行业调研报告ppt模板

小编经过三天外出调查研究，今天又更新了。这几天小编跟领导重点对基层开展“两学一做”进行了调研，今天和大家一起讨论一下，这个报告怎么写，觉得有用的朋友也可以加个关注，拿去使用。报告套用问题——原因——解决，这是调查研究报告最基本的格式。鉴于篇幅的原因，具体的内容下面点到为止。一般用一段引言做开场，比如：随着“两学一做”教育活动的开展，广大党员干部要敢于担当，勇于作为，聚集务实高效、干事创业的正能量，珍惜组织赋予自己的干事创业的平台，切实增强夯实基层、推动发展、后发赶超的责任使命，要深入学习党章党规，深入学习习近平总书记系列重要讲话，自觉用党章和党规党纪规范自己的言行，用党的理论创新成果武装头脑，真正做到“学以致用”，扎实推进各项工作的落实。2018年8月13——15日按上级要我们围绕“两学一做”学习教育认真谋划、扎实调研，采取网上征求意见和召开专题座谈会等形式收集意见建议，并对重点内容进行了归纳整理，现将调研的主要内容报告如下:引言结束之后就可以开门见山的指出存在的问题，当然这些问题一定是通过前期工作，大家反映出来的，否则就没有调研的意义了，比如：1.政治思想有偏差。对政治理论学习的重要性认识不足，理论武装抓得不紧，对社会上存在的一些敏感问题如信仰缺失、精神懈怠等现象缺乏警惕性，对社会上存在的一些消极的思想言论和不满的情绪，没有去坚决地抵制、纠正与疏导。部分党员，包括一些干部党员意识、政治意识、大局意识、核心意识和看齐意识不强，还存在精神缺钙问题，未能主动把自身置于“四个全面”的大局中，向中央看齐。2.表面工作做得多。主要是领导班子成员下基层、搞督导没有深进去、沉下去，实效不明显。存在不入户、调研走马观花、真抓实督不够、解决实际问题不多等问题。如有时候到基层就是听汇报、搞座谈，自己问得少，亲自看得少。3.脱离基层群众。有一种“官本位”的思想、当官做老爷的衙门作风，关心群众疾苦不够。对群众反映的问题，被动解决多、主动化解少，要求部门解决多、直面群众解决少。如对信访积案缺乏主动化解的意识，导致有些信访案件越积越深，化解难度越来越大。4.真抓实干不够。主要是求稳怕乱、瞻前顾后、遇到困难绕道走。在处理历史遗留问题、难度较大问题上，存“推、拖、绕”的现象。在发展的问题上，有时有机遇抓不住，有条件用不好，致使许多发展机遇擦肩而过。……………………………………问题一般都是很尖锐的，在提出问题之后，下一步就是分析或者说造成这种情况的原因，如：1.有思想偏差。客观的讲，各级对活动的宣传力度开始下降，社会舆论关注的焦点也开始进行转移，部分领导认为今后的作风建设应该没有过去严，思想有些抛锚，过去存在的“四风”苗头又开始在脑海里蠢蠢欲动。另外，部分基层党员对政治学习也不够重视。现在开展的“两学一做”学习教育活动，部分领导干部和党员在心理上会存在抵触和厌倦情绪。2.有应付心态。部分党员认为自己已经接受了最严格的的党性洗礼，问题已经找完了，原因已经深挖了，整改措施已经到位了，再开展“两学一做”学习教育意义不是很大;有的党员认为开展“两学一做”主题教育只是“故伎重演”，在“严度”和“广度”上，只要随便应付就可以了。3.有工作难度。虽然作风建设的总体势头没有减弱，但宣传力度有所下降、工作队伍有所精简、工作容量有所缩小，加上个别党员和干部自身有抵触情绪，导致开展“两学一做”学习教育的工作氛围不够浓厚，难以取得较为明显的工作成效。…………………………最后就是如何解决的问题，调查报告就是要提出意见，千万不能将问题再提给上级领导，在调研报告中提出问题也是很人在写报告时常犯的错误，这是最大的忌讳，如：1.优化工作方案。按照中央要求开展好此项活动，确保方向不偏、内容不空、工作不虚，在活动推进过程中关键是要做到“五个坚持”:即坚持总体把握，严格活动要求;坚持领导带头，发挥榜样作用;坚持群众参与，实现与民互动;坚持问题导向，务必真抓实改;坚持因地制宜，力求创新出特。2.实现党员全覆盖。根据全国组织部长会议精神，已明确开展“两学一做”主题教育的对象是全体党员。建议党员干部、普通党员、农村党员都要参与，同时非领导职务干部、非中国共产党党员干部都要参加学习教育。3.抓好内容建设。建议重点抓好三方面内容的学习:一是学党章党规党纪。二是学系列讲话。要深入学习中国特色社会主义理论体系，重点学习习近平总书记系列重要讲话精神，坚持把习近平总书记系列重要讲话精神作为一项重大、长期的政治任务，三是学经典。要对《毛泽东选集》、《邓小平文选》、《江泽民文选》等一批政治理论学经典著作要进行深入钻研。4.学典型。着重树立一批践行“两学一做”的先进典型，加强宣传，并号召党员多向身边的先锋模范学习。5.实践学。结合学习活动整改落实、建章立制环节工作任务，将争做合格党员的要求贯彻到落实个人整改任务的全过程。………………………………以上就是针对某一问题进行调研报告的基本写法，喜欢的朋友加个关注吧。

加强新经济新业态条件下的基层党建工作近期，我们开展了如何加强新经济新业态条件下的基层党建工作调研活动，通过召开座谈会，到有关单位和施工现场调查走访，电话咨询等方式，对新区新经济产业基本情况、存在问题、原因及对策进行了深入研究，积极探索如何在新经济新业态领域开展党的建设工作。一、 XX新经济产业现状几年来，XX紧密结合建设发展实际，聚焦特色小镇、大数据产业、商业综合体、生命健康产业园等一批已落地或达成落地意向的项目，积极探索如何在新经济新业态条件下开展党的建设工作。通过实地考察创新空间、中国供销农产品物流园、大数据产业园等项目的建设情况，与项目负责人、党员、一线工作人员谈话，深入了解了新经济产业结构、机构设置、产业功能及党组织现状等情况。一是以旅游行业投资及旅游电子商务平台开发为主的必爱旅行网，以打造全国首家最大的地图大数据交易中心和西北地图云基地的中科宇图两家企业已落地办公，但党员数量不足，目前尚未建立党组织;二是新农商大市场有限公司已成立党支部，但组织工作推进较为缓慢;三是华为云计算中心主体完成，挂靠于管委会机关党支部开展党建工作;四是广州冠昊生物科技公司规划建设“生命健康产业园”、服务新经济企业的创业孵化中心基地以及大学生创业创新小镇等项目正在建设阶段，流动党员数量较多，目前，由项目负责单位党组织负责流动党员管理。二、存在问题及原因分析(一)党建工作资源缺乏，工作方法滞后。目前，新区新经济产业规模较小、发展不稳定，从业人员少、流动性强，相较国有企业、事业单位党组织，管理体系不够严密，没有较好的基础设施、党务干部等资源支撑，导致党组织丧失自主开展党建工作的资源基础，严重影响基层党组织的凝聚力、创造力和战斗力。新经济组织不能有效的结合工作实际，创新党建工作方法，按部就班国企党建工作方式，出现党建业务相脱离的“两张皮”现象。(二)新经济组织党建主责主业意识不强。党的观念是党性的集中体现，是落实主体责任的重要前提。新区新经济产业目前均处于发展起步阶段，为加快推进项目建设，加强技术支撑，不断加快提高新经济产业带头作用，在领导和工作人员配备方面，往往顾此失彼，导致新经济组织领导普遍专业技术较强，管理能力不足，进而导致党的观念淡漠、组织弱化、纪律松弛，主动抓、带头抓、自觉抓党建工作的意识不强，改革创新精神不足。(三)党建工作与企业利益关系上存在矛盾。工欲善其事，必先利其器。企业要想追求可持续发展，达到利益最大化，逍遥文稿整理，首要任务是建立健全体制机制，坚持党管人才，实行更加开放、更加有效的人才管理制度;而新经济业态具有高附加值、高成长性的特征，企业党组织为追求短期利益的最高增长，往往集中全部精力，不注重建立长效机制，不愿分配资源到党的建设，干部革命精神、斗争精神、创业精神不强，存在不敢担当、不愿负责，表态多调门高、行动少落实差等问题，导致党建工作举步维艰。三、加强新经济新业态党建工作对策与思路(一)加强思想政治建设，全面提高履职能力。“言教不如身教”、“喊破嗓子不如做出样子”，加强对新经济党组织领导的思想政治建设。一是要强化领导模范带头作用。加强新经济新业态党组织领导的思想政治建设，完善并坚持学习制度，带头学习贯彻党的路线、方针、政策，带头认真履职尽责，不折不扣的带头执行上级决策部署，牢固树立政治意识、大局意识、核心意识、看齐意识。二是加强学习型党组织建设。基层党组织作为思想政治教育工作的第一线，要坚持把学习领会x系列讲话，党章党规作为思想政治建设的重要内容，深化认识，严格要求，筑牢思想，提升素养，要认真调研、深入思考，找准切入点，抓好结合点，坚持并完善学习制度，分期分类制定学习计划，要针对新经济产业特点，合理利用“新区大讲堂”等载体，邀请新经济领域专家加强领导干部专业知识。(二)建立健全各项组织制度，形成党建工作的长效机制。提升新经济党组织战斗力，要不断改革和完善党建组织架构，注重在实践的基础上不断加强理论创新，推动制度创新，要系统集成、步步为营，把好的经验做法上升为规范性指导意见。要在基础的组织生活制度完善的基础上，尝试建立领导联系基层制度，建立党建联络员制度，健全流动党员管理制度，建立信息网络管理系统，加强“互联网+党建”工作模式，对党建工作的各种信息及时跟进、及时传递、及时处理，提高决策的科学性，增强工作的针对性和有效性，形成党建工作的长效机制。(三)创新活动载体和工作方法，建立新经济组织党建保障机制。新经济组织党建目标的达成和功能的实现需要通过一定活动载体和工作方法才能落到实处，取得实效。要根据产业规模、组织结构、经济形态等实际情况科学创建活动载体，合理运用工作方法。要充分利用各种资源，把党开展建工作中缺乏人力、物力、财力的新经济党组织力量集中起来，建立党组织建设保障机制，使政治理论和专业知识同步学习，党的方针和企业文化共同宣传，党员管理和人才建设齐抓共管，要不断激励先进、激发动力，在新经济党组织中树立一批先进典型。(四)开展多种形式的文化活动，加强党员自身素质和队伍建设。新经济产业党组织开展活动，一定要把党的思想观念、组织观念、行为观念和价值观念与企业文化有机结合，不断促进精神文明建设的发展，提升党员干部自身素质，加强人才队伍建设。例如，组织干部职工开展“学党章党规、学专业知识，比学习、比创新”的“双学双比”活动;围绕产业结构，结合党的路线、方针、政策，组织演讲比赛，开展各类以党组织生活为主题文体娱乐活动，把红色文化贯穿到新经济产业的各个领域。

好像比较少介绍关于幻灯片（Slide）相关的免费资源，其实网络上有不少提供报告模板的网站，但可能我比较没研究，本身在工作上也很少用到PowerPoint（PPT），就没有特别对于这类工具有所留意，当然报告对学生或上班族来说是很有用的，尤其在做报告时若有设计精美的幻灯片将更引人注目，也能对你的舞台魅力有加分效果，坊间有不少教你如何制作报告的书，想研究一下别人怎么设计也可下载模板观摩。本文要推荐站点「Templates by 24Slides」来自一个名为24Slides的公司，这个团队营运项目很有趣，主要帮顾客打造出更棒的报告设计，虽然是付费服务，但网站也将一些设计好的幻灯片开放出来让需要的使用者下载。在Templates by 24Slides里可以找到各种类型的报告模板，不过都是英文为主，很多时候我们可能只是需要排版、样式或图片，内容部分还是可以自己修改填充，因此语系不影响使用。在Templates下载免费幻灯片模版前必须注册帐户，但整个过程都是免费的，这个网页主要用来营销自家服务及收集潜在客户名单。站点名称：Templates by 24Slides网站连接：https://24slides.com/templates/dashboard/index使用教学STEP 1开启Templates by 24Slides网站后，从首页就能找到不少幻灯片模版，左侧是几个简单的大分类，包括推荐、热门的报告模板，也有企业公司、数据为主、组织计划、纯文字报告、地图等等。STEP 2开启报告页面，会有预览图、介绍，主要可以从右侧的Number of slides看到这份报告会有几张，点选右下角「Signup Free to Download」免费注册帐户、下载报告模板。注册时可直接登入LinkedIn或Google+帐户，或是使用你的Email等数据注册，比较特别的是24Slides会要求你填写公司信息。STEP 3注册后自动登入，回到报告页面右下角的按钮变成「Download」，点选即可下载。不过在下载前，24Slides还是会询问使用者是否要订阅电子报或更新通知，若不想收到太多邮件，可点击下方的I don’t want to see any updates或其他拒绝连接。STEP 4最后，从24Slides下载的幻灯片格式为.pptx，可通过PowerPoint、Keynote或其他支持此格式的幻灯片软件开启，例如下图就是SWOT五力分析的幻灯片模板，有兴趣的朋友可去Templates by 24Slides找找有没有自己需要的报告模版。67运营推荐值得一试的三个理由：1、24Slides团队释出大量报告模板2、注册后即可免费下载，格式为.Pptx3、多种分类，可在线预览幻灯片及详细介绍

大数据整体市场规模达1000亿，其中行业应用市场规模为700亿，是最大细分领域。大数据在互联网、政府、金融成熟度最高。爱分析认为，提供整体解决方案的大数据公司机会最大。近日，爱分析在京举办了2018·中国大数据高峰论坛。TalkingData创始人崔晓波、邦盛科技创始人王新宇、九章云极创始人方磊等7位明星CEO分享了未来几年大数据行业的深度观察，爱分析在会上发布了《中国大数据行业报告》（以下简称报告）。《报告》称，2017年大数据行业整体市场规模1000亿，其中行业应用细分市场规模为700亿，是大数据行业最大细分领域，大数据在金融、政务、互联网成熟度最高。大数据整体市场规模1000亿，细分市场行业应用规模最大《报告》显示，整个大数据产业分为基础平台、通用技术、行业应用等多个细分市场，2017年大数据整体市场规模1000亿。细分市场中，基础平台整体市场规模在100亿元左右，通用技术整体市场规模在200亿元左右。行业应用层，大数据在各个行业应用差异较大，应用相对成熟的金融、政府领域市场规模为200亿元。整个行业应用市场规模为700亿。大数据在金融、政务、互联网成熟度最高《报告》显示，大数据在各行各业的成熟度与基础设施、市场规模和应用范围关系密切。根据调研，金融、政务、互联网这三个行业的IT投入位列各行业前列，随着“互联网+政务”的普及、政务云和政务大数据的落地，政府2017年IT投入超过800亿元，占中国IT总投入的5-10%。金融一直是重IT投入的行业，以银行为例，2017年中国银行业整体IT投资为800亿元，整个金融行业的IT投资突破千亿元大关。基础设施成熟度同样会对大数据应用落地应用产生很大影响。信息化是大数据的基础，互联网行业信息化程度最高，金融、政务行业在20世纪初已开始进行信息化建设，经历十几年发展，基础信息化已建设完毕。相比医疗、工业等领域，金融、政务和互联网行业结构化数据占比高，数据标准化程度高。云计算、大数据、AI、IoT多项技术融合是未来趋势，提供整体解决方案的公司机会最大《报告》指出，与国外不同，中国市场云计算、大数据、AI、IoT等技术几乎是同时间爆发，企业客户同一时间采购云计算、大数据、AI等产品，企业客户最终目的是通过新技术来实现开源节流，实现这一目标需要多项技术融合，技术边界正逐步模糊。云计算作为大数据的基础，大幅降低企业的IT硬件成本，将有超过50%的IT预算投入到大数据、AI等应用。AI促使大数据从辅助决策向替代决策进化，使大数据厂商突破工具软件天花板，发展空间放大10倍。在智能客服领域，AI技术的发展使得技术厂商的市场空间由原先的30-50亿提升到300-400亿。IoT技术的发展补全线下数据和机器数据，给大数据应用带来更加多元的数据，产生更加丰富的应用场景。在营销领域，通过WIFI、蓝牙、摄像头等途径，实现线上、线下数据的打通，形成整个营销闭环，从而实现跟踪用户的全生命周期，提升用户转化率。多项技术融合促使客户的需求更加多元化、复杂化，提供整体解决方案的大数据公司更加符合未来趋势，在整个产业链占据更重要地位，提供更加深度的场景化应用。以下为爱分析高级分析师李喆在会上发布报告的演讲实录。演讲实录李喆：在看待大数据行业未来趋势时，首先需要关注中美技术路径发展的差异，不仅仅是大数据，还包括云计算和AI等。从这张图，我们可以得出有几个结论：第一， 我们看到美国的市场是技术驱动，先从底层基础平台成熟，逐步延伸到上层应用。2006年AWS对外进行提供服务，2009-2010年大数据基础平台公司Cloudera、Hortonworks成立，2015年Google开源TensorFlow平台，这些事件促使云计算、大数据、AI进入快速发展阶段。中国市场更多以应用、政策为主导，云计算行业快速发展的原因是2012-2013年游戏等移动互联网的爆发，2014-2015年，政府出台一系列利好大数据的政策，促使整个行业快速发展。因此，中国市场应用型的公司发展速度更快。国外已经上市的大数据公司Splunk、Tableau、Cloudera、MongoDB都是基础平台和通用技术层的公司。国内市场发展速度快的TalkingData、同盾科技等公司，都是属于应用型的公司。第二， 不同于美国市场每一项技术中间会有一个很大的时间间隔，中国市场云计算、大数据、人工智能这些技术时间间隔很短，几乎是同时爆发。因此，数据在各个行业的发展是不均衡的，不同行业的渗透率差异很大。同时，大数据行业不能只看大数据，需要重点关注云计算、AI对大数据行业的影响。首先，我们看云计算对大数据的影响。云计算对大数据行业最大的影响是降低了整个基础设施的成本，未来会有50%以上的IT预算会投入到应用层，也就是大数据和AI。IT预算的结构将由左边的正三角形，转变成右边的倒三角形。以银行为例，不考虑上层应用，美国的银行在IT建设上会领先于中国的银行。根据我们的调研，中国的银行IT投入的70%都是在硬件投入，剩下30%投入是软件和服务。而美国的银行只有15-20%的IT预算投向硬件，更多预算投入到软件和服务。第二个影响是容器技术的成熟，降低了大数据业务的交付成本，从原来几个月的交付时间缩短到几周。第三个影响是，随着SaaS渗透率不断提升，更多的数据汇聚到云端，更加便捷的实现数据互通互联。其次，我们看AI对于大数据的影响，AI技术可以帮助大数据突破工具软件的天花板，将市场空间放大10倍，同时还可以降低大数据公司对人力的依赖，提高人均产能。以智能客服为例，客服软件市场规模是很小的，大概是30至50亿的市场规模，但整个客服市场规模很大。中国的客服人员有300-500万人，按照平均5-6万的人力成本计算，整个客服市场规模超过2000亿。如果其中有15-20%被智能客服替代，整个市场空间就有300-400亿。但如果厂商只做客服软件，即使加上数据分析等技术，能够提升人员效率，但依然很难触及到人力这部分市场，但通过AI技术，能够实现替代人力，厂商就能切入到这300-400亿的市场。公安领域，明略数据这样的公司通过深度服务公安客户，形成这个行业的知识图谱，也就是“公安大脑”。形成“公安大脑”后，明略数据在服务其他省市公安局的时候，会大大缩短服务周期，降低公司对人力的依赖，提升业务可复制性。因为各种技术几乎同时爆发，所以我们判断，多项技术融合是未来的趋势，会大幅提升各个行业的效率。下面这张图是大数据的业务链条，包含数据源、数据的采集、数据标准化、数据分析和数据应用。可以看出，各项技术其实都会对整个链条产生影响。IoT技术，补全了原本缺失的线下数据和机器数据。比如营销领域，之前可以拿到大部分是线上数据，用户点击的广告、网页的浏览行为。IoT的发展，通过WIFI、蓝牙、摄像头等方式，可以监测到用户的线下行为，打通了整个闭环。用户在线上看广告，官网浏览商品，再到实体店体验、购买，实现线上和线下的融合，有更多方式去提升转化效率。云计算使数据更容易汇聚，降低数据收集的难度，AI技术增强了数据分析能力。智能财税领域，针对小微企业的代账市场，传统软件不具备自动化和智能化，代账SaaS软件的普及，使越来越多的中小数据汇聚到云端，而依靠机器学习等AI技术，实现自动做账、自动报税。过去每名会计最多服务20到30家企业，但是依靠SaaS、大数据、AI技术等研发的代账软件，可以服务100到200家，未来还会进一步提升。这会使得传统代账公司的重心会放在获客和增值服务，而非基础做账业务，代账公司的服务半径扩大。多项技术融合后，客户的需求会更加多样化、复杂化，因此，我们判断做整体解决方案的公司机会最大。从产业链的角度看，做整体解决方案的公司更贴近客户，更容易获取标杆客户。提供单点能力的大数据公司，更多是技术提供方的角色，无法解决客户全部需求，在客户预算中只能占到很小的份额，集成商会占据更大的份额。整体解决方案的公司提供的是自下而上的服务，因此有机会从原来的技术提供商，成为过去集成商的角色。这样会带来几个方面的好处：首先，大数据公司能够触及的预算会更大。其次，可以延伸到其他需求。美国有一家做虚拟化的公司叫VMware，最早通过虚拟化产品拿下了很多500强的客户，但现在支撑他高速增长的是SDS和SDN业务。SDN业务是VMware收购了一家初创公司Nicira发展起来的。Nicira被收购的时候没什么收入，但VMware的SDN业务，只花了三年时间就做到10亿美金的收入。抛开技术原因，另一个原因是VMware有很强的客户资源，更有机会把他的新产品推向客户。第三，降低获取其他客户的门槛。企业服务市场，获客具备非常高的门槛，尤其对于初创公司获取客户信任的周期很长。金融大数据公司进入银行市场的时候，可能前期做POC就需要一年的时间。如果你有一个标杆客户，再去向同类公司进行推广的时候，难度会大大降低。标杆客户具备灯塔效应，不论是服务同体量的客户，还是下沉到腰部客户。从场景的角度，整体解决方案的公司更有机会把场景做深，提高价值。零售领域，很多公司从营销做起，但很难切入到库存管理、供应链管理。因为这些公司多数是提供营销工具，不是一个完整的解决方案。整体解决方案公司会从帮助客户建立大数据平台做起，更有机会从前端营销切入到后端业务，通过数据去打通各个环节。这也是因为当前中国的客户能力还相对不足，直接使用工具的成本和难度都很高。大数据公司需要将业务做重，单纯一个很轻的产品，价值度较低，很难形成壁垒。接下来，我们将分享大整个大数据的产业图谱，包括我们对每个细分领域的判断。这张图是我们对整个大数据的划分，从底层基础平台到上层行业应用，分为四大细分领域。基础平台分为交易型数据库、分析型数据库和围绕这两类数据库的计算引擎。基础平台往上有两个方向，一个是数据的方向，一个是技术的方向。数据方向有两类厂商，按照是否具备数据源分为第一方和第三方。技术方向是指大数据平台之上，具备通用性的数据处理的技术，包括 BI与可视化、日志分析等。行业应用更多的是直接面向一个个场景，用大数据技术去解决各个行业的场景去落地的公司。这是我们总结的大数据市场规模。市场规模最大的是行业应用，基础平台是市场规模最小的细分领域。根据我们的调研，2017年整个中国大数据的市场规模是1000亿，我们测算的逻辑主要分成两类：一类方法是Top Down。比如，我们测算中国BI领域市场规模，我们首先看全球市场BI的市场规模，全球BI的市场规模大概是180亿美金，考虑到BI在IT投入的比例，中国和全球应该大体一致，中国的比例会略低于全球的市场。全球的IT投入大概是3.6万亿美金，中国的IT投入大概是2.3万亿人民币，因此，我们测算中国的BI市场规模大概是135亿人民币。再比如，行业应用中的工业大数据，通过我们测算大概是100亿人民币市场规模。我们的方法是通过行业成熟企业的投入比例，去推断大数据在整个工业产值的比例。国家电网2017年营收在2万亿，每年在大数据的总投入是5亿。金风科技2017年营收260亿，在大数据的投入在500-1000万之间，由此可以判断规模以上的企业投入比例大概为1-2%。另一类是Bottom Up。重点看头部公司它的收入和市场份额。基础平台这个市场，我们主要看Oracle，因为它是市占率最高的公司。2017年亚太地区的收入是45-50亿美金的数据，其中数据库的比例大概会占到30%左右，所以是十几亿美金规模，中国市场收入会比这个数据要低，Oracle的占有率是在40%至50%之间。因此我们判断国内的基础平台的市场规模在100亿左右。再比如AI平台，我们判断AI平台（数据科学平台）这个领域是20多亿的规模，主要是考虑国内市场，这个领域最大的公司是SAS，每年收入30亿美金，在亚太地区的市场份额大概占到10%左右，而他的市占率会在50-60%，因此整个市场规模会在25亿上下。从各个细分领域来看，我们还是会去重点关注大数据的行业应用，大数据的最大价值肯定是体现在行业应用。从政府的大数据发展规划来看，2020年整个大数据市场规模将达到1万亿。但从IT投入来看，2017年IT软件与服务的投入只有1500亿。因此，未来大数据厂商切的主要预算不会来自IT，而是业务预算。只有做行业应用的公司才更有机会拿到业务预算。因此，我们判断，行业应用会是未来最大的细分领域。我们重点关注的是金融、政务这两个领域，主要去通过大数据在各行各业的成熟度判断。根据爱分析大数据成熟度模型，我们主要从市场规模、基础设施和应用范围去判断各行业的成熟度，大数据在各行业的渗透情况。首先，通过我们的分析，现在最成熟的是互联网、金融、政务。金融的IT投入肯定是非常大的，银行每年的IT投入就有800亿，加上证券、保险，整个金融IT投入是超过1000亿。政务每年的IT投入大概是800亿。这两个行业在整个中国IT投入占比非常高。中国2.3万亿IT投入中，有大概1万亿左右是运营商资源。去除掉这部分，金融和政务加起来会占到总投入的20%以上，现阶段大数据投入主要还是来自IT预算。其次，互联网、金融和政务，信息化建设是最完善的，这里的信息化建设不光是基础业务系统搭建，还包括数据的标准化、结构化程度。医疗的基础设施相对完善，IT投入也很高，但我们不认为它会优先爆发的原因，就是数据标准化的问题。数据业务链条上，现在能走通的就是金融和互联网，医疗领域的数据标准化还在建立当中。数据标准化程度高，才更容易产生深度的应用。第三，金融和政务两个领域的公司，发展最快、体量最大。根据我们的调研，2017年，像TalkingData、同盾科技、百融金服等公司，他们的确认收入都已经超过了1亿人民币，而1亿人民币收入是企业服务公司一个很大的门槛。通用技术领域，我们会去关注那些有机会切入到行业应用的公司。BI与可视化、用户行为分析、AI平台等领域，直接面向客户的应用问题，更有机会切入到行业应用。比如用户行为分析里面的神策数据、GrowingIO等公司，第一个直接的方向是营销大数据，这样以来会从原本工具软件这个比较小的细分市场，跳入到营销市场，而我们知道，整个营销市场是万亿级的市场，占GDP的2-3%。数据服务市场，我们也会看它和行业应用的结合，我们判断纯粹的数据交易公司机会有限，第一方平台将逐步崛起，这背后有几个原因：第一， 政策方面，2017年安全法的发布，对数据隐私、数据合规性的要求大大提升，这会对第一方数据公司是个利好，但第三方数据公司的业务受到很多限制。行业标杆客户也更愿意与有品牌、合规的公司合作。第二， 数据既然要和应用去结合，那么就需要热数据，能够持续不断更新的数据，第一方数据公司更容易实现这一点，因此数据本身就是他们业务不断产生的。对第三方公司来说，汇聚多方数据，持续更新的成本较高。基础平台市场，我们认为新需求带来的增量市场更值得关注。基于行业应用、数据分析产生的需求，也就是分析型数据库的市场。交易型数据库市场进入门槛太高，替代银行等头部客户生产环境下的数据库非常困难，这里面存在着数据丢失等风险，这是大企业很难接受的。而分析型数据库基本都是搭建在离线场景，不存在这方面的风险。这个市场目前是100亿，我们判断2020年会到150-200亿，主要的增量来自分析型数据库。全球基础平台市场规模是460亿美金，这里面50-60%是交易型数据库，40-50%是分析型数据库，但国内的分析型数据库只有10%的份额，未来渗透率还有很大的提升空间。扫码关注“大数据栋察”回复“大数据报告”即可获得完整版报告。【阅读推荐】四倍农业｜猪联网 ｜数字富平军民融合｜数人计划｜数字中国数字生态论 | 数字经济要素的重构 | 联盟使命

导语本文的核心观点：大众会受益于区块链技术，但同时会加剧分化。提高生产效率是唯一选择，资本刺激下泡沫项目会被淘汰。本文的关键词：科技是第一生产力 、生产效率。2019 年刚过去一半，多个重大事件已经发生。比特币价格重新回到 10000 美金这么刺激的事情，相对于 Facebook 发布 Libra，多年以后根本不值一提。而大多数人更可悲，关心「李笑来发了个币」、「宝二爷又干了个啥」。可悲之处在于，这是标准的韭菜。要摆脱韭菜命运，就要摆脱韭菜思维。本文将给你上帝视角，从更宏观的角度看待最近的各种大事件和整个币圈。本文使用经济和金融工程工具，采用逻辑推导的方式自顶至底，层层展开分析最终得出结论。为提高阅读效率，这里先给出结论：区块链技术改变世界的过程已经开始，大众将受益于技术进步。同时该过程会加剧分化，不能提高生产效率的项目会加速淘汰。比特币是否被淘汰取决于币圈的调整结果。上帝视角上帝视角，这个标题有点夸张。具体是从顶层的抽象概念出发，分析区块链行业（币圈），再落地到具体的现实场景和项目，再用行业现象和项目的实际场景反向验证概念。最近的重要事件2019年6月Facebook及其它创始成员宣布 Libra 该项目是创造一个全球稳定币，构建与此相关的基础设施这里我们重点关注几个比较有代表性的机构：摩根大通、Facebook、微软。这三家公司分别是金融、互联网、软件这些领域的领导者。接下来分别介绍这几个机构。摩根大通：JPMorgan Chase & Co，业界称西摩或小摩，总资产 2.5 万亿美元，总存款高达 1.5 万亿美元，占美国存款总额的 25%，是美国最大金融服务机构之一。这些数字已经很吓人了，但可能还不直观。更直接一点，摩根大通可以影响美国利率，可以影响世界的金融格局，甚至可以影响政权。Facebook：全球用户 26.6 亿，比微信多 16.6 亿，当今互联网的领导者。全球总人口 75 亿，Facebook 的用户占了 35%。微软：这个公司几乎没有人不知道，当前市值 1.06 万亿。它一度占据了 91.59% 的桌面操作系统并且在 1999 年创造了 6205.8 亿美元的市值历史纪录。那个时候，创造 Facebook 的扎克伯格还只是一个中学生，车库里创业的 Google 才刚刚起步，而 Apple 的市值首次超过微软还要等到十几年后的 2012 年。如此优秀的企业都不约而同地选择在这个时候发布自己区块链项目，显然代表了一种区块链发展的趋势。讽刺的是，大众更关心 Facebook 的 Libra 而忽视摩根的 JPM coin 和微软的 Azure。摩根是真正的强权，它可以影响全球利率甚至国家的兴衰。忽视摩根，只能说明大众对力量一无所知。划重点这些重要事件显示出区块链发展的趋势。传统的金融和科技巨头已经意识到了这种趋势，并且将区块链技术整合到自己的业务中。再看摩根大通摩根大通是一家在全球都很有影响力的银行。它的业务范围几乎遍及了所有的金融领域。在摩根大通的官网中它是这么介绍自己的业务的。另外请注意摩根的官网首页它在强调云、区块链等技术。不熟悉它的人甚至会以为这是一家科技公司。为什么一个金融巨头公司这么重视技术呢？显然它并不是在作秀，也不需要忽悠一个概念去圈钱（像币圈大多数的的项目）。合理的解释是，技术有利于它的业务发展，可以加强它的竞争力。换一个更抽象的说法，科技可以帮助摩根提供生产效率。划重点科技帮助摩根大通提高生产效率。区块链技术是摩根要发展的技术之一。科技是第一生产力为什么 STO 不温不火？DeF i会和 STO 一样逐渐淡出？为什么币圈声名狼藉？这三个问题背后的本质就是「科技是第一生产力」。也就是说，只有使用科技提高了投资和融资效率，STO DeFi 才能蓬勃发展。只有使用科技提高了生产效率，币圈的各类区块链项目才能生存。币圈为什么声名狼藉百度上搜索币圈的结果，很讽刺。摩根大通认为主要有 3 个原因：加密货币市场被个人操控；欺诈和操纵并且市场很小，导致投资机构进入市场困难；数字货币仍然是乌托邦，没有被现实环境验证；这里需要说明，在摩根所提到「个人」「机构」不是我们惯性理解的区块链世界给出的概念，同样它所说的原因和逻辑也需要用传统金融眼光看而不是被区块链世界虚假的「大师」们强加的概念。这里的「个人」并不是韭菜和散户，而是指那些前期极低成本获得巨量比特币的人（目前市场上的各位大咖们）。需要说明的是，「机构」实际上是代表韭菜和散户的。整体是这样的，韭菜和散户购买机构的各类金融产品，机构再投资数字货币市场。这样，实际上机构就代表了散户和韭菜利益。韭菜散户 -> 机构 -> 数字货币。当然这是传统金融体系的逻辑，这样的关系即平衡了各方利益，也保证了金融市场不断壮大蓬勃发展。比较认同摩根的观点，尤其是第 3 点，数字货币仍然是乌托邦。逐条解释翻译一下这几个原因。加密货币市场被个人操控；加密货币市场是被台面上活跃的各「大咖」们操纵的。比如各种站台的人，各种首富等等。因为没有其它力量对他们制衡，所以这些「大咖」会最求个人利益最大化。他们的个人利益最大化，就会造成整体利益受损，甚至最小化。欺诈和操纵并且市场很小，导致投资机构进入市场困难；这个就不多解释了，理解这里的机构是：机构代表散户利益。数字货币仍然是乌托邦，没有被现实环境验证；以比特币为例说明一下核心观点：比特币无论在货币的使用价值还是支付网络都没有比当前的体系更有效率。以货币角度说，目前的比特币没有成为通用性货币的可能性。核心的理由是使用比特币作为中介并没提高生产效率。更具体的理由是：1 支付成本太高；2 货币政策失效；关于支付成本，目前比特币的支付成本 > 银行结算 > 现金。银行结算和现金的支付成本大概是 1 美分。你们可以看看用比特币转个账交了多少矿工费，再算上时效，这方面比特币就是个渣。所以，比特币从成本角度考虑根本无法成为支付货币。关于货币政策，很多人认为比特币的数量是固定的能够避免通货膨胀，这个认识非常偏激。经济发展有自己的运行规律，几千年的经济历史已经证明了随着经济发展，固定数量的货币等价物会被淘汰。比如，贝壳、青铜、白银、黄金这些作为货币都已经退出历史舞台。包括 1970 年代以前美国建立的布雷顿森林体系也崩溃了。而对应的是，信用货币促使了二战后的经济繁荣。基于这个道理，比特币这样的数字货币不可能成为通用货币。注：1944 年，在美国新罕布会尔州的布雷顿森林召开了有 44 国参加的。联合与联盟国家货币金融会议，通过了以美国“怀特计划”为基础的《国际货币基金协定》和“国际复兴开发银行协定”，总称布雷顿森林协定，从而建立起了著名的布雷顿森林体系——一种以黄金为基础、以美元作为国际储备中心货币的新型的国际货币制度。另外因为特里芬难题并未解决，美元成为世界货币依然道路坎坷，BTC 或者 USDT 就更不可能了。注：特里芬难题(Triffin Dilemma) 以一国货币作为最主要国际储备资产的体系有一种内在的不可克服的矛盾：美国以外的成员国必须依靠美国国际收支持续保持逆差，不断输出美元来增加它们的国际清偿能力(即国际储备)，这势必会危及美元信用从而动摇美元作为最主要国际储备资产的地位；反之，美国若要维持国际收支平衡稳定美元，则其他成员国国际储备增长又成问题，从而会发生国际清偿能力不足进而影响到国际贸易与经济的增长。美元实际上处于两难境地。比特币这样占数字货币总市值超过 60%区块链项目在支付和货币两方面属性都没有实现其白皮书的预期目标（但它还是有其它价值的，比如「小白共识」），那么其他区块链项目呢？目前还没有区块链项目做得比当前世界现有的解决方案更优秀。那么这些项目，要不就是仍然在改进和发展当中，要不就是资本刺激下的泡沫。这里资本刺激下的泡沫一般会有等价的名字，「空气币」。划重点「为什么 STO 不温不火？DeFi 会和 STO 一样逐渐淡出？为什么币圈声名狼藉？」这些的根本原因是区块链技术并没有提高生产效率。结语大众会受益于区块链技术，但同时会加剧分化。提高生产效率是唯一选择，资本刺激下泡沫项目会被淘汰。注：下篇将以实际案例做逻辑推导。将以商业银行为样本，通过财务报表、监管法规分析收入、成本、风险等方面内容，判断 DeFi 在融资效率方面的表现。（作者：标准共识，内容来自链得得内容开放平台“得得号”；本文仅代表作者观点，不代表链得得官方立场）

无论是金融机构研究员、咨询公司顾问甚至是互联网战略分析师，他们都有一个必备技能，那就是需要会做行业研究报告，从战略和经营角度为企业提供发展建议。如果没有通过专业的训练，很多人是不清楚如何做一份行业研究报告的，比如你身处短视频行业，你领导突然下达一个任务，让你做一份短视频行业的研究报告，你一定会是懵的，无从下手，从哪里切入？1行业研究思考框架 行业研究的逻辑线索简单来说就是从大到小，从宏观到微观。第一步，分析 宏观环境和整体 行业趋势，为之后的分析定下基调。第二步，分析 细分领域和 具体公司情况，因为宏观的概念无法落地。第三步，分析竞对企业情况和 应对策略，怎么样才能碾压对手or不被对手玩死。第四步，分析企业未来的发展趋势和 投资价值。（这一步不是必须的，可以根据研究的目的和具体的业务要求的不同灵活处理）以上四步，下面会针对每一步来详细讲具体的研究方法。2宏观形势分析分析宏观形势，大致也可以分为下面四步：1. PEST分析一个公司，一个行业无不受到整个国家乃至全球格局趋势的影响。如果想要预测和把控一个行业的发展机遇和方向，就一定要有更高的格局。更重要的是，现在一个行业的颠覆往往不是来自于内部企业，而是来自于看似完全不相关的外部企业，甚至是来自新的行业。第四次工业革命来临，大数据、AI、云计算带来的科技变革会产生很多新兴的公司和行业，而这些新来者往往正是传统行业的掘墓人。咨询公司常用到的PEST（Politics，Economy，Society，Technology）模型是分析宏观环境最好的工具之一。其中Politics（政治）维度是最需要重视的。有些不能过审的内容这里不能多讲，举几个简单的例子：国内有很多行业都是需要政府补贴的（例如新能源电动车等），还有很多行业是需要看政策风向吃饭的（例如动不动就翻车的P2P行业）。国外政府的态度和风向也很容易影响行业格局。华为就是最好的例子。川大统领从行政命令的角度对一个商业公司的封杀就是降维打击，本来是可以直接搞死企业的（例如美国弄死“法国华为”阿尔斯通的案例，可以参考《美国陷阱》这本书）。好在华为一直坚持自主研发的精神，在（窝巢支持下）和美国硬杠的道路上一骑绝尘，虽然芯片国产化的技术难度在短期内很难追上，但硬杠到底总比妥协屈服后被步步蚕食的下场好了太多，毕竟老牌资本主义国家的嘴脸一直是贪得无厌。这个问题北宋文学家苏洵在《六国论》里说的过于精辟，以下原文引用预警：今日割五城，明日割十城，然后得一夕安寝。起视四境，而秦兵又至矣。然则诸侯之地有限，暴秦之欲无厌，奉之弥繁，侵之愈急。古人云：“以地事秦，犹抱薪救火，薪不尽，火不灭。”2. 产业链分析任何一个行业其实只是整个产业链中的一个环节，通过对整个产业链条进行分析，其实可以帮助我们更好的了解行业。这里具体的方法很多，可以层层逼近的方式来深入了解行业，具体的问题例如：行业在产业链条中的位置是什么？上下游都有哪些？行业在产业链条中的价值是什么？行业在产业链条中是否不可或缺的？行业是否具备在产业链条中的定价权？…………二级市场行业研究经常会对一个公司背后的整条产业链进行分析，例如苹果和华为，这两家行业巨头的背后，是无数上下游供应商提供的各种零配件和技术。从芯片、到面板、到摄像模组、到音频系统等等，每个方面都是各种供应商的配件和技术结晶，最终才能呈现出一台优秀的手机。天朝大A股市场也常出现XX概念股（例如苹果概念股，5G概念股等），也是来自于产业链分析的结果。3. 行业规模估算既然要在一个行业发展或者深耕，就一定要知道这个行业的市场规模，这样才能知道有多大的蛋糕可以分（市场潜量），或者还剩下多少蛋糕可以分（市场存量）。估算市场规模（Market Sizing），是咨询公司面试常用的题目，一般可以从供给端（Supply）与需求端（Demand）出发，进行交叉验证。简单来说，本质上就是要把一个你不知道的数，拆成几个你知道或者容易推测的数。举一个例子，如何估算北京市每年的奶茶店市场规模？从需求端角度来看，可以拆成一个很简单的问题：我家三口人，只有我每两天喝一次奶茶，每杯30块钱。那我家一年花多少钱买奶茶？转化成专业一点的公式就是：市场规模 = 用户基数（3口人） x 渗透率（1/3） x 消费频次（约180杯/年） x 客单价（30块）这个公式里面，用户基数已知，客单价已知，渗透率和消费频次可以根据经验拍一个数，如果要提高准确率，还可以通过用户分群的方式估算不同人群的渗透率和消费频次。实际工作中，还可以通过数据分析、专家访谈、市场调研的方式获取更准确的数据进行估算，具体市场调研操作方法可以参考我之前写过的文章，这里不赘述。需要注意的是，很多时候只能做一个粗略的估算，并且不同估算方法考虑的因素不同，最后的估算结果也可能会有很大差异。更多的估算方法如果大家有兴趣，之后我会再写一篇文章给大家讲更多的例子。最后，如果想要省事，或者实在不好自行估算行业规模的话，也可以查找市场上现有的一些行研报告，采用报告中的估算数据，以作参考。4. 行业发展阶段分析通过上一步的市场规模估算，我们大概知道了这个行业还有多大的空间可以供企业争取。接着就需要判断行业处于哪个发展阶段，毕竟在不同的行业发展阶段，企业的竞争策略也是不同的。一般来说可以关注下面几种指标来判断行业的发展阶段：A）市场增长率、销售额/销售增长率、用户数/用户增长率这是主指标，与行业发展速度相匹配。传统企业更关注销售额/销售增长率，因为传统企业是利润驱动的。互联网企业更关注用户数/用户增长率，因为互联网企业是资本驱动的，只要有风口，就可以投入大量资本驱动行业增长，疯狂扩张，能熬死别人就赢了。举一个典型例子，瑞幸咖啡的前身神州租车就是这么玩的。B）利润率行业平均利润率，可以反应盈利能力和吸引投资能力。C）集中度行业前几名企业的销售额占比，反应垄断程度和竞争情况。集中度越高的行业越难进入，因为进入壁垒高，所以行业龙头的盈利水平较高，例如手机行业的苹果，常年以牛逼的毛利水平制霸全球同行财报。同理，集中度低的行业进入门槛低，但竞争激烈，盈利水平低。行业在初创期和成长期都很适合企业进入并抢“量”，成熟期和衰退期就需要稳扎稳打保持现有优势并谨慎探索未来方向，通过这样的思路来定一个策略上的基调3细分领域分析宏观的概念无法落地，所以第二步的分析要围绕整体策略，思考一个具体的落地方向，即下沉到一个细分目标市场。可以从以下5个维度思考这个问题：1. 商业模式是什么？严格来说其实没有所谓的互联网行业，只是互联网公司的产品以虚拟产品为主，而具体的深耕领域有游戏、广告、电商平台、社交、O2O平台、新闻资讯、互联网金融等等，更加垂直的领域有汽车、房产、美妆、母婴等等。这里谈的商业模式，更多关注盈利模式，下面举一些例子：B2C（商家对消费者）：网易严选、小米商城等品牌商自己运营的平台、P2PB2B（商家对商家）：咨询公司、广告公司、百度、头条B2B2C（早期是B2C）：京东（有京东自营，有入驻商家）C2C（消费者对消费者）：闲鱼二手交易、58同城二手板块B2VC（商家对投资者）：绝大部分互联网公司都是，例如瑞幸咖啡、共享单车、B站O2O（Online to Offline）：这个其实不能和上面几种放在一起讲，因为O2O的分类维度是从线上线下，而不是从交易对象的角度看。但是O2O可以包括B2C、B2B、C2C、B2B2C等等看到一个很生动形象的例子，也分享给大家：你在地摊买东西，C2C你去超市买东西，B2C超市找经销商进货，B2B超市出租柜台给经销商卖东西，B2B2C你在网上下载个优惠券去KFC消费，O2O所以问题来了，除了常识和经验，还有哪些方法可以用来搞清楚盈利模式？这里提供一些分析的思路，当然绝不仅限于这些思路：A）与业内人士交流问前辈，问同行，加入专业社群，付费咨询等B）看新闻，财报，行业文章通过关注行业新闻建立基本的认知，关注财报了解利润来源C）站在企业的角度看问题用户看问题是看功效（这个东西好不好用？）企业看问题是看谁来买单（能把这个东西卖给谁？谁会买？付多少钱买？）2. 细分市场是否有开发价值？这里主要是讲细分市场规模的现状与变化趋势。在前面的宏观形势分析里提过了估算行业规模的方法，同样的，针对细分市场也可以做进一步的市场估算，具体方法这里不赘述。3. 面向哪些消费群体？了解不同区域的消费群体规模、用户需求、消费者使用习惯与态度、品牌/产品渗透情况。具体分析方法参考之前写过的市场调研的文章。值得注意的是，传统行业除了分析消费群体，还特别注意具体的地域。因为每个大区、每个省、每个市可能都会有很多具体差异，光讲大趋势是落不了地的。4. 要做出什么产品？选择满足消费者需求，有增长空间的产品品类，并关注产品渗透率、产品所处的生命周期等。注意对于用户和产品的研究最好有量化数据。脱离规模谈需求，脱离用户谈产品，脱离地区谈策略，都是很不专业的。企业需要根据具体的数字做预算规划，行业研究想要落地，也离不开对一线业务的了解和调研。5. 有哪些风险制约因素？风险制约因素有很多，下面提供一些思路，但不仅限于这些思考维度：A）细分市场的PEST因素看具体落地时是否有机会点/障碍点B）行业的进入壁垒（也是关键的成功因素）即行业内既有企业在多年经营当中建立的优势。进入壁垒一般有：客户忠诚度，政策与政府关系，资本金投入，规模经济，技术积累，品牌效应，渠道，运营经验，产品差异化等等C）企业面临的潜在风险政策/法律风险（如贸易保护、行业限制、反倾销等）市场风险（如需求减少、竞争者增加等）经营风险（如员工过剩、成本提高等）财务风险（如坏账，现金流断裂等）…………D）核算成本和利润，看是否能盈利主要是传统企业，互联网企业可能不太在意利润的问题，毕竟烧钱是主流衡量盈利水平的指标一般有毛利率（Gross Margin），净资产收益率（ROE）和息税折旧摊销前利润（EBITDA）等等在研究具体项目时，一般会采用投资回报率（ROI），内部收益率（IRR），投资回收期（Payback Period）等等4竞争情况分析完成了对细分目标市场的分析之后，对行业的洞察已经可以具体到战术层面。如果还要更深入到战斗层面，结合行业趋势给出具体的操作方案，就得做第三步，竞争情况分析。大致的分析框架也可以分为下面四步：1. 竞争情况梳理首先可以做的一步是梳理一下行业目前有没有巨头？这些巨头是出于发展阶段还是已经占据了大壁江山？他们的研究方向是什么？除了新兴行业和高速发展中的行业，大部分行业的蛋糕其实已经被瓜分得差不多了，后来者如果想要搅局，就需要创新的思路。例如当年的新闻资讯行业，是门户网站的天下，例如新浪、搜狐、腾讯等，拥有大量的采编团队，对于已经形成如此体量的行业龙头而言，以传统的思路跟它们竞争是行不通的。于是今日头条作为搅局者，用算法分发的思路创新性地重构了行业格局，后来居上地占有了新闻资讯行业的一大块蛋糕。2. 选定竞争对手做竞争情况分析一定是需要对标一个甚至几个对家的。否则就是自嗨。只有选中对手才能谈优劣。因为最终选择权在用户手里。用户不会理会企业的各种策略，只会考虑我是谁、我需要什么功能、我觉得这个产品好不好用、我觉得这个产品贵不贵、我觉得对家产品是不是更好用、如果更好的话好在哪里……选中对手，才能真实测试用户态度，了解真实的竞争优势劣势，才能知道我们想象中的用户到底买不买单。3. SWOT分析SWOT（优势Strengths、劣势Weaknesses、机会Opportunities、威胁Threats）分析是最常用的竞对情况分析模型。通过对这SWOT四个因素的排列组合，可以确定之后的竞争策略。具体的思考维度可以参考但不限于以下思路：主要竞争品牌的知名度总体市场及各销售渠道的市场占有率用户构成、用户画像产品特点价格定位销售渠道、铺货范围、供货程度各销售渠道的优劣势各零售店的促销活动广告营销费用比例…………针对上面的每一个维度，都可以做SWOT分析，具体操作的时候建议结合当前业务关注的问题，选择最紧迫的几点有针对性地分析。抽象的概念不好理解，举一个好玩的例子来讲SWOT分析。时至2020年穿越剧仍然是很热门的话题，上半年就有从现代文明穿到古代文明拿狙击枪开挂吊打古人的，还有编剧穿到自己写的剧本里开上帝视角结果差点翻车的，所以这里可以提一个很有意思的问题：如果你穿越到三国时期，怎样才能成为人生赢家？（小目标是先赚他一个亿，大目标可以是一统天下）优势S作为穿越人士，最大的优势自然是对历史趋势的了解（俗称上帝视角、开天眼）。预知未来这个技能是所有人都梦寐以求的吧？要是让我回到2000年，我砸锅卖铁也要去买房子好吗。。。或者回到2010年，我愿倾家荡产投资茅台的股票。。。有人会说穿越人士还有一个优势是对现代军事科技的掌握，拜托你醒醒，火药你知道怎么配制吗？枪你可能会开，然而你会制造吗？你有图纸吗？有图纸你能一起带着穿越吗？重武器就更不要说了，不是专门研究这个的工程师就不要做梦了。。。还有人说穿越人士对兵法的了解？你是认真的吗？纸上谈兵还能有这么自信？古代战场上的天气、地势、敌我双方情况都是瞬息万变的，没有真正上过战场能理解这些细节吗？而且你知道怎么保障后勤吗？兵马未动粮草先行您能否考虑一下？所以作为穿越人士，要对自己有清醒的认知。你懂的是天下大势和历史人物的特点，不是具体的操作，所以请合理利用优势，广纳人才——因为你知道谁会打仗，谁会奇谋，谁会治军，谁会治国，所以请不要登月碰瓷三国时代名将谋臣的专业能力，你只需要知人善任，关键时候做出决策，老老实实做他们的老板就可以了。。。劣势W最大的劣势就是你作为一个穿越人士，光杆司令一个，没有认识的人，没有群众基础，连家人和朋友都没有。电视剧里那种一穿越就能碰到男主角/女主角的事情，想想就好，不要当真。更实际的情况是你穿越之后连衣服都没有，连一块烧饼都买不起，上无片瓦，下无交通工具。当然你要是开了金手指，开局直接魂穿了某位无辜群众，前面的话当我没说。机会O说到机会，从商业角度来看，就是要看前面提过的行业宏观形势和细分市场情况。有下面几个机会点可以考虑：1）致富请找医疗行业宏观形势是，三国时期瘟疫影响了很多战争的发展和结果（黄巾之乱就是源于东汉末年的大瘟疫，赤壁之战曹军水土不服也是一个例子），瘟疫和伤病也导致了很多名将谋臣的陨落。从细分市场来看，搞医疗行业必定是能致富的，但是关键问题在于你不掌握核心技术。所以赶紧去抱华佗大神的大腿，比如说对麻沸散这种神药进行商业化操作（由你作为药企掌握定价权），对五禽戏这种神操进行大规模推广开班（可惜不能直播教学）。不管是把华佗发展成商业合伙人，还是通过人格魅力发展成挚友，都是靠谱的方法~2）搞事请找你喜欢的合作伙伴如果想要改变历史进程，你需要先和诸侯或地方豪强合作，毕竟你手里没兵没粮，巧妇难为无米之炊。先获取诸侯豪强的信任，获得创业的第一桶金（即兵马钱粮），接着就可以靠你的天眼一步一步扭转历史。具体跟谁合作取决于你穿越到了哪一年。举个栗子，如果穿越到建安二年，你可以去找曹老板，建议他不要去搞张绣的婶婶。如果穿越到建安五年，你可以去找孙策，建议他不要单骑出猎。如果你要和刘备一起干，随时可以建议他去请诸葛先生出山并且尽快把法正从刘璋那里挖过来。威胁T整体的宏观环境威胁来自于你不会武功，又没有军队，被抢劫or被暗杀or亡于兵灾的可能性很大，所以需要考虑和本地豪强合作，或投靠某位诸侯。具体的细分领域威胁来自于你要发展的行业：如果要发展医药行业就要紧密观察华佗会不会抛弃你单干，是否能够获取核心的商业机密（例如麻沸散的制作方法等），或者如何通过股权运作的方式保住你在公司里的地位等等。如果要搞事，最大的威胁就是曹刘孙三家诸侯，他们在你羽翼未丰之际是强大的竞争对手，在你形成实力之后是随时会卷土重来的隐患。接下来可以看一下具体的竞争策略了：机会优势战略（OS）如果外部的机会正好是你的优势，赶紧利用起来机会劣势战略（OW）外部有很好的机会，但是目前是你的劣势，你就需要改进优势威胁战略（ST）你具有优势但是外部存在威胁，那就需要时刻监视、保持警惕威胁劣势战略（WT）既是威胁又是你的劣势，请及时逃离并消除以下是结合“如何在三国成为人生赢家”这个问题的具体战略说明：4. 标杆分析标杆分析（Benchmarking），就是把企业经营的各方面情况与与竞争对手或行业一流企业的产品、服务、经营业绩进行对照分析的过程。说的通俗一点就是高级的拿来主义，怎样把别人的优秀经验化为己用，如何对别人的经验取其精华去其糟粕，并调整为符合自己战略和特点的操作。这里举一个例子：对于销售部门来说，标杆分析是很适合的方法。如果直接对销售进行指导，无异于纸上谈兵。毕竟总部的分析师不一定会去一线接触销售跑单的业务，就算接触了也是钦差出巡体验生活，并不是真的和基层销售员一起跑业务，所以上来就指手画脚经常是脱离实际的。销售会质疑总部的分析人员，但不会质疑比他们自己做得好的销售，最多抱怨自己没有人家的外形条件、地域条件、促销政策、话术指导、以及其他支持资源等等（是的他们可以找一万个理由证明业务做不过人家不是自己的问题）。所以对于这种情况，树立标杆比讲道理有用，让他们跟着做得最好的销售标杆案例学习是让他们心服口服的好办法。全国的销售团队，总有一个大区的业绩最好，这个大区里又有一个省市业绩最好，这个省市里又有一个商圈业绩最好，这个商圈里又有一个门店业绩最好，这个门店里又有一个金牌销售业绩最好。为什么人家业绩好？刨除不可复制的因素之外，学TA的成功经验就好了。销售行为毕竟还是可以通过一定的观察和分析，总结出套路和流程化操作的。你的目的不是把60分的销售变成90分，而是把不及格的销售变成60分，量变引起质变，最后对总体业绩的提升将会是明显的。这里就不展开来说未来趋势分析这一点了，毕竟对于未来趋势的把握，需要长期的行业经验积累和商业洞察才能做到，大部分人的预测都只是看看而已，就算是数据模型，对未来的预测也有太多的变数。这一点以后有机会再聊。5去哪里找数据最后讲一下数据要去哪里找。毕竟不管是做行研，还是做分析，一切研究的基础都需要有数据，所以找数据是第一步。1. 怎么找数据？从大的角度看，有5种方法：1）搜索引擎谷歌大法好，请善用搜索引擎，可以帮你节省大量时间，准确找到需要的信息，并且发现一些新的思考维度。唯一的门槛是需要科学上网。2）搜索引擎搜不到的其他网络内容例如微信公众号的内容，就是一个信息孤岛，不开放给搜索引擎的，所以只能自行关注感兴趣的行业，寻找相关的媒体或自媒体。3）公开二手数据国家官方公开数据，例如统计局数据上市公司公开数据，例如招股书、财报、重大公告以及来自咨询公司、数据平台、第三方机构的研究报告4）市场调研数据这些数据可以是二手的，也可以是自己调研得来的一手数据，具体调研方式包括但不限于专家访谈、用户访谈、问卷调查、实地考察、Cold Call等等。5）人脉交流这部分数据就看各位同学的本事了，可以是你家里带来的资源，可以是你的同学、老师、校友、同事、朋友带来的资源，也可以是你自己通过社交、会议、沙龙、社群等方式获得的人脉资源。毕竟很多内幕消息和行业核心信息，只掌握在少数人手里，必须接触到相关人士，才能了解到这类信息。总的来说，看脸，也看缘。2. 怎么看待数据？拿一张表做说明：1）官方数据最权威的数据来源是国家统计局。但是即使是国家统计局，拿到/上报的数据就是一定真实的吗？不敢多说怕不过审。行业协会数据同理。2）第三方机构数据这种数据比较真实，但是有两个问题：一、数据来源于使用了第三方机构产品的企业。例如TalkingData（这个公司是做数据服务的）发布的互联网行业报告，但是注意这个报告对互联网行业的定义，仅限于那些用了TalkingData产品的互联网企业。那还有很多没有用这个公司产品的互联网企业，就不算了？二、第三方机构的数据只能用于某些特定行业的分析，例如电商、社交、游戏等互联网属性强的行业，有大量的用户数据供分析。但是对很多传统行业而言，要么没数据，要么很难收集数据，你怎么分析？3）市场调查数据调研数据也是比较真实可信的，局限在于样本太小、成本又太高。只要涉及到抽样，都会有样本是否有代表性的问题，反推可能过于夸张，而且还有幸存者偏差。国家统计局也会做抽样，但是样本相比全国的企业简直是九牛一毛。如果做全量统计，除了公安机关民政机关，就是运营商和微信有这个能力了（三大运营商用户智能机设备数超过14亿，微信用户数接近12亿），但是微信采集不到其他APP的数据，三大运营商采集不到没有智能机的人群的数据。这都是客观局限。4）企业主动发布数据上市公司的财报、公告等信息一般可以从官网的投资者关系这一栏找到，同时上市公司的招股说明书对于新手了解一个行业非常有用，会有一些章节详细介绍上市公司从诞生到上市的情况，包括业务情况和运作方式，并将公司所在行业进行一次梳理。招股书、财报这类数据，虽然存在粉饰的嫌疑，但总体来说也是比较真实的，但是也有两个问题：一、数量太少、频率太低，毕竟你不能逼着企业发布数据啊。二、对于广大非上市公司，你怎么分析？估计只能猜了。当然还有一些其他渠道的数据，但除非能够相互印证，一般都不能直接使用。3. 数据不准确怎么办？既然能获取的数据存在这么多问题，那应该怎么用呢？如果数据不准要怎么办？首先，不要迷信行研的数据。严格来说，行研数据肯定不准，也没办法准，如果你的内部数据和行研数据对不上，也很正常，相信你的内部数据，不要强行说服自己。但是商业数据通常很难获取，特别是竞争对手的数据，即使是通过私人关系从对方内部拿到的数据也是天差地别，无法甄别。因此通过第三方咨询公司购买是最常用的做法。除此之外，从对方网站爬数据，通过搜索引擎收集相关的新闻报道、公司高管的采访视频、投资人对公司的评价等等方式也是常用的手段。虽然比较麻烦，但是把以上方式收集到的数据综合在一起看却是最接近真相的数据。行研真正的价值，不是具体数字，而是分析师对于行业整体发展趋势的判断。好的分析师能够结合其他的数据和信息，看到数据背后隐含的商业行为和价值，这才是真正做战略分析的意义所在。所以行研的参考意义大于实战价值，如果内部数据都分析不出来问题，行业分析更是只能作为参考，更多的时候是给投资人画饼的时候的背书。更关键的是，逻辑有时候比数据更重要。不管你通过数据分析出了多少结论，最后都要输出并且说服别人。这就需要你有讲故事的能力。说服力强的故事通常有着严密的逻辑分析推理过程，因果关系在大多数情况下也是成立的。这个过程并不比数据收集分析简单，或者说更具有挑战性。因为你的读者（不管是同事、老板、还是客户）可能很难质疑你的数据，所以会更加注意你的逻辑是否合理和严密。思考的逻辑可以是树状的，但是沟通的逻辑最好是线性的，表达和汇报的时候需要有清晰的结构和重点，对于逻辑思维和表达的训练说起来又可以单独写一篇文章了，以后有机会再跟大家分享。4. 常用工具推荐下面推荐一些常用的找数据的工具和网站，供大家参考：官方统计数据：国家统计局行业统计数据：各大行业协会官方网站咨询公司报告：MBB、罗兰贝格、德勤、普华永道、尼尔森、IBM等第三方数据机构报告：CAICT中国信通院、 CNNIC国家互联网络信息中心、阿里研究院、企鹅智酷、360研究报告、 199IT、 TalkingData、QuestMobile、前瞻网、乐晴智库、友盟、艺恩、艾瑞、艾媒、易观、亿欧、极光等二级市场研报：WIND万得金融终端、迈博汇金（慧博）、Bloomberg（彭博）等上市公司财报：上交所、深交所、港交所、美国SEC、上市公司网站投资者关系页、巨潮网、证券星等创投媒体：36 氪、虎嗅、猎云、亿邦、新浪科技等财经媒体：华尔街见闻、财新网、FT、新浪财经等垂直领域研究与资讯：微信公众号、知乎机构号等宝藏工具：B站，包括但不限于知识区的财经频道，科普频道，社科频道等个人推荐的行研报告查询平台：发现报告 https://www.fxbaogao.com/并购家 http://ipoipo.cn/作者：胖小丁 知名咨询公司管理咨询pointer，头部互联网战略分析师和策略分析师。

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