大数据市场研究报告

获取《2019大数据行业研究报告》完整版，请关注gongzhonghao：vrsina，后台回复“综合报告3”，该报告编号为20bg0037。日前，MobData发布最新《2019大数据行业研究报告》。报告显示，在不确定的经济形势下，信息支出成为企业的刚性需求。信息支出是刚性需求，有些支出能省则省，有些支出却恰好转变为了刚性需求。企业增加信息支出，对外部局势洞若观火，有助于其避风险、保收益。信息支出的市场规模，根据普华永道报告，行业信息支出预计将以5.3%的年复合增长率增长，在2020年达到13.6亿美元的市场规模。！

前言近年来，随着人们的数据意识和数据素养不断提升，商业智能和数据分析领域迎来了快速发展期，据Gartner商业智能报告统计，到2020年全球的商业智能市场容量预计将达到228亿美元。同时，大数据、人工智能、机器学习、深度学习等技术的快速发展，也促进了商业智能和数据分析产品的新一轮进化。Gartner分析师认为，到2020年，自然语言生成和人工智能将是90%的新BI平台的标准特征，50%的分析查询将使用搜索、自然语言处理，或语音生成，或将自动生成。但我们必须认识到，我国商业智能的市场特征、企业需求、关注点、发展阶段均与国外有所不同，以Gartner为代表的分析机构并不能准确描述我国商业智能行业的实际状况。针对这一问题，帆软数据应用研究院调研了规模不一的216家企事业单位，了解到他们的大数据BI应用状态、需求情况、对大数据BI产品功能的期待，同时基于帆软数据应用研究院对行业的长期观察和思考，形成了该篇报告。主要预测：2018年，中国大数据 BI 产品将主要在自助分析的可操作性和功能丰富度、平台的安全性、数据管理能力、分析的共享能力、数据挖掘能力、大数据处理能力六大功能模块进行提升。一、2018年中国商业智能行业发展分析(一) 行业总体形势向好在当前经济环境下，企业盈利的压力和难度不断增加，越来越多的企业，尤其是一、二线稍具业务规模的企业，其高层都希望通过精细化运营提升市场竞争力，降低企业的运营成本。这些企业绝大多数都已经在2008年~2015年间上线了各种业务系统，存储了大量管理和运营数据，具备应用大数据BI进行数据分析和数据化管理的各种条件，这些需求将在2018年~2022年继续爆发。值得注意的是，艾瑞咨询在《2017年中国商业智能行业研究报告》中指出，我国已经进入商业智能领域第一方阵，成为发展最快的国家之一，但和美国还有比较大的差距。所以未来中国大数据BI行业总体将呈现加速度增长，市场容量将不断扩大。(二) 大数据BI厂商马太效应显现马太效应是指强者越强，弱者越弱的现象，国内BI行业的马太效应已经显现。据帆软品牌部调研数据显示，处于行业第一梯队的帆软、Tableau、微软PowerBI的品牌知名度和市场份额与其他厂商进一步拉大。帆软2017年全年营收2.77亿，远超其他国内厂商之和。同时帆软销售部反映，2017年度销售跟单中遇到的竞品种类和数量均较2016年有相当大幅度的下降。BI行业出现马太效应实属必然，综合实力强大的厂商更能投入资源做好产品、服务，解决更多用户的需求和问题。可以预见，2018年中国BI行业马太效应将进一步增强，逐步淘汰掉实力弱、规模小、产品差的企业。(三) 新型自助式BI与传统型BI平分秋色得益于敏捷、自助的特征，从2013年起新型自助式BI迎来了高速发展期，这一时期也是传统型BI的衰退期。2017年，传统型BI与新型自助式BI在国内市场中平分秋色。受访企业中，约50.2%的企业仍然在使用传统型BI，其中最典型的需求是企业常规日报、月报等汇总分析报告。约49.8%的企业应用新型自助式BI，通过报表平台+自助式BI+大数据底层平台的解决方案，来解决企业综合的数据展示和分析需求，形成经营和战略决策。在调研中我们注意到，约有18%的企业引进了新型自助式BI，部分或全部替代了传统BI。虽然传统型BI尤其自身优势和应用场景，但随着新型自助式BI的不断发展，传统型BI必将逐渐退出历史舞台，从国际传统BI巨头积极调整产品结构可见一斑。二、2017年中国商业智能用户状况分析根据企业的IT人员和业务人员在数据分析中的工作量和投入程度占比，我们将BI用户（企业）划分为5大类型，即BI应用金字塔模型，以更好的统计、分析企业的BI应用状况。(一) BI应用金字塔模型1. IT完全主导型其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作，完成95%以上的BI分析页面（注：主要是指用于生产、经营、管理会议所需要的数据分析页面，下同）的开发。业务人员仅负责前端数据查看，完成查看报表时相关联动钻取操作。调研中我们发现，处于“IT完全主导型”这一等级的企业，约有93.2%都在使用传统型BI工具，企业的业务人员基本没有能力，也没有需求去自主完成数据分析的工作。这些企业的业务变革并不剧烈，企业管理层认为当前的日常数据报告能够满足企业管理和决策的需要，相对缺少变革的动力。2. IT强主导型其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作，完成80%~95%数量的BI分析页面。业务人员完成低于20%数量的BI分析页面。从调研数据来看，这类企业中，67.5%的企业认为当前业务人员不具备数据分析的能力。而企业需要快速完成部分数据分析工作，所以选择让IT人员更多承担工作。这类企业中普遍认为，商业智能产品本身并非能够快速上手，且业务人员仍需要统计学基础，阻碍数据分析工作从IT人员向业务人员的转移。3. 业务强主导型其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作，完成前期示例不超过20%数量的BI分析页面。业务人员完成超过80%数量的BI分析页面。从调研数据来看，这类企业中，超过80.2%是曾经推行传统BI的企业，并且部分业务人员是有较高学历和能力的，能够学习和掌握商业智能工具和数据分析技能，并愿意在工作中积极使用；从帆软数据应用研究院的实地走访的部分企业来看，这些企业普遍行业排名靠前，公司从高层就重视数据分析工作。4. 业务完全主导型其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的部分相关工作。业务人员完成95%以上数量的BI分析页面和相当部分BI工具层面的数据模型处理。相比于第三类使用人群（业务强主导型），这类用户的一大特点是业务变革十分迅速，从事业务工作的人员学历普遍较高，业务经营和发展需要企业快速做出决策。而基于数据分析得出的业务判断相比个人历史经验准确度更高，是这类企业基本共识。比如在新兴的互联网企业，或者新零售领域，这个特点尤为突出。5. 智能自助型其典型特征为，IT人员只做底层数据仓库、数据连接、数据字典相关工作。业务人员处理所有BI工具层面的数据处理，以及所有BI分析页面。IT人员搭建数据中心，业务人员完全自主处理和分析数据，这类企业有着明显的资源密集型的特点，业务人员更多的是偏向运营相关的工作。当然，因为此类受访企业占比较少，原因分析的可信度还有待进一步调研来核实。(二) BI用户状况分布基于BI应用金字塔模型，2017年企业分布如下；从调研数据中，我们可以得出两大结论。1、IT人员主导企业数据分析的模式仍占据主流，也就是IT驱动仍是2017年企业商业智能平台应用现状。从数据调研的受访企业来看，有高达60.5%的企业的数据分析工作仍是第二类型（IT强主导型），甚至有21.5%的企业的数据分析工作处在第一类型（IT完全主导型），这显然和业务人员自助数据分析的目标距离遥远。2、新型自助BI正在成为商业智能市场的主流。17.5%的企业是在2017年上线了新型自助BI，实现了让少部分业务人员自助完成BI数据分析的目标。三、2018年商业智能用户需求分析(一) 企业多级部门数据分层次IT权限和平台管控，占受访企业97.6%需求描述：BI工具支持企业的多级部门的数据/分析页面权限管控，使得不同层级的部门机构只能看到本部门机构和辖属部门机构的数据/分析页面。需求产生的原因：有的信息中心为释放压力，放权给业务部门使用数据，一旦口子打开，数据缺口就会像洪水一样泛滥，就又会走向另外一个极端，导致放权下的数据管理混乱，数据口径不统一，部门之间的数据壁垒等等问题就会出现，同时这将给企业带来极大的数据安全隐患。满足该需求对企业的价值和意义：在满足业务部门BI数据自助分析的同时，兼顾企业的数据权限管控，形成企业以IT部门集中管理下的良性数据分析风貌，杜绝企业数据安全隐患。(二) 业务人员可通过BI工具进行自助数据分析，占受访企业94.5%。需求描述：业务人员可以在浏览器前端，对自己权限范围内的数据进行多维拖拽探索和自助分析，发掘隐含在数据中的业务价值。需求产生的原因：企业的传统信息化建设中，IT信息中心对公司数据进行高度集中的管控，来自企业各职能部门的数据处理以及报表就会全部由IT人员来输出，一旦业务部门需求集中扎堆，就会造成响应不足，业务部门怨声载道。信息中心自身成员熬夜加班做报表，成就感却很低。满足该需求对企业的价值和意义：通过高效灵活的BI工具，业务人员对自己权限范围内感兴趣数据进行多维拖拽探索和自助分析，以工具简单易上手的低学习成本，让真正对分析业务价值最熟悉的业务人员实现自助数据分析探索，最大化业务数据的分析维度和分析效率，灵活发掘数据中可能潜在的业务价值，同时也解放了IT人员的劳动力，降低企业人力成本。(三) 可快速搭建型自助BI业务数据模型，占受访企业87.5%。需求描述：数据库表中的数据需要基于业务分析主题进行分类管理，相关数据表之间支持手动/自动构建关联模型，同时建立的关联模型支持灵活应用，无需反复编辑修改或创建新的模型，一次建立即可灵活满足多重业务场景进行数据分析使用。需求产生的原因：传统BI工具创建的底层数据关联相互独立，无法重复利用，一旦遇到新的业务数据计算分析场景，数据关联就需要修改或重新创建，极为麻烦，非常不利于IT人员维护。满足该需求对企业的价值和意义：通过BI工具快速构建的新型自助式BI业务数据模型，较传统BI工具针对不同业务分析场景需要多次、重复建模的应用痛点，极大地提高了BI工具的企业中业务数据分析应用的效率，解放了以往IT人员对数据维护的压力。(四) OLAP多维分析：上卷、下钻、旋转、切片、联动、跳转等，占受访企业84.5%需求描述：BI工具支持强大的页面OLAP多维分析功能，包括分析视角的上卷、下钻，维度的旋转切换，指标的切换，分析数据的切片过滤，组件之间的联动过滤、页面超级链接跳转等。需求产生的原因：随着业务发展的复杂化，单一角度的数据分析往往难以再发掘出更多有价值的潜在业务信息，取而代之的是需要BI工具能够满足强大的页面OLAP多维分析功能。满足该需求对企业的价值和意义：通过BI工具强大的OLAP多维分析功能，以实现多角度、多关联数据之间的数据无限层次探索分析，发掘出数据中潜在的业务价值。(五) 大数据处理性能处理能力达到十亿数据秒级响应，占受访企业63.6%需求描述：BI工具可支撑处理亿级以上大数据分析计算的秒级响应，提供多维加速引擎对传统关系型数据仓库（SQLServer、Oracle、Mysql等）进行数据提速处理，同时也支持实时对接企业大数据平台（Vertical、Kylin、Greenplum等）进行数据分析计算。需求产生的原因：一方面，传统关系型数据库在面对上亿级别以上数据量时，容易出现性能瓶颈，长时间的查询等待往往会导致业务数据分析效率太低。另一方面，当今信息化水平飞速发展，越来越多的企业已经有了自己的高性能大数据平台，对于这部分企业来说，拥有一款能够直接对接大数据平台进行数据分析的工具尤为总要。满足该需求对企业的价值和意义：BI工具提供的强大数据计算处理引擎，能够降低企业数据查询等待时间成本，提高业务数据分析效率。同时，通过直接对接企业大数据平台，还可满足企业实时数据分析的需求。(六) 业务人员可完成工具层面的零代码数据加工处理工作，占受访企业57.5%。需求描述：BI工具可通过快速易上手的交互方式，让业务人员也能完成工具层面的零代码数据加工处理工作，例如例如表合并、分组统计、结构数据分层、过滤、增加列、同比环比、累计值、所有值、公式运算等数据清洗和数据处理方法，实现对数据的无限层次多维透视分析统计。需求产生的原因：当业务需求相对偏复杂时，简单的维度和指标统计往往无法直接计算出业务所需要的计算结果，以往的处理方式往往可能是业务部门提需求给IT，然后IT经过SQL或者代码对底层数据表加工处理，然后最终导出一张excel数据表给业务部门，期间的反复沟通和等待时间往往降低了企业的业务数据分析应用效率。满足该需求对企业的价值和意义：通过BI工具，使得业务人员也能快速实现对数据的无限层次多维透视分和析加工统计，降低了传统模式下的沟通成本和等待时间，提高了企业业务数据分析的应用效率。(七) 移动端数据分析查看支持，占受访企业44.9%需求描述：BI工具支持移动端数据分析多维分析查看功能（兼容PC端的上卷、下钻、旋转、切片、联动、跳转等），对于BI工具的应用app支持便捷的扫码登陆、离线查看、批注、分享等功能，同时满足某些社区平台如微信、钉钉的企业公众号集成。需求产生的原因：在当今这个移动设备便捷时代，仅仅PC端的数据分析已经不能满足某些特定时间和场所的业务分析需求了，而BI对移动端的支持已经成了必然要满足的功能点。满足该需求对企业的价值和意义：通过移动端的BI分析查看，使得数据分析不仅仅局限于PC端，较大地增强了数据分析的便捷性。同时微信和钉钉的集成接入，让业务通过社区平台也能直接查看想要的数据分析页面，更是为移动端数据分析锦上添花。四、中国大数据BI产品功能预测结合用户需求调研，和我国BI厂商的产品计划研究，2018年如下六个大的功能模块将会得到增强。(一) 提升自助分析的可操作性和功能丰富度为满足业务人员可通过BI工具进行自助数据分析的需求，中国大数据BI产品需要改善自助分析的功能和可操作性，包括图表的丰富性。前端布局自定义搭配，让业务人员随心所欲布置。比如仪表板自由布局，可快速拖拽生成所需要分析的页面；在全面支持常见的柱状图、条形图等图形基础上，增加支持中国（世界）地图、GIS地图、桑基图等大数据图表；为了适应更加多样的用户，大数据BI平台需要支持强大的OLAP多维分析功能，包括分析视角的上卷、下钻，维度的旋转切换，指标的切换，分析数据的切片过滤，组件之间的联动过滤、页面超级链接跳转等。业务人员在OLAP多维分析的基础上，能够在数据分析查看时，再次对所有维度进行二次的维度指标加工，并无限层次多维透视分析统计，全面开放业务人员对数据的处理和分析操作，以满足当前中国用户多个视角、多个层级的分析需求，把传统业务分析的智慧充分沉淀到数据分析系统中来。为了给不同用户提供个性化的视觉体验，大数据BI平台支持表格动态数值预警功能和图形设置动态警戒线，支持图表样式风格自由拖拽调整。同时，也需要大数据BI平台智能自动设置预警值和样式风格等。(二) 提升平台的数据挖掘能力为满足企业业务人员自助数据分析和自动挖掘的需求，中国大数据BI产品需要在已有的数据可视化和数据分析的功能基础上，增强数据自动挖掘能力，使业务人员在能够掌握挖掘基本概念的基础上，深入挖掘分析业务数据，为业务运营提供数据结论支持。大数据BI平台需要支持嵌入式高级分析功能，用户能够轻松使用平台内置的高级分析功能，也可以通过导入和集成外部开发的高级分析模型。比如平台内含数据挖掘常见算法（如线性预测、时序预测、聚类、分类等），或者提供外接其他数据挖掘平台和工具的可视化接口（如R语言或者Python语言），甚至内含适合特定业务场景的挖掘模型 。(三) 提升平台大数据处理能力为满足企业对大数据BI平台实时响应的需求，中国大数据BI产品需要将当前大数据处理能力提升一个量级，达到10亿数据量秒级响应水平，同时支持丰富多样的数据源。大数据BI平台需要支持丰富的数据源，如企业主流的关系型数据库、大数据平台、NOSQL数据库以及多维数据库，需要支持实时对接数据平台和分布式引擎拓展，同时支持跨数据源关联，同时支持对较大级别数据量进行数据抽取和索引建模，提高数据分析效率。(四) 提升平台的数据管理能力为了满足中国企业业务人员用户对数据处理的需求，中国大数据BI平台需要提升自身的元数据管理能力、数据的ETL处理能力、数据存储能力。提高元数据管理能力，使得用户能够集中管理元数据，包括对元数据进行检索、提取、处理、存储、分享复用和对外发布。中国企业的业务人员将需要在数据分析的过程中，直接操作经过IT人员标准化处理的元数据。近几年来，中国数据分析人才迅速增加，企业中也成长出一批有一定数据分析能力的业务人才，这些中国企业业务人才更多的是需要对数据进行ETL处理和存储，这就需要平台功支持用于查询、提取、转换和加载的功能，具有索引、管理、调度数据的能力。(五) 提升平台分析的共享能力随着ERP、OA、MES、HIS等常见业务系统的完善，企业少则数十套IT系统，多则上千套系统。新型自助BI需要能够与多个系统同时融合，全面分析企业的业务数据。这就需要中国大数据BI产品需要加强产品与不同软件系统的集成融合能力，这是中国企业面临的共同难题。大数据BI平台需要支持嵌入式部署，如主流的应用服务器，支持跨平台的权限集成和页面集成。大数据BI平台不同用户创建的分析页面，可以方便地分享给其他成员。同时，在企业的分析用户设计仪表板时，可以复用仪表板中的图表、维度、指标等，支持用户分享指定页面进行给其他部门成员，便于互动沟通交流。为满足企业人员实时办公、互通信息的需要。大数据BI平台还需要支持移动端上共享和查看分析结果，支持在移动端对分析结果进行数据层级钻取穿透、联动等。(六) 提升平台的安全性为了满足企业多级部门同时使用、不同权限的功能，中国大数据BI产品除了要提供灵活丰富的用户管理功能、权限控制功能，还需要内置强大的用户行为监控与分析功能，确保企业的数据安全和信息保密。大数据BI平台将支持持批量导入用户，支持同步企业统一权限管理数据库中的用户，以企业IT系统统一的用户管理方式进行用户管理。支持用户以企业IT系统统一的用户权限认证方式进行权限管理。同时，需要支持短信平台功能，并可用于用户账号身份验证等，多种用户和权限管理方式，来满足广大中国企业的不同的安全级别要求和安全管理策略。随着大数据BI在中国的发展，中国企业自身的大数据BI平台已有众多员工账号。这就对大数据BI平台提出新的挑战，除了要拦截非法用户，还要对大数据BI平台有效用户进行有效监控。2018年，大数据BI平台需要支持监控用户的操作行为，支持监控页面被访问的频次、访问来源，甚至是支持监控访问到的数据范围。为了保证大数据 BI平台系统持续支持企业经营管理，需要大数据BI平台支持系统数据迁移到企业数据库，支持对系统进行备份与还原，备份可以手动或设置周期定时备份。同时，支持云端服务器部署和本地服务器部署，支持多机热备，达到企业的灾备要求。此外，为了有效避免BI平台出现严重异常，还需要支持监控自身的运行性能，遇到系统性能风险，提前给出系统预警信号。

中商情报网讯：大数据产业是对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据主要应用领域包括教育、交通、能源、大健康、金融等。随着移动互联网、物联网、云计算产业的深入发展，大数据国家战略的加速落地，2019年大数据体量呈现爆发式增长态势。数据显示，2017年中国大数据产业规模达到4800亿元，同比增长23%；其中，大数据硬件产业的产值为234亿元，同比增长39%。据数据显示，2018年我国大数据产业规模突破6000亿元；随着大数据在各行业的融合应用不断深化，2019年中国大数据市场产值达到8500亿元。2019年包括数据挖掘、机器学习、产业转型、数据资产管理、信息安全等大数据技术及应用领域都将面临新的发展突破，成为推动经济高质量发展的新动力。未来，大数据技术应用将进一步加深，2020年产业规模有望突破10000亿元。数据来源：中商产业研究院大数据产业发展前景随着移动互联网、物联网、云计算产业的深入发展，大数据国家战略的加速落地，2019年大数据体量呈现爆发式增长态势。2019年包括数据挖掘、机器学习、产业转型、数据资产管理、信息安全等大数据技术及应用领域都将面临新的发展突破，成为推动经济高质量发展的新动力。2020年，大数据最令人瞩目的应用领域将是健康医疗、城镇化智慧城市、金融、互联网电子商务、制造业工业大数据；取得应用和技术突破的数据类型是城市数据、视频数据、语音数据、互联网公开数据以及企业数据、人体数据、设备调控、图形图像；在数据资源流转上，会自己收集大量数据、会利用数据提供服务、会免费提供数据集、会只下载和获得免费数据集、会买数据集；大数据的最佳拍档概念是数据科学、机器人和人工智能、智能计算或认知计算；我国大数据发展的最主要推动者来自于大型互联网公司、政府机构。来源：中商产业研究院未来，人口红利将转变为网民红利，成为支撑应用驱动创新的最大因素。随着老龄化社会的到来，以往在经济发展中扮演重要角色的“人口红利”逐渐消失，与此同时，我国网民规模不断扩大，网民红利更加凸显，中国已是世界上产生和积累数据体量最大、类型最丰富的国家之一。依托庞大的数字资源与用户市场，使得中国企业在应用驱动创新方面更具优势，大量新应用和服务将层出不穷并迅速普及。更多资料请参考中商产业研究院发布的《2020-2025年中国大数据产业发展前景及投资机会研究报告》，同时中商产业研究院还提供产业大数据、产业规划策划、产业园策划规划、产业招商引资等解决方案。

全文共计612字45图，预计阅读时间8分钟近日，由大数据产业生态联盟联合赛迪顾问共同完成的《2019中国大数据产业发展白皮书》（以下简称《白皮书》）在 2019世界计算机大会——“计算机未来：算力驱动万物互联”主题论坛上重磅发布，并揭晓“2019中国大数据企业50强”“中国大数据企业投资价值百强”。《白皮书》旨在呈现中国大数据产业生态的新格局、新业态、新模式，聚焦数字经济、智慧城市、大数据人才培养等热点领域，从技术创新、标准构建、人才培养、资本流向等方面进行深入剖析。《白皮书》调研工作，自2019年4月正式启动，历时5个月，覆盖2000余家大数据企业，并由知名高校、研究机构、行业用户CIO、知名投资人、大数据企业领袖专家构成的专家委员会，对入围企业进行多次详尽的审议。报告如下

中商情报网讯：工业大数据分析是利用统计学分析技术、机器学习技术、信号处理技术等技术手段，结合业务知识对工业过程中产生的数据进行处理、计算、分析并提取其中有价值的信息、规律的过程。近年来，我国工业大数据应用加深，市场规模持续扩大。数据显示，2016年我国工业大数据市场规模突破150亿元，保持增长，预计2019年市场规模将近500亿元。到2022年，中国工业大数据市场规模或超822亿元；2022年超1900亿元。为了更好的了解我国工业大数据市场的发展，中商产业研究院特推出《2019年中国工业大数据市场前景研究报告》。《报告》从六个方面分析当前我国大数据产业现状、工业大数据市场现状、工业大数据应用市场、大数据及工业大数据产业布局以及工业大数据发展前景。以下是报告详情：PART1：大数据产业分析本章节分析了大数据产业概况及大数据市场现状。大数据产业是对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据主要应用领域包括教育、交通、能源、大健康、金融等。随着移动互联网、物联网、云计算产业的深入发展，大数据国家战略的加速落地，2019年大数据体量呈现爆发式增长态势。2018年我国大数据产业规模突破6000亿元；随着大数据在各行业的融合应用不断深化，预计2019年中国大数据市场产值将达到7150亿元。PART2：工业大数据市场工业大数据分析是利用统计学分析技术、机器学习技术、信号处理技术等技术手段，结合业务知识对工业过程中产生的数据进行处理、计算、分析并提取其中有价值的信息、规律的过程。工业大数据的分析要求用数理逻辑去严格的定义业务问题。由于工业生产过程中本身受到各种机理约束条件的限制，利用历史过程数据定义问题边界往往达不到工业的生产要求，需要采用数据驱动+模型驱动的双轮驱动方式，实现数据和机理的深度融合，能较大程度去解决实际的工业问题。近年来，我国工业大数据应用加深，市场规模持续扩大。数据显示，2016年我国工业大数据市场规模突破150亿元，保持增长，预计2019年市场规模将近500亿元。到2022年，中国工业大数据市场规模或超822亿元；2022年超1900亿元。PART3：工业大数据应用工业大数据的应用特征可以归纳为跨尺度、协同性、多因素、因果性、强机理等几个方面，这些应用特征是工业对象本身特性或需求所决定的。PART4：大数据及工业大数据产业布局工业大数据是大数据产业中的一个重要细分领域，在智能制造、工业互联网的新兴行业背景下，基于大数据市场发展。从大数据产业整体布局来看，当前大数据产业的地域布局中，东部沿海地区经济相对较发达，大数据产业的上市企业多分布在北京以及东部沿海地区，其中主要以北上广地区分布居多。据产业地图显示，北京市大数据产业上市企业数量最多，达到了37家。其次，广东省为21家；上海则为10家，其余省份的大数据上市企业均在10家以下。PART5：工业大数据发展前景工业大数据成新工业革命的基础动力。互联网技术全面深入发展，极大促进了人与人互联、机器和机器互联、人和机器互联的程度，随着5G、量子通信等新一代通信技术发展，世界将加速进入一个完全互联互通的状态。工业互联网也将随着机器的数字化、工业网络泛在化、云计算能力的提高而取得长足进步，海量工业大数据的产生将是必然结果，而基于工业大数据的创新是新工业革命的主要推动力。

自2016年下半年，网约车新政出台以来，推动了专车市场的重新洗牌。目前，市场头部平台已经显露，形成滴滴出行、神州专车、易到和首汽四分天下的大势，行业竞争也从“拼补贴”转向“拼服务”的下半场。极光大数据发布《2018年5月专车市场研究报告》，以滴滴出行、神州专车、易到和首汽约车四款专车app为主要调研对象，从市场概况、运营数据、用户画像、用户态度、用户使用习惯等全面分析专车市场。极光观点： 截至2018年5月底，网约车app市场渗透率为16.9%，用户规模为1.85亿 滴滴出行在用户中知名度最高，神州专车、首汽约车位列二三位 专车用户更喜欢接送机/车站、预约用车和为他人叫车 神州专车用户满意度最高，用户向亲友同事推荐此平台的意愿也高于其他专车平台一、市场概况国内共享出行市场主要分共享单车和共享汽车，在共享汽车出行中，根据服务类型又可分为包括分时租赁在内的汽车租赁和网约车。目前主流网约车平台运营模式多采用B2C与C2C相结合方式，神州专车和首汽约车以自营的B2C模式为主，并吸引私家车加盟，易到和滴滴出行以私家车C2C模式为主，并配有少量自营车队。网约车的兴起主要源于传统出行方式越来越难以满足社会经济发展背景下的个性化、高质量出行需求。而互联网、大数据、移动智能终端、基于LBS技术服务的发展，则为其提供技术支撑。网约车服务指符合条件的驾驶员和车辆通过网约车平台为用户提供非巡游的预约出租汽车的服务。专车定位中高端市场，相对于快车，它对驾驶员、服务、车辆要求更高。2016年7月，国家相关部门发布《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》对网约车市场进行监管，此办法强调专车平台运营管理责任，并对车辆硬件质量和驾驶员水平做出了明确规定。滴滴出行、易到为综合性平台，除专车外还包括其他类型订单，而神州专车、首汽约车则主要以中高端专车市场为主。目前各平台的专车产品中，除了立即用车、预约用车、包车、接送机等服务外，还提供多种定制化服务，以优化乘客体验，提升竞争力。头部平台渐趋稳定，行业竞争从“拼补贴”转向“拼服务”的下半场。二、运营数据极光大数据显示，截至2018年5月最后一周，网约车app整体渗透率为16.9%，用户规模达到1.85亿；2017年8月以来，网约车市场增长趋于稳定。拥有快车、专车、顺风车等多种出行业务的滴滴出行app渗透率数据优势明显，截至2018年5月31日，其app市场渗透率为13.82%。根据极光大数据显示，滴滴出行2018年5月MAU为9191万，是唯一一款MAU为千万级的app。根据极光大数据显示，近一年以来，除易到MAU持续下滑，滴滴出行、神州专车、首汽约车变化幅度不大，这与国内趋于稳定的网约车市场有关。根据极光大数据显示， 2018年5月，滴滴出行月均DAU为1504.4万，神州专车和首汽约车分别为31.2万、20.7万，缺少快车、顺风车的数据，主打中高端专车市场的平台DAU数据均不高。三、用户画像根据极光大数据显示，神州专车男性用户占比最高，为73.8%。包含快车业务的综合性出行平台女性比例偏高，滴滴出行最高为37.1%。极光大数据显示，26-35岁用户为各网约车app用户主要年龄段。从更具消费能力的36岁及以上年龄段看，主打中高端市场的神州专车（36%）、首汽约车（27.7%）的用户占比远超综合平台滴滴出行的10.3%。最早专注高端用户的易到（29.7%）36岁及以上用户比例也比较高。根据极光大数据显示，网约车用户更多集中于一线、新一线和二线城市，覆盖范围更广的滴滴出行、神州专车、易到用户来源更多元化，首汽约车则把有限精力聚焦更具出行需求的大城市。首汽约车二线城市及以上用户占比89%。极光大数据发现，得益于珠三角城市群以及深圳、广州两个一线城市的拉动，广东省用户在各网约车APP中占比均比较高。三成首汽约车用户来自北京，易到用户中15.7%来自上海。根据极光大数据显示，北京、上海在各网约车app用户的城市分布占比中基本位于前两位。除一线城市占比均比较高之外，成都位居滴滴出行用户中第三位，哈尔滨位居首汽约车用户中第二。根据极光大数据显示，各网约车app用户均比较偏好京东和携程旅行。四、用户态度极光调研发现，滴滴出行在网约车用户中知名度最高，超过九成的网约车用户知道此平台，神州专车知名度仅低于滴滴出行。在专车用户满意度方面，用户对神州专车满意度最高，首汽约车位居第二，而滴滴出行用户满意度垫底。有半数未使用过滴滴出行的专车用户表示，接下来会考虑使用此平台服务，这或与滴滴出行高知名度有关。调查发现，神州专车用户对此平台的净推荐值为34.5%，相比其他平台专车用户，此平台专车用户向亲友同事推荐此平台的意愿最强。极光调研发现，在受用户关注的用车安全方面，神州专车用户满意度最高。神州专车、首汽约车和滴滴出行的专车用户都对接送机/车站、预约用车和为别人叫车这三项人性化服务最为满意；易到用户对“收藏司机、优先选派”评分最高。五、用户使用习惯极光调研发现，工作日专车用户活跃时间并不局限于通勤时间段，早晚与夜间用车情况相对均衡。周末或节假日，超过半数专车用户会在晚间20-24点出行，约三成专车用户会在中午12-14点出行。在个人和家庭出行场景下，滴滴出行和易到用户是外出购物/娱乐/餐饮的首选，神州专车和首汽约车最常使用于接送亲友。恶劣天气/紧急情况上下班也是用户使用专车的重要场景之一。极光调研发现，接送客人和本地公务/商务出行是各平台用户使用专车的重要商务情景。超半数神州专车用户会在外地公务/商务出差情况下使用此平台专车。报告说明：1.数据来源极光大数据，源于极光云服务平台的行业数据采集及极光iAPP平台针对各类移动应用的长期监测，并结合大样本算法开展的数据挖掘和统计分析；调研数据，通过极光调研平台进行网络调研，共回收有效问卷512份，执行周期为2018年5月2.数据周期报告整体时间段：2017.05-2018.05；具体数据指标请参考各页标注3.数据指标说明该报告仅选取滴滴出行、神州专车、易到和首汽约车四款专车app4.法律声明极光大数据所提供的数据信息系依据大样本数据抽样采集、小样本调研、数据模型预测及其他研究方法估算、分析得出，由于方法本身存在局限性，极光大数据依据上述方法所估算、分析得出的数据信息仅供参考，极光大数据不对上述数据信息的精确性、完整性、适用性和非侵权性做任何保证。任何机构或个人援引或基于上述数据信息所采取的任何行动所造成的法律后果均与极光大数据无关，由此引发的相关争议或法律责任皆由行为人承担5.报告其他说明极光数据研究院后续将利用自身的大数据能力，对各领域进行更详尽的分析解读和商业洞察，敬请期待

2017年手机游戏市场可谓是百花齐放的一年，从地方棋牌类游戏的迅速崛起，到“吃鸡”游戏的风靡，再到年底朋友圈刷屏的二次元女性向游戏，都牵动了无数玩家的心。极光大数据发布《2017年手机游戏市场研究报告》，从全年手机游戏行业整体表现切入，全面展示各细分类别手游市场表现，并结合手游app用户画像数据对2017年手游市场进行深入解读。同时，报告还推出渗透率top10手游榜单，展示头部手游app的市场表现。极光观点：截至2017年12月最后一周，中国手游app市场渗透率达76.1%，用户规模为7.76亿每名手游用户平均安装3.35个手游类app欢乐斗地主生命周期为55.2天，开心消消乐为54.1天，王者荣耀为50.7天截至2017年12月最后一周，王者荣耀渗透率为21.78%，12月月均DAU为6398万王者荣耀2017年12月日新增用户均值为180万，荒野行动日新增用户均值为166万2017年新增手游用户中，54.4%为26-35岁用户，女性占比43.2%根据极光大数据显示，截至2017年底，中国手游市场渗透率达76.1%，用户规模为7.76亿。从极光大数据的报告中我们看到，截至2017年12月最后一周，扑克棋牌类手游渗透率为22.9%，即时战略类为22.8%，休闲益智类为20.5%。根据极光大数据的报告显示，截至2017年最后一周，渗透率在10%及以上的手游app仅有王者荣耀和开心消消乐，渗透率在1%及以上的手游app约为30款。极光大数据的报告显示，截至2017年最后一周，休闲益智类手游app数量最多，占手游app总量71.24%，其次为动作格斗类，占比15.00%。根据极光大数据显示，截至2017年最后一周，渗透率top1500的手游app中，休闲益智类占比27.8%，扑克棋牌类占比14.3%，渗透率top250的手游app中，19.6%为休闲益智类，10.0%为飞行射击类。根据极光大数据报告显示，手游用户平均安装3.35个手游app，休闲益智类手游用户平均安装1.76个此类手游app，即时战略类手游用户平均仅安装1.02个此类手游app。根据极光大数据显示，过去半年，游戏平台7天留存率均值为58.7%，体育竞技类为52.8%，音乐游戏类为50.2%。根据极光大数据显示，过去半年，角色扮演类手游日均使用频次为2.43次，卡牌游戏为2.32次。策略类手游日均使用时长最长，为56.5分钟，即时战略类以36.8分钟居于次位。根据极光大数据显示，欢乐斗地主、开心消消乐和王者荣耀的生命周期均在50天以上，其中欢乐斗地主生命周期最长，为55.2天。根据极光大数据显示，截至2017年12月最后一周，王者荣耀以21.78%渗透率居于首位，开心消消乐以12.39%占据次位，荒野行动、穿越火线-枪战王者均进入渗透率top 10榜单。根据极光大数据显示，2017年12月，王者荣耀日新增用户数均值为180万，荒野行动12月日新增用户数均值为166万。根据极光大数据显示，2017年12月，王者荣耀以6398万月均DAU居于首位，荒野行动月均DAU达到2304万。根据极光大数据显示，手游用户中49.4%为26-35岁，男性用户占比57.0%，而女性用户比例为43.0%。根据极光大数据显示，安卓手游用户设备分布top10中，OPPO旗下机型占据9席，其中OPPO R9用户以4.43%占比居于首位。根据极光大数据显示，手游用户偏好top10的app中，王者荣耀居于首位，偏好值为68.4，开心消消乐居于次位，第三位是欢乐斗地主。唯一进入top10的短视频类应用是抖音，排在第十名。根据极光大数据显示，女性手游用户偏好拍照P图类app，男性手游用户偏好王者荣耀、欢乐斗地主、京东、陌陌等。根据极光大数据显示，一线城市手游用户最为偏好京东，其次为大众点评，新一线城市手游用户偏好滴滴出行、京东、饿了么等app，二线城市手游用户偏好王者荣耀、优酷等。根据极光大数据显示，三线城市手游用户、四线城市手游用户最为偏好的应用均是王者荣耀，五线及以下城市手游用户最为偏好快手，其次为开心消消乐。根据极光大数据显示，8.5%手游用户来自一线城市，手游用户中43.2%来自一线、新一线或二线城市。根据极光大数据显示，北京、上海和重庆为手游用户占比top3城市，其中2.65%的用户来自北京，而在省份中排名第一的广东省，则拥有10.2%手游用户。根据极光大数据显示，2017年新增手游用户中，54.4%为26-35岁，29.9%为16-25岁。根据极光大数据显示，新增安卓手游用户中，2.00%为OPPO R9用户，1.54%为OPPO R9s用户。根据极光大数据显示，荒野行动、穿越火线-枪战王者均进入新增手游用户app偏好top 10。同时，哔哩哔哩进入新增手游用户app偏好top 10。根据极光大数据显示，22.4%新增手游用户来自四线城市，17.6%新增手游用户来自五线及以下城市，占比均高于平均水平。根据极光大数据显示，新增手游用户中，2.40%来自北京，2.07%来自重庆，2.07%来自上海。报告说明数据来源极光大数据，源于极光云服务平台的行业数据采集及极光iAPP平台针对各类移动应用的长期监测，并结合大样本算法开展的数据挖掘和统计分析数据周期报告整体时间段：2017.01-2017.12具体数据指标请参考各页标注数据指标说明手游app包括王者荣耀、开心消消乐、欢乐斗地主等多款app法律声明极光大数据所提供的数据信息系依据大样本数据抽样采集、小样本调研、数据模型预测及其他研究方法估算、分析得出，由于方法本身存在局限性，极光大数据依据上述方法所估算、分析得出的数据信息仅供参考，极光大数据不对上述数据信息的精确性、完整性、适用性和非侵权性做任何保证。任何机构或个人援引或基于上述数据信息所采取的任何行动所造成的法律后果均与极光大数据无关，由此引发的相关争议或法律责任皆由行为人承担报告其他说明极光数据研究院后续将利用自身的大数据能力，对各领域进行更详尽的分析解读和商业洞察，敬请期待关于极光极光（www.jiguang.cn）是中国领先的移动大数据服务商。其团队核心成员来自腾讯、摩根士丹利、豆瓣、Teradata和中国移动等公司。公司自2011年成立以来专注于为app开发者提供稳定高效的消息推送、统计分析、即时通讯、短信和社会化分享组件等开发者服务。至今我们已经服务了超过60万款移动应用，累计覆盖超过110亿个移动终端，月独立活跃设备超过8亿，日发送消息60亿，产品覆盖了中国国内90%以上的移动终端。基于积累的海量数据，我们拓展了在大数据领域的产品，包括极光效果通和极光数据服务。极光致力于为各行各业节约开发成本，提高运营效率，优化业务决策。

9月27日-29日，2019中华小吃产业发展大会暨全国美食街区发展高峰论坛举行。在会上，辰智科技联合中国烹饪协会推出《2019中国小吃产业餐饮大数据研究报告》。报告中分析了餐饮产业发展态势、小吃产业发展现状、小吃品类市场情况，给出了小吃产业发展建议，为小吃行业发展提供了趋势分析和策略参考。（《2019中国餐饮大数据白皮书》用“10大数据”、“10大机会”、“10大风险”、“10大建议”透析我国餐饮发展现状，为餐饮人士全面洞察我国餐饮市场，预测餐饮未来新风向。详情阅读此文：【最新《2019中国餐饮大数据白皮书》发布，餐饮人一定要看！】）1、中国小吃产业发展分析（1）中国餐饮规模超4.2万亿中国餐饮业自2012年遭遇寒冬，经过3年的转型调整，逐步回归大众市场。从2015年餐饮业收入增速有所回升，近几年增速放缓，进入拐点期。但作为重要的消费方式对经济的贡献较大，2018年全国餐饮收入超过4.2万亿。2019年1-8月份，全国餐饮收入28795亿元，同比增长9.4%。中国烹饪协会分析称，餐饮市场经济运行处在合理区间，稳中有进的态势仍然在持续。此前，相关机构也预测，2019年中国餐饮收入将达48620亿元，2023年中国餐饮收入将突破7万亿元，达到了71670亿元，2019年至2023年均复合增长率约为10.19%。（2）小吃占中式快餐半壁江山数据显示，2018年中式快餐在餐饮整体门店中的占比超过40%，2019第二季度占比接近50%，这表明中国餐饮市场中，中式快餐已成最大的业态。而在中式快餐中，小吃的占比升高，2019年第二季度，小吃占比45%，是中式快餐的重要组成部分。（3）小吃店集中在经济、人口大省地方特色类小吃仍是主流形式，80、90后成为消费主体，小吃消费者的“社交”属性增强。随着中式快餐高速发展，资本进入，小吃产业连锁化进程加快。未来，小吃产业连锁化是方向，门店升级是手段。报告显示，从整体小吃餐厅网点来看，广东、江苏、河南及山东的网点数分布较多，门店均超过10万家。从发展趋势来看，分析2019第二季度全国小吃网点增长率，小吃开始向西部扩展。2、小吃品类消费市场小吃按品类属性可分为地域类小吃和产品类小吃，按商圈属性包括美食街区小吃，不同的品类小吃有不同的发展特点。（1）产品类小吃成发展趋势根据地域和主要食材等特征，2019现阶段地方特色小吃占据小吃产业近6成门店。但从趋势来看，地方特色小吃地域优势明显，但全国发展受限，产品特征小吃发展呈上升趋势。（2）从线级城市来看，蔬菜类小吃较受欢迎从线级城市来看，二线城市的小吃店发展相对较好，增长率最高，四五线城市增长率次之，一线城市小吃增长率最低。从线级城市不同小吃分类来看，蔬菜类小吃（如麻辣烫/冒菜等）较为火爆，三四五线城市蔬菜类小吃增长率超过1000个百分点。3、小吃品牌发展情况（1）品牌现状：多品类、少品牌小吃单店的占比正在减少，品牌正在大力发展。而小吃门店TOP10中，仅有正新鸡排、绝味鸭脖和杨国福麻辣烫3家是品牌门店，其余多为熟知的品类店：其一，说明我国小吃品牌发展还有很远的路要走；其二，众多小吃品类还有潜力发展空间。（2）品牌模式：连锁加盟为主数据显示，从小吃不同类型的门店头部品类来看，地方特色小吃主要以品类单店经营发展为主，产品类小吃主要以连锁加盟为主。4、小吃打响品牌升级战根据发展趋势和现状分析，我们总结了2020年小吃产业的整体发展建议：（1）挖掘小吃爆品图中显示，鸭脖类小吃头部企业整体营收规模，2016-2019年呈现稳步增长趋势，他们的市场规模也在逐年增加，市场空间可期。小吃是一个品种繁多的品类，全国的拓展性非常强，群众基础和味觉基因值得小吃产业进行挖掘，从而打造另一个百亿级的小吃爆品细分领域。（2）注重品牌建设从供给侧来看，小吃门店连锁化趋势呈现不断加强趋势。从需求侧来看，餐饮消费者仍然很关注品质品牌。小吃产业连锁规模化毋庸置疑，但品牌建设除门店扩展外，其他方面较为薄弱，品牌连锁化仍是方向，小吃产业要注重品牌建设。（3）打造特色小吃近年来，产品类小吃呈现上升趋势，而地域类小吃呈现下降趋势，发掘地域类小吃，更容易打出差异化特色，但受区域限制，全国性拓展相对不易。从地域类小吃出发，强调其产品特性，弱化其地域属性，既保留特色又容易被全国消费者接受。（4）控制开店风险不同的小吃门店类型，如商业中心的小吃店，和美食街区的小吃店属性不同，面对的客群和需求也不一样，餐饮老板开店或扩张前先自问三个问题：去哪开店？开在哪里？开什么店？并通过前期深入了解区域特点、城市特点、商圈特点及竞争情况，以规避开店中的风险。（5）食客数据洞察小吃产业社交属性不断增强，就餐环境更新迭代，不同年龄段人群有不同的消费意愿。因此，对小吃食客进行就餐行为和就餐态度的深入洞察，在同类产品同类化严重的情况下，一成不变无法满足消费需求，通过创新升级产品来迎合消费者升级的需求才是当下最重要的策略。（6）抓住数字红利我国餐饮业已从“流量红利”时代进入到“数字化红利”时代。餐企在数字化大环境下，通过商品数字化、流程数字化、顾客数字化，并形成有效的数据沉淀，依靠数字化进行精细化运营管理，实现品牌价值的数字化。（图文来自辰智 ）

来源：金融界网站2018年12月20日，由第一财经、第一财经商业数据中心(CBNData)主办的“年轻不合理·2018第一财经数据盛典”在上海举行。本次盛典以数据为纽带，携手2018年最受关注的互联网公司，聚焦年轻消费力，全面洞察商业消费生态。盛典现场，CBNData联合20余家数据源合作伙伴发布《2018中国互联网消费生态大数据报告》(下简称《报告》)，勾勒出一幅覆盖互联网全行业的年轻人群消费图谱。作为一家专注消费领域的大数据研究机构，这是CBNData连续第三年发布《中国互联网消费生态大数据报告》，在数字经济驱动下的消费升级全面开启、中国经济迎来迈向消费拉动增长的关键节点，CBNData敏锐地洞察到以90后为代表的年轻消费者群体正在强势崛起，并将对整个互联网消费产生多维度的影响。CBNData《报告》基于CBNData消费大数据，以及来自天猫、淘宝、携程、微博、优酷、苏宁易购、亲宝宝、丁香医生、简单心理、喜马拉雅、沪江、keep、阿里影业灯塔、更美、口碑、芝麻信用、哈啰出行、摩登天空、悦跑圈、大麦网、智联招聘、穷游、优信二手车、EVCARD、Owhat、巴乐兔、衣二三等20余家数据源合作伙伴数据，对当下年轻消费者特征进行全面分析，并盘点出在这群年轻人推动下的互联网消费八大趋势。CBNData《报告》显示，80后是中国互联网消费的中坚力量，但90后的消费力正迎头赶上，线上人均消费持续走高，成为本轮消费升级的重要驱动力，二线及以下城市的“小镇青年”群体消费潜力巨大；作为互联网时代的原住民，以90后为代表的年轻消费群体不再具有整齐划一的特征，他们的职业观、生活观和消费观更为个性，展现出兴趣优先、注重体验、理性消费等多元特征，而这些都影响着互联网消费的未来走向；《报告》还总结出年轻消费力推动下的互联网消费八大趋势，分别是：原创消费大众化、内容付费多元化、颜值经济爆发、粉丝经济迭代、宠物消费升级、社交消费“圈子”化、租经济深入渗透、懒人经济全面展开。90后消费者多元特征：兴趣优先、注重体验、心态开放新一代年轻消费者，出生于中国经济腾飞的90年代。受益于改革开放，成长于物质小康、文化氛围开放宽松的环境下，有着更多元的职业观和生活观。职业选择上，在职场中实现自我价值、从事感兴趣的工作，成为了比赚钱更重要的决策影响因素。从智联招聘2018年应届毕业生期望就业行业分布来看，互联网行业的吸引力最高。CBNData《报告》显示，相对于乐于追求稳定的80后以及更年长人群，90后95后中，因为对一份工作没有兴趣、工作生活失衡而跳槽的人数占比更高，打破单一职业束缚，争当“斜杠青年”的人也更多。作为未来5至10年中产消费的中坚力量，90后在旅行、娱乐、育儿等领域，也展现出别具一格的态度。他们崇尚说走就走的旅行，喜欢去影视剧和书中的场景打卡，而且喜欢不做攻略、随心而动，CBNData《报告》基于穷游数据发现，50%的90后会受影视书籍的影响出游；他们是观影在线购票的主力军，票房贡献度超过57%，并乐于分享观影体验；阿里影业灯塔数据显示，90后观影后评分渗透率两年内从24%提升到66%；他们也是现场娱乐的主力军，大麦网数据显示，最喜欢的演出类型是演唱会，在草莓音乐节购票人群中，90后及00后的占比超过90%。摩登天空创始人沈黎晖表示，现在的年轻人接触的东西多，有很好的审美，对于音乐的判断和自我身份的判断也比过去的年轻人更精准。娱乐之外，成家立业的生活压力90后也要面对，但他们秉持更开放的心态对待自己的心理压力，更主动在线上平台寻求帮助。简单心理数据显示，90后在线上预约心理咨询用户占比逐年增加，已经成为人数最多的用户群。90后的新生代父母在育儿方面的观念也和他们的父母辈不尽相同，他们在育儿时有更多的分享和互动需求，愿意在互联网上分享交流育儿经、寻求育儿问题的解决。亲宝宝首席运营官冯禹表示，90后年轻家庭很少出现“丧偶式育儿”、“诈尸式育儿”，更信任有科学依据的专业育儿内容，同时他们对于系统化的育儿知识兴趣较高，关注结构化和连续性的内容学习体系。90后消费观：信用消费有节制，理性消费、注重品质除了职业观和生活观，在消费层面，他们也更加理性成熟，去哪里买、买什么、为何而买以及购买后的思考，都成为他们消费时的优先考量。他们有明显的超前消费意识，信用消费习惯已经养成，是线上消费分期付款的核心人群。但90后的信用消费有节制，超过90%的人不会把花呗的额度用完。和上一辈“贵的就是好的”消费观念不同，90后消费者重视品质，但不盲从价格，也不盲目追求国外品牌。这种更成熟的消费观念，展现在他们会在有限的消费预算里选择最适合自己的产品，使得“淘宝心选”等“去品牌化”产品的90后消费者占比逐年扩大。2018年阿里新零售、苏宁智慧零售为代表的新兴零售模式持续创新，也为他们提供了全新的品质生活方式。中国原创家居品牌造作创始人舒为表示，新一代年轻的中产消费者，有自己的品位和鉴赏力，不太容易被品牌概念干扰，更愿意通过自己的判断选择、搭配产品。他们对于二手的接受度也更高，优信数据显示，90后和95后在二手车交易平台的交易量占比快速提升，目前已经超过30%，并且更加倾向于10万元以下的经济车型，尤其偏好紧凑型轿车。当然，他们也面对着更大的世界，90后在线上将探索的橄榄枝向全球延伸，寻找生活“新”方式的可能性。天猫国际数据显示，90后是跨境电商消费的绝对主力人群，与去年同期相比，90后在品类上越买越丰富且呈现出升级的趋势，在数码、宠物、个护类的消费占比进一步提升，可见90后正越来越注重生活各方面的品质升级。天猫进出口事业部总经理刘鹏表示，相比于其它代际的消费者，90后95后看重新鲜、小众和高品质，需求也越来越细分，这也驱动了天猫国际引入更多新品类新品牌。不仅买东西喜欢小众，出游上他们也拒绝随波逐流，喜欢打卡小众地，热衷个性化主题游。携程数据显示，逛博物馆、赏演出和看赛事成为90后最爱三大玩法。年轻人也更加偏爱直观且互动的营销方式，直播、短视频、社交平台都是年轻人的“种草”好渠道，微博数据显示，90后更容易被网红博主“安利”。CBNData消费数据也显示，年轻人在消费过程中追求体验与互动，通过观看直播的购买转化效果持续提升。年轻消费力推动下的互联网消费趋势(一)：原创消费大众化在产品多元、选择多样的当下，那些有理念、有个性、有设计感的原创品牌尤其受到90后年轻消费者的喜爱。原创内衣品牌内外创始人刘晓璐表示，内外是伴随着中国女性自我意识崛起发展起来的，“内衣为自己而穿”的理念成为自信、自由、追求舒适的年轻一代女性的选择。CBNData《报告》显示，2018年中国线上的原创产业较上一年增长33%，其中90后贡献达40%，消费金额同比增速近50%。原创服饰方面，2018年90后对国潮服饰的消费金额贡献达65%，较2017年激增450%。原创文创成为文艺90后新宠，以故宫博物院为代表的博物院文创尤其火热，90后消费占比快速提升，最近一年90后博物馆类文创消费规模增幅超过2倍。年轻消费力推动下的互联网消费趋势(二)：内容付费多元化“斜杠青年”居多的90后有很强的学习欲望，愿意不断学习不同领域的知识，提升自我，也愿意为有价值的内容买单。CBNData《报告》显示，沪江平台不同年龄段消费者中，90后在兴趣类课程中占比在65%以上，且逐年提高。90后学习第二外语的人数也最多，其中日语最受欢迎。他们也是音频内容付费的主力人群。从喜马拉雅数据来看，90后用户收听的内容呈现出多元化趋势，有声小说、外语及商业类均受年轻人喜爱。以《晓说》《圆桌派》《一千零一夜》为代表的“泛文化”节目，也受到90后的欢迎，优酷数据显示，他们在泛文化类线上视频观看人数中占比为48%。年轻消费力推动下的互联网消费趋势(三)：颜值经济爆发90后对“美”的极致追求，为以颜值为切入点的商品与商业模式带来更多市场：从护肤、彩妆到医美、健身，全面引爆颜值经济下各个领域的产品与服务升级。CBNData消费大数据显示，90后是线上美妆消费的主力人群，消费贡献超越了80后，并开始涉足高端“贵妇品牌”，人均消费以双位数快速提升。90后95后对待医美的态度也更为开放，主导颜值革 命。从医美类APP更美的数据来看，平台近60%的用户为90后。值得注意的是，追求美也不再是女性的专利——每7个90后整形用户中就有1个男性。年轻人的颜值追求也不止于脸，对好身材的执念让他们成为运动健身市场的主要消费者。在线运动平台Keep的数据显示，瘦腿和翘臀是女生的健身诉求，而男生则更想要腹肌和胸肌。年轻消费力推动下的互联网消费趋势(四)：粉丝经济迭代移动互联网时代，明星与大众的距离被显著拉近，产品代言、街拍路 透、直播种草……明星的影响力正在全方位渗透到年轻人中。粉丝社区APP Owhat创始人丁杰表示，追星将越来越成为年轻人的生活方式，他们通过娱乐资讯和明星结交朋友，引发社交话题。CBNData《报告》指出，由于年轻消费者更愿意为明星同款支付溢价，明星各品类跨界周边带动了粉丝经济不断升温。90后尤其喜欢购买明星同款，其中女性贡献了3/4的消费。商家尤其运动品牌都顺应趋势，纷纷通过明星合作款来推广产品，以板鞋/休闲鞋、跑步鞋和运动T恤等品类最为常见，且均呈现出90后消费者更愿意为明星同款支付溢价的趋势。当然，90后消费者也更愿意为偶像的代言产品买单，以蔡徐坤为例，对于代言品牌养生堂的销售拉动效果明显。年轻消费力推动下的互联网消费趋势(五)：宠物消费升级作为独生子女的一代，90后对陪伴的情感诉求一定程度上推动了宠物经济的发展。CBNData消费大数据显示，90后在宠物商品上的消费增速几乎是整体人群的两倍，购买品类主要集中在猫粮及狗粮，其中猫粮的消费占比连续三年快速提升，可见撸猫已经成为潮流。而且更愿意尝鲜的90后猫奴喜欢购买趣味猫零食“饲主”，还会针对性的挑选专业猫粮、功能型猫粮，以及专业的局部清洁产品，力图给猫主子们最好的生活。同时，他们也注重和宠物的情感交流，和爱宠一起穿亲子装、为爱宠买生日蛋糕庆生也成了他们生活中必不可少的仪式感。年轻消费力推动下的互联网消费趋势(六)：社交消费“圈子”化随着消费社交化趋势愈加明显，在年轻人群中，消费已然成为社交生活的副产品。而在这一趋势中，基于熟人关系的泛社交圈子已经无法满足年轻人需求，追星圈、跑步圈和旅游圈等愈加细分的社交圈层，正在产生更大的影响力。以追星为例，追星社交APP的出现为广大粉丝提供了便利的线上交流平台，Owhat用户中最大的群体是90后，人数占比超六成。跑步圈中的各类活动使都市跑步人不再孤单，90后正在越来越多的参与跑步APP攒的新型社交局，悦跑圈数据显示，“星座挑战”、“距离挑战”等主题深受90后跑者欢迎。年轻消费力推动下的互联网消费趋势(七)：租经济深入渗透新租赁经济正在进入全面发展的快车道，从租房租车，到租衣服租包，刻板印象中喜欢冲动消费的小年轻们，也越来越偏爱“以租代买”的轻生活。他们认为这种方式更经济环保，也更潮更时尚。CBNData《报告》显示，相较80后，不愿被房贷捆绑的90后购房意愿较低，租房成了年轻人的首选。以租房平台巴乐兔的数据为例，90后在租房人群中占比接近70%。不但住的地方可以租，穿的用的也可以租。以租衣为例，就堪称一种用有限的预算实现更多时尚体验，且低碳环保的生活方式。据服饰租赁平台衣二三数据显示，90后用户占比达46%，日常和通勤穿着的租衣更为普及，人均每月租衣次数达3.6次。出行方面，90后是各种共享出行工具的主要用户。哈啰出行数据显示，共享单车用户中90后与00后占比超过50%。共享汽车平台EVCARD数据显示，90后用户占比逐年提升，2018年占比达到1/3，他们的主要出行集中在时长1小时、距离30公里内的短途旅行。值得注意的是，不同于传统租赁经济，“信用租赁”通过芝麻信用“免押”模式，赋能商家，降低年轻人体验全新生活方式的门槛。在使用芝麻信用免押租物、租房、租车的用户中，90后占比均超过50%。年轻消费力推动下的互联网消费趋势(八)：懒人经济全面展开当90后年轻人群成为消费主力军，懒已不再是传统意义上好逸恶劳的贬义词，他们的“懒”文化与优质生活需求正在催生更多的新业态，让这届年轻人不再以懒为羞耻。CBNData《报告》显示，年轻人懒吃的追求，为外卖、速食、手机点单等新产品和新服务带来更大的市场。而且除了吃，看病也可以足不出户，线上问诊APP丁香医生的用户中近2/3是90后，且用户粘性大，打开频次远高于其他年龄段。CBNData《报告》指出，他们的消费追求也激励着更多的公司在服务“懒人”上，不断推陈出新，由此形成一个良性的商业闭环，“智能科技+互联网”将会是日后市场的动力和方向。新生代、新科技驱动中国互联网经济新增长此外，CBNData《报告》从消费者、技术及产业的角度展望中国互联网经济的发展前景，为企业和品牌制定未来发展策略提供参考。首先，新生代带来新需求和新机遇。2018年，第一批00后迎来了成人礼，他们蕴藏着巨大的消费潜力。00后有更加多元的兴趣爱好，对互动性要求更高，他们的群体特征与呈现出的消费偏好，将会成为未来互联网产品升级与变革的全新驱动力。其次，新技术打开新市场，颠覆性互联网技术将催生更多新业态。被称为“万物互联”的5G将扩大到工业互联网和社会应用方面，使更多类型、更大量的数据得以在物与物之间流动。随着AI和物联网深入发展，消费生活的智能化升级也将带来新一轮的经济增长。最后，产业互联网赋能消费互联网。随着消费带动的互联网经济进入成熟期，企业需要通过不断提升用户体验来获取竞争优势。而提升用户体验，就必须要对供应链进行深入改造，由产业互联网提升效率，进一步赋能消费互联网，为消费者提供极致体验。企业和创业者需在互联网经济发展回归理性的节点，把握时机，跟上产业互联网升级的脚步。90后所处的消费时代是中国经济发展和互联网科技创新共同加持的消费时代。他们从自己的需求出发“主动消费”，不轻易追随潮流，不喜欢缺失性补偿或者攀比性的被动消费。他们独有的购物、社交、娱乐、出行等消费习惯，对企业打造极致顺畅的消费体验提出了更高的要求。他们自信、有主张、有鉴别力。他们也有版权意识、尊重原创，愿意为“体验” 和“品质”买单。这样一个更加成熟的消费者市场为中国商业品质升级和原创品牌的成长提供了难得的契机。中国经济的“品质”消费升级时代将伴随这一代年轻消费力的崛起而到来。第一财经商业数据中心(CBNData)是基于大数据进行智能化商业研究咨询与整合营销传播的战略数据平台，依托阿里巴巴和第一财经的优势资源，拥有全球最大消费数据库和中国最大的财经全媒体集群。CBNData以商业数据报告/微报告、数据指数、定制化咨询等为核心产品，输出消费行业的全景分析以及面向企业和消费者的深度数据洞察；同时通过数据可视化、原生内容、活动、培训、视频/直播等形式拓展数据研究的业务边界，丰富数据商业化的应用场景，以数据加媒体的倍增效应，全面提升中国商业世界的运行效率。