域的企业超3000余家，而超70%的大数据企业为10人至100人规模的小型企业，中小企业在产业蓬勃发展过程中发挥着重要作用。随着全球经济形势的变化和行业政策的实施，大数据中小企业面临的外部市场环境和依托的基础设施也发生重大变化从而影响企业规模分布。地域上以北上广为主根据信通院统计，我国大数据企业主要分布在北京、广东、上海、浙江等经济发达省份。受政策环境，人才创新，资金资源等因素影响，北京大数据产业实力雄厚，大数据企业数量约占全国总数的35%。广东和上海市场环境开放，产业布局上以科技创新为重点，大数据相关企业布局较多，广东省大数据企业数量占比为18%，上海市占比为16%。行业应用领域丰富根据信通院对行业大数据应用相关企业统计整理。下图显示出行业大数据应用企业涉及的行业分布。从图中可以看出，金融、医疗健康、政务是大数据行业应用的最主要类型。除此之外依次是互联网、教育、交通运输、电子商务、供应链与物流、农业、工业与制造业、体育文化、环境气象、能源行业。企业服务为主要融资领域从融资细分领域分布来看，大数据行业融资企业分布在近20个领域，大数据行业迎来历史新机遇，在企业服务、医疗健康、金融等垂直细分领域的大数据应用展现出巨大潜力。大数据产业增量蓝海市场正在逐步打开，截止到2019年，企业服务领域的企业获投占比最高62%，金融行业次之为13%，健康医疗为8%。随着互联网与移动互联网的进一步普及渗透，以及IT基础设施的逐步完善，企业服务市场仍将继续扩大。

深圳远标为你解答;这是大数据的时代，也是大数据人才缺乏的时代，权威市场调研机构Gartner的最新报告显示，大数据带动全球IT支出340亿美元。对大数据的要求在逐渐由差异化发展为信息管理实践和技术的“最低门坎”。每个行业都必定用到大数据技术，而那些非“数据驱动型”的企业将面临被产业和市场淘汰的命运；相应地，每个行业都需要大数据人才，没有大数据技术支撑的企业，可能很容易被时代淘汰。目前大数据行业的情况是：大数据需求旺盛与人才短缺并存。全球领先的咨询公司麦肯锡发布的调查报告指出，对大数据人才的需求正在世界范围内升温。仅在美国，在“深度分析人才”方面将面临14万至19万的人才缺口；在“能够分析数据帮助公司做出商业决策”方面的人才需求超过150万。由于人才缺口大，各企业对大数据人才无论是招聘的还是再培训的都需要，因此大数据人才的薪酬可能是同岗位的中最高的，掌握了大数据技术，工资可能将提升40%左右。在中国，大数据也正迅速成为行业和市场的热点。专注与亚太及中国市场的市场调查机构泛亚咨询发布的调研数据显示，目前出现在各类招聘平台上与数据分析相关的招聘需求比去年同期相比，增长率高达67%；大数据相关高级职位的薪酬与其他同类技术职位相比平均高出43%以上。无论是世界范围内还是在中国，大数据浪潮正在深刻改变着各行各业，而各行各业对大数据人才的需求，以及技术从业者希望跻身大数据高级人才的需求也变得越来越强烈。很多企业想要走在时代的前头，做大数据行业的领军企业，但是大数据人才高度缺乏，招人困难。这时候企业内训或许是个办法。

数据基础系统工程和应用系统工程。发展大数据的关键，是要有获得数据的能力和方法，获得的数据不仅要及时、完整、准确地存储下来，而且要及时、完整、准确地传输到数据需求者。有了数据，还必须有足够的计算能力。因此基础系统工程包括了数据采集、汇聚、传输、存储、计算资源、大数据应用平台、云计算平台、数据资源池、数据分析挖掘工具软件、数据产权管理、数据标准体系、数据安全体系等。扩展资料：注意事项：1、对企业现有数据情况深入摸底，确定客户相关数据在各业务系统中的情况（分布/数据属性/关联性/数据质量等）2、通过在各业务部门调研和访谈方式，以及用户研究的发展趋势，确定企业各部门未来的应用总体需求目标，并抽象为相关对客户属性/标签的需求。3、在前两步工作的基础上，通过用户研究人员与大数据架构/分析人员的合作，完成相关的总体设计。4、数据涉及的内部业务系统众多，而且开发商往往不同，加上各系统通常又被不同业务部门管理。 因此，从各部门各业务系统整合数据，要牵扯多方(管理方、开发方)的部门权限、利益和精力。相关的协调/推进通常比较低效。参考资料来源：百度百科-大数据经济学

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。

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash