数据分析市场调研

作者 | Captain Milo首先得说，以下内容应算作认知型总结。虽然不拿数据说话是职业大忌，但是我推崇在碎片化阅读场景里，要获取认知感而不是严谨的知识。另一方面，从最后的结论可以看到，我倾向于认为，这是一个总体走向消亡的行业，所以无意再拿数据制造“真实的假象”，提高所谓的职业焦虑感。不过有一点需要诸君了解的是：“消亡”未必是结束，也可能是新生。01“数据分析”岗形成原因“数据分析”这个岗位的形成，大概有这么两个场景的助推：用户端从消费功能到消费数据企业端面临流量封顶，伴随精细化需求举两个例子说明：一是刷不断重复的信息流（内容消费）、吃突然走红的零食（生活消费）、用脸借钱还不用额外征信（金融消费）；二是一个用户吃了我的外卖，我还要让你打我的车，去睡我的酒店。我个人是从第二个场景入行的，而今随着大数据和人工智能技术的演进，赋予了数据的存储和使用的能力，于是企业主要面临两个问题：谁来承担数据分析职能？如何衡量数据分析效益？02数据分析工作的分类为了说清这两个问题，要看看现实中数据分析究竟在做什么，和不能做什么。依然是讲我所接触到的，先看工作分类：以产品为主体一般存在于单一产品或多产品单一业务生态的公司。数据分析的核心是面向产品建设的，toC多是用AARRR等产品模型做用户分析（用户分层、用户行为、用户运营），toB多是用统计原理辅助功能模块验证和迭代。以组织（事业群、集团公司）为主体一般是多个业务生态的公司，分为商业分析、策略分析、战略分析三大部门。商业分析分为经营和财务两条线，由于结果对上负责，最容易沦为“表哥”和“跑数的”；策略分析我见过运营策略和安全策略，多用业务经验做事，好一点的可以运用一些算法结构化策略，差一点的就是凭借资历“拍脑袋”；战略分析接触最少，只知道会分析行业和公司目标，多是咨询行业出身或是多年的业务大牛。还有一种家喻户晓的分类，但我略有不同见解：业务向我个人的判断是，是否对绩效负责，是否参与一线，是否部门间协调做事多而自己独立做事少。并不存在不会技术就是发展业务向，除非这个岗位设定还比较初级。值得留意的是，这种一线业务、小步快跑的环境中，在其他职业可以用“排期”作为理由合理安排自己的任务时，数据分析没有像产品生命周期、软件设计理念的行业共识可用，只能被迫快速出结果，几乎没有实践和修炼各种技术的空间。技术向一般对抽象的目标负责，利用ETL、机器学习建立模型，为上下业务部门提供用例。我刚工作的时候这种分析师比较稀有，只能由程序员转型或者肯自学的初级分析师自我拓展。目前观察到的是，大批计算机科学相关专业的硕士及以上学历的职场新人，一出校园直接承接这个岗位的大量需求，于是技术业务脱钩的现象更严重了。这就是我想探讨的一个核心现状：数据分析的技术与所服务的业务正在逐渐分离。03数据分析技术和思维模式探讨“技术业务分离”的现象，基本就触到数据分析职责的局限性所在了，先从硬性技术说起：Excel v.s. Python说起来，一个办公软件和一门编程语言原本没有可比性，但是去调查各大招聘源的职位描述，会发现Excel+SQL是标配，你在各大数据分析教程上学到的“Python数据分析”，顶多只是加分项，假如不是强结构化数据领域（如金融征信）的面试，连考都不会考你。起初我找工作时，也是如此一脸懵逼的。个中原因我的猜测是，一开始的数据分析内容，多是产品经理和职能部门的职责溢出，加上彼时还是以“数据孤岛”为主要生产环境的小数据时代，看个短周期变化率就好，几乎不做长周期规律的探索。而新设专职岗位后，一般还是会以这些过渡的人员来面试，或以他们做过的事情来定义岗位职责。久而久之，选拔标准就这么继承下来了，正如“梅西”若出生在我国，也会因为个子矮而踢不上球一样让人无语。关于被技术拖累，我亲眼见过同事用Excel捣鼓千万条数据时，打开文件速度如拨号上网时代浏览网页。且每个操作完就需保存一次，因为多次巨量缓存会使软件突然崩溃，只得重启；也亲眼见过同行分析师用Excel做线性回归，因为无法加入微参数修正局部，只好充入假数据使结论看起来可解释。不过效率和处理方法都不是核心，我要说的是视野：Python提供面向对象的处理技术是让你对数据的印象更加还原真实生活。你知道自己模拟了人类生活，不会把因果分析就简化为有因必有果，所以你会考虑看到一群人聚集的特征是促销，多群人聚集没准就是疫情下的挤兑呢，别再看到销售指标上涨就给运营提策略：我们要提价提价提价！但是回到现实，还是上面这个疫情例子：你在一个典型商业模式的互联网公司，你有一个做Excel出身的增长老大，现在你另一分析师同事看到短期销量上升，认为涨价赚钱机不可失，而你做了长周期销售时序分析，发现业务是首次出现这个幅度的上涨，想申请时间和资源去分析竞品的历史提价，看看流失用户的相关性与这个周期的购买率是否显著相关，以避免不可挽回的远期流失风险——机智如你，觉得你的老大会采纳谁，公司又会采纳谁？SQL+PPT，你甚至可以创业开一句玩笑话：如果拿“柱饼线图”包装一下表格里存在的数字也叫可视化分析的话，你还真可以拿这些PPT去试试to SBvc了。简单地说，有免费的图表展示软件无脑用就是了，或者matplotlib+seaborn+pywidget做可交互也是很香的！数据库数据不过是大一点的“数据孤岛”，用研问卷怎么评分标准化，竞品数据怎么爬取，这些考虑都该在如何把图表做的好看之上，如果天天左手一百行SQL，右手PPT，那是数据建设部门的“懒政”，不是你应该把SQL当做编程去研究的理由。从硬性技术上，看得出数据分析工作具有针对性，仿佛用技术解决问题的转化率可以很高。这正是前文所讲的“局限”出现了，它的软性技术——思维模式，根本不允许在局部环节使用，所以最终实际落地常常一地鸡毛，做技术和做业务的两拨人不得不分道扬镳，各自自保。下面提供我工作时的方法论，可见一斑：数据闭环（输入、输出、反馈调节）老生常谈的词，实现难度在基本素质和部门协调上。首先，输入讲究来源的普适性，不仅可以接入数据库结构化的数据，也可以接入爬虫爬取或者人工上传的数据，这就需要设置具有一定的标准化处理能力的接口；输出讲究可解释性强和“黑箱操作”，接到的输出结果一定是可执行的行动或者可以看出问题的报告，处理数据的流程也需要是既定的，不允许非数据分析师人员的干预；同时“黑箱操作”使得反馈数据变得可信度更高，可以依此在下次迭代时修改变量。如果不热衷于获取反馈调节的数据分析师，就得不到任何业务素养的积累，堪比“跑数机器”——但是再问一问机智的你，让业务方提供可用的数据反馈？你觉得，一个甲方有多大程度会考虑配合乙方呢？驱动决策“99%公司不可能实现之痛点”，实现难度在话语权上。数据分析价值应该是提供/修改/拓展决策，而不是解释决策——不好意思，现实中这工作多半是解释决策，诸如今天下雨了所以卖得不好了，领导有私人目的了让你提个数支持一下等等。一个决策的成功是实施的功劳大还是策划的功劳大？不直接参与盈利，如何取得话语权？不取得话语权，如何产出工作价值？这就成了先有鸡还是先有蛋的问题了。直接放我的驱动决策的成功案例：我做过一个运力策略给公司带来每月上百万的当期净利润，有不同事业群的四个部门十多名员工通力配合我，线下团队几百人每周都在执行流程和反馈数据给我用来修改策略，而我职级普通，没有任何管理权。为何能做到呢？独立在三点：开放式命题分析，完全没有先例、没有方向、没有资源的三无任务。我通过历史数据回溯大胆提出假设，和快速学习运筹学知识来定位方案。而方案，算法，流程，各个环节其他人都缺少知识和经验去评价，只能看我秀操作，插不上嘴。在算法部门给不出方案，开发部门解决不了时间复杂度的情况下，我自己编写模型和重构算法，把一个可能被权威人士“拍脑袋”、“攒经验”式的策略（没有第一点的环境，一般数据分析基本止步于此）做成了靠算法运行、数学理论支持、让数据在运行中去反哺修正参数的策略。基于以上两点，在阶段性成果和收益分析上也只能我来做，所以这几百万利润里算法贡献多少，运营SOP贡献多少，线下地推又贡献多少非常明晰，不存在让部门角力的机会。但这样的案例可遇不可求，没有领导的存心刁难，没有自己刻意挑战自我，是不会有柳暗花明的结果的。怎么证明这个可贵不是我主观评价呢？在我多次面试经历中，这个项目没人会质疑盈利百万，因为听过具体实施规模的，去保守估计下也是这个数。而是几乎都质疑，我一个人主导项目，并且能在两三个月内做的出成果来。因为在大公司往往面临部门内耗、以上治下、以及螺丝钉工作制，无法与数据分析的软性技术——也就是以上两个方法论组成的思维模式所相适。自动化成熟策略要试图用代码构建可复用的产品，脱离线下手工。这也是个人工作哲学吧，程序设计带给我的灵感受用无穷，希望这一点以后能成为数据分析的范式。

前言近些年，随着越来越多的企业对数据价值的认识不断提升，数据分析工具得到了前所未有的关注，特别是以自助式BI为代表的分析产品。据知名调研机构Gartner预计，到2019年，使用自助式BI产品的用户将超过专业的数据分析人员。与此同时，在人工智能、机器学习等前沿技术的推动下，数据分析工具也正在向着自动化、智能化的方向发展，未来，数据价值也势必会得到更好的挖掘和体现。近期，为了进一步了解数据分析工具在企业内部的应用情况，国内知名数据可视化分析展示厂商DataHunter联合CDA数据分析师共同开展了《数据分析工具使用现状》的在线调查活动。本报告正是以此次调查数据为基础，可在一定程度上反应出国内数据分析产品的应用现状和未来发展趋势。样本描述1. 参与调查人员年龄段分布以21岁-30岁年龄段为主，占到了总人数的66.7%，30岁以上人群占比为32.9%。可以看出，从事数据分析相关工作的大都是年轻人，这也从侧面反映出数据分析仍是一个比较新兴的行业。当然，随着企业对于数据分析的需求愈发强烈，相信会有更多的年轻人加入这一领域。2. 参与调查人员行业分布参与调查人员的行业分布较为广泛，但主要以金融、电商、零售、教育、互联网、广告营销等行业为主。这在一定程度上也反映出，目前这些行业对于数据分析的需求最为强烈。3. 参与调查人员职业分布数据分析师占比最多，达到了32.5%，其他还包括运营人员、技术研发、产品经理、市场人员、财务等。从职业分布情况看，销售人员占比较小，也表明目前还有很多国内企业并未将数据分析产品应用到业务层，未来，随着数据分析与业务发展的结合愈发紧密，相信此部分人员的比重会越来越多。报告要点1. 近半数受访者已抛弃Excel从调查结果看，53%的受访用户经常使用Excel作为数据分析工具，使用第三方工具或Python、R等开源工具的受访用户分别占到了26%和21%。作为微软Office系列的代表性产品之一，Excel在全球拥有广泛的用户群，虽然其可以作为数据可视化工具使用，但如果在企业级的环境中，面对海量数据的处理和分析，Excel则难以胜任。针对大数据的处理和分析，不仅需要丰富的产品功能和响应速度，还要求数据分析产品具备较好的易用性。Python、R等开源工具虽然功能强大，但需要使用者具备一定的编程能力，使用门槛较高，而相对来说，更多的受访者会选择第三方数据分析工具。2. 数据清洗、整理过程最占用时间在整个数据分析过程中，有41%的受访者认为数据清洗、整理（ETL）过程占用的时间最多，其次是分析过程、整理汇报、收集数据以及数据建模。如果我们结合上一项调查结果，不难发现，这正是由于大多数受访者仍在使用Excel作为分析工具。其实，以自助式BI为代表的新一代数据分析工具，如DataHunter，最大优势之一就是帮助业务人员和分析师简化ETL过程，系统在上传数据或对接业务系统的过程中，就完成了初步的数据整理，再通过简单的数据关联（建模过程），就可以开始进行数据分析。3. 全维度数据钻取等分析功能需求明显在日常工作中，有23%的受访者表示希望借助数据分析工具完成数据统计、筛选、钻取等操作，这说明，目前此部分用户所使用的分析工具并不具备这些功能。此外，也有20%的受访者希望通过数据分析工具完成整合工作。值得注意的是，基于分析结果的分享和协作，也成为目前数据分析师的需求点之一。在此次调查中，有12%的受访者希望分析工具具备此项功能。Gartner在今年发布的《2018分析和商业智能平台魔力象限报告》中也特别强调，共享协作将成为未来商业智能产品的标配功能之一。4. 简单、智能是未来数据分析工具的发展方向对于未来数据分析工具应具备的特性，分别有32%的受访者认为是操作简单、人人可用以及智能分析预测。随着对数据价值认识不断提升，企业各部门、各角色都开始注重通过数据分析来进行业务决策，产品的易用性便成为使用者最为关注的产品特性之一。同时，随着人工智能、机器学习等前沿技术的不断推动，相信自动分析、预测分析也即将成为现实。

一、市场调研定义及分类市场调研，泛指调研机构通过科学系统的调研方法（常为定性、定量研究方法）研究目标企业或市场，并获得消费者对产品、服务真实意见或市场竞争现状数据的活动过程，有助于帮助企业形成特定市场营销决策，是企业开展营销活动的重要环节。广义而言，市场调研机构泛指所有可自行开展调研项目的组织、机构或部门，如可承揽桌面调研项目的咨询公司、部分本土知名企业（如腾讯、网易）的独立调研部门等。市场调研可从调研范围、调研性质、调研频率、调研方法、调研内容等角度进行分类。以调研范围划分可分为全面调研和抽样调研；以调研性质划分可分为探索性调研、描述性调研、因果性调研和预测性调研；以调研频率划分可分为一次性调研、连续性调研；以调研方法划分可分为文案调研、实地调研；以调研内容可划分为顾客满意度调研、消费者需求调研、竞争动态调研和市场环境调研。市场调研按不同角度分类数据来源：华经产业研究院整理二、中国市场调研行业产业链分析中国市场调研行业产业链上游主要参与者分为一手信息来源（包括行业研究专家、调查访问对象）与二手信息来源（包括行业协会或官方机构、第三方研究机构、新闻媒体网站）；产业链中游参与者为市场调研企业；产业链下游参与者为企业客户、政府机构、个人客户等。中国市场调研行业产业链数据来源：华经产业研究院整理1、产业链上游分析一手信息来源，一手信息来源，即市场调研企业获得的原始资料数据（需自行整理分析，方可获得结论），具有实证性与保密性高的特征。如行业研究专家：行业研究专家可为市场调研企业提供行业咨询服务（如行业未来趋势预测、市场竞争现状、行业痛点分析等）。二手信息来源，即其他机构或协会搜集并整理分析的现有资料数据，可用于市场调研企业调研时参考，具有实证性与时效性低的特征。如行业协会或官方机构：行业协会或官方机构常出具行业相关重要数据（如行业市场规模、进出口业务量、宏观经济等数据），可信度高但常存在时效性差的问题。2、产业链下游分析中国市场调研行业产业链下游参与者包括企业客户、政府机构及个人客户，其中企业客户占比最高，为80%左右。中国市场调研行业初期，外资企业客户数量较多，但随着时间推移，本土企业相继崛起，市场调研需求逐步增多。现阶段，中国市场调研行业本土企业客户数量占比约为90%，外资企业客户数量约为10%。本土业务为市场调研行业主要增长驱动力，国际业务有待加强。数据来源：公开资料整理三、中国市场调研行业市场规模随着中国经济的高速发展，科技技术随之迅速迭代更新，用于市场调研的研究方法与技术不断增多，如眼动、脑电研究方法、互联网与大数据采集分析方法等。调研方法与技术的不断丰富提高了调研数据的准确性与真实性，推动中国市场调研行业不断走向成熟。此外，伴随本土企业的不断崛起，为更了解市场现状、洞察消费者行为特征、提升市场竞争力，本土企业逐步养成市场调研意识。在此背景下，可提供专业服务以协助企业进行品牌研究、消费者研究、市场行情研究的市场调研行业深度受益。2015-2019年，中国市场调研行业市场规模由115亿元增长至187.1亿元，年复合增长率为12.9%。数据来源：公开资料整理互联网技术快速发展，为市场调研行业带来利好因素。市场调研企业逐渐将传统市场调研方式与互联网市场调研方式相结合，可丰富数据采集来源、加快数据获取时间、减少实际调研成本并拓宽调研应用场景。大数据时代来临，可进一步优化市场调研技术与研究方法，通过不同算法不断深挖更高层数据，并保证数据准确性与真实性。传统市场研究方法面临革新，市场调研企业运作效率将得以有效提升。在上述因素影响下，预计2019至2024年中国市场调研行业市场规模将以13.5%的速率持续保持增长，2024年中国市场调研行业将有望增长至351.9亿元。数据来源：公开资料整理相关报告：华经产业研究院发布的《2021-2026年中国互联网行业发展监测及投资战略规划研究报告》四、中国市场调研行业驱动因素分析1、本土企业崛起，扩大调研市场需求中国市场调研行业早期，市场调研企业多服务于部分大规模外资企业与合资企业，本土企业市场需求尚小。但伴随中国经济的快速发展，大量本土企业相继崛起，为提升品牌竞争力、抢占更多市场份额，本土企业的市场调研需求增多（如媒介研究、客户满意度研究、市场行情研究、用户行为态度特征研究、品牌与声望研究、价格研究、产品现场测试或追踪研究、广告效果追踪研究等），其中媒介研究、客户满意度研究、市场行情研究与用户习惯&态度研究市场实施比例较高，分别为13.7%、12.8%、9.1%、9%。数据来源：公开资料整理2、调查研究方法与技术不断多元化，促进市场调研行业发展随着中国社会经济不断发展，科技技术快速迭代更新，调查研究方法与技术也随之愈加丰富。调查研究方法主要分为三类：定量研究、定性研究与大数据研究。据中国信息协会市场研究业分会数据显示，采用以上研究方法的企业占比为73%、20.3%、6.7% ，其中面访研究为企业采用最多的研究方式，占比高达37.2%。市场调研企业通过定量研究为主、定性研究与大数据研究为辅的方式，可进一步提升数据采集、整合、分析的运作效率，充分保证市场调研数据分析方法的合理性，有利于促进市场调研行业发展。数据来源：公开资料整理五、中国市场调研行业竞争格局分析中国市场调研行业市场参与者可分为三大梯队（根据企业营收）：第一梯队企业是以尼尔森、盖洛普、益普索为代表的世界知名外资企业，年营收多为数亿元，此类企业为行业标杆企业，拥有领先个案研究水平；第二梯队企业是以CSM、零点研究、慧聪为代表的本土或合资领先企业，年营收常超过5000万元，成立较早、拥有丰富行业经验；第三梯队是以现代国际、中为咨询为代表的本土知名企业，年营收多低于5000万元。中国市场调研行业梯队企业情况数据来源：公开资料整理尽管世界知名外资市场调研企业市场影响力大、竞争力强，但本土市场调研企业业务水平逐步提升，不断抢占行业市场份额。现阶段，从企业类型分布来看，民营企业分布占比最高，为73.2%左右，其次为股份制企业、合资企业、国有企业等，占比分别约为12.5%、8.0%、4.5%。由此可见，选择开展市场调研业务的民营企业数量不断增多，市场竞争随之日益激烈，企业需加强项目研究质量把控，方可长久发展。数据来源：公开资料整理六、中国市场调研行业未来发展趋势1、互联网市场调研为重要发展方向通过互联网市场调研，市场调研企业可丰富数据采集来源、缩短数据获取时间、降低实际调研成本。现阶段，常用的互联网市场调研数据收集方式包括网站问卷调查、电子邮件调查、网上小组座谈、一对一网上深层访谈、文献资料分析、弹出式调查、网上观察、网上实验法等，其中选择网站问卷调查的市场调研企业使用占比最高，为59.8%，其次为网上固定样本与电子邮件调查，占比分别为27.7%、20.5%。数据来源：公开资料整理独立使用互联网市场调研方式的企业数量占比为30.5%，以传统市场调研为主的占比为29.9%，互联网与传统调研相结合的占比为24.3%，从未使用过互联网市场调研的占比为15.3%。互联网市场调研的商业价值不断受到市场调研企业的认可，其应用场景也愈加广泛，涵盖网络用户监测（如用户数量、结构、地理分布、消费行为）、网络广告监测（如网络广告发布量、点击率）、网站流量监测（如网站访问量、购买率）等。数据来源：公开资料整理在经历互联网技术带来的变革后，市场调研企业逐渐意识到互联网市场调研的重要性，相继开始采用互联网市场调研的方式。相比传统市场调研方式，互联网市场调研可为企业带来诸多优势（如调研效率高、范围广、成本低等），青睐互联网市场调研的企业数量不断增多，因此互联网市场调研为行业重要发展方向。2、大数据技术将不断应用于市场调研大数据技术的蓬勃发展不仅减少了企业在人力物力方面的投入成本与调研周期，还促使数据信息朝多样化、完整化方向发展（通过数据清洗、数据调整、数据补充等方式优化已获取的数据信息），进一步提升市场调研企业的运作效率。传统的市场研究方法是通过定性、定量市场调查手段实现品牌研究，而大数据手段则是通过网络爬虫技术对新闻媒体、社会化媒体等网站进行监测，实时掌握品牌市场舆论与消费者满意度情况，促进了企业对品牌形象现状与趋势的了解。华经情报网隶属于华经产业研究院，专注大中华区产业经济情报及研究，目前主要提供的产品和服务包括传统及新兴行业研究、商业计划书、可行性研究、市场调研、专题报告、定制报告等。涵盖文化体育、物流旅游、健康养老、生物医药、能源化工、装备制造、汽车电子等领域，还深入研究智慧城市、智慧生活、智慧制造、新能源、新材料、新消费、新金融、人工智能、“互联网+”等新兴领域。

如今不管在什么行业领域中，拥有好的数据分析是很重要的。有人说数据分析时会运用一些工具呢？而datafocus就是运用最多的，因为传统的数据分析比起来，不仅交互更加智能，而且效率也是直接提高了很多。今天小编就和大家说说数据分析的的目的和意义。数据分析简单来说就是对某一数据进行详细的分析。而专业来说就是指用适当的统计分析方法对所收集来的大量数据进行分析，从而提取有用信息，从而形成结论并对数据加以更为详细的研究和概括总结。不过这一过程也是质量管理体系的一个支持过程。数据分析的目的其实就是把隐藏在大批杂乱无章的数据中进行信息的集中、萃取和提炼出来，以便找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。而且数据分析是组织、目的地进行数据收集和分析，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研、售后服务、最终处置的各个过程都是需要运用数据分析过程的，以此来提升有效性。看完以上这些有关数据分析的的目的和意义的总结，相信大家在看完之后也都是学到了很多。还有一点就是数据分析的数学基础是在20世纪早期而确立的，而且数据分析也就说数学和计算机科学想结合的产物。如果还有什么想要了解的，大家可咨询网站小编。除非注明，否则均为DataFocus企业大数据分析系统,让数据分析像搜索一样简单原创文章，转载必须以链接形式标明本文链接。

营销岗位的效果取决于数据分析，不知道大家认同不认同。能用上的操作都不多，重点在于怎么去做策划、做营销，而这些的重点都离不开——数据分析。SEM这个岗位，会搭建账户，基本操作就都会了。差距在哪？高手会根据市场反馈的结果调整账户，没有经验的人遇到问题只会瞎调。这些数据在大的互联网公司早有准备，今天来介绍数据分析的神器“观星盘”。观星盘是百度的营销数据平台，核心能力是数据洞察和人群分析行业洞察：主要是针对汽车、奢侈品和3C客户。功能强大需要的自己研究。品牌洞察：针对有限的几个行业，对于行业里面的大品牌，市场占有率，竞争情况，客户搜索特征做了统计。关键词洞察就厉害了，是大部分行业都能用的：意图关键词拓展出来的词，对比于以前大搜给的词精准了很多。搜索前后序能看到客户在搜索我们关键词之前和之后搜索的词，对应的是客户的初始需求，和未被满足的深度需求。有了这些信息，可以让我们的推广信息更接近客户的初始需求。举个例子：比如做餐饮加盟，通过前面的关键词，就能捕捉到，客户最初的需求，可能只是做加盟，或者只是做创业。我们就能比同行更早的接触到客户。再举个例子：未被满足的深度需求，我们布局到我们页面中，或者写成沟通工具的文案，对客户发起沟通请求，客户会更容易接受。人群集市主要是人群属性，人群属性太重要了。OCPC和CPC的主要区别就是这个，OCPC拥有智能算法，可以匹配到最接近目标客户的人群。所以OCPC效果好于CPC。推广流程的每个环节，都能在对应的位置看到人群属性。通过人群集市可以清楚的看到，点击消费的这部分人，和制定推广计划时候想的是不是一批人。对比品牌洞察和主题人群，就知道，我们的投放有没有偏差。还可以通过转化好的人群属性去加属性拓量，人群属性是和关键词一样重要的一个维度。观星盘是SEM、SEO以及所有营销人员非常重要的法宝，相信对你肯定有用！

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。

要想明确数据分析师的成长之路，不仅要明白数据分析项目的整个流程，更要结合当今时代想要的人才，现将二者之间建立了一定的联系：数据分析师成长之路把有关数据的项目大致分为了数据获取—>数据存储、提取—>数据预处理—>数据建模—>数据可视化几步，每个流程下对应的当今时代需要的人才。从头来看，数据获取阶段通常不用自己获取，在企业里会有自己想要分析的数据，但如果针对在校学生想要练手可采用公开数据源，这样锻炼了自己爬虫的技巧。这部分通常不单独作为企业招人的唯一标准。数据获取、存储阶段在数据工程方向阶段诞生了 ELT 工程师，它主要的工作负责数据清洗、写 SQL 语句等，它的入门门槛本科即可，那么月薪在一线城市 8-15k 左右；在数据平台上需要数据维护人员，我把它划分在数据存储、提取阶段，初阶为数据运维工程师，主要负责数据平台的管理，任务调度等，入门门槛为本科，月薪在 15-25k 左右，如果你是程序员熟悉 Hadoop、Spark 等可以考虑做相关工作。它的进阶为数据架构师，月薪也在 30k 左右。数据预处理阶段也不设一个单独的岗位，但现在有很多数据预处理的手段，有用 python，MATLAB 等。数据建模阶段诞生了数据挖掘方向的人才，初阶为数据挖掘工程师，学历门槛较高，一般硕士居多，主要负责一些推荐系统、算法调度、数据挖掘项目等，它至少需要掌握一门语言，python，Java、算法等，月薪在 20-35k 左右，进阶为数据中心负责人，主要负责整个数据部门的管理，这时候就需要技术和一定的经验，通常在 6-10 年的打磨。数据可视化阶段分为市场调研、数据分析、数据工程三个方向。1、市场调研方向初阶为调研顾问，它的入门槛较低，本科即可，而且一些非计算机专业、逻辑思维缜密可以考虑，它更专注于业务能力。主要负责面向互联网、零售等客户，撰写分析报告，月薪在 5-8k。主要掌握的技能有 Excel、ppt 等。进阶为市场调研经理，主要负责为整个项目、产品的领导，月薪在 10-25k。它的终阶为市场调研经理，主要负责整个市场调研运作和大品牌的市场，这时候更需要对业务的精通。经验要在 6-10 年以上，月薪也很客观在 30k 以上。2、数据分析阶段初阶为数据分析、运营，它的学历为本科即可，主要负责产品数据的监控、撰写分析报告，需要掌握 excel、SQL 语句，和数据分析软件 SPSS 等，月薪在 5-10k 左右，进阶为数据产品经理，主要负责数据项目、对公司产品规划等，那么同产品经理有异曲同工之处，需要掌握产品经理的 Axure; Visio、MindManager、BI/DW 原理、实施、了解常用推荐算法、了解机器模型。3、数据工程方向上的可视化工程师主要负责编写后台数据报表，数据体现。需要掌握 SQL、JavaScript、python 等，主要将数据可展现化，月薪在 8-15k 左右。无论是哪个发展方向，长期的数据分析能力和业务能力都是必不可少的，那么针对新人可考虑为先做一个能使用 SQL、excel 等工具的初级数据分析师，然后成长几年，再决定在更专注业务方向，还是更专注于挖掘、算法方向。了解更多干货，请关注“贪心科技AI”公众号。

来源：巨丰投顾上市公司发布年报或公告帮助投资者更为清晰地了解上市公司基本面，但财报显示的信息有限，无法对公司做出准确的预判，甚至公司真实情况也会忽略或隐藏，企业调研有助于强化投资者对上市公司当前基本面及未来发展空间的了解。通常来看，调研行为显示出机构对于相关标的投资价值的关注，因而在其疑问获得上市公司满意的答复后，相关上市公司也极有可能成为机构资金布局或增仓的目标，获得增量资金的进驻。1、机构密集调研医药生物行业从板块上看，近一月机构调研频次最多的是中小板上市公司，占比为43%，其次是创业板上市公司，占比31%，最后是主板上市公司，占比为26%。从机构活跃度来看，本月证券公司调研最为活跃，共调研525次，其次是基金公司，调研次数达到428次，另外资管和私募调研数据也比较靠前，分别为388次和373次。从行业调研数据上看，本月机构重点调研医药生物、电子和计算机等行业，从总量看，医药生物最受机构关注，调研总量达2592次，其次是电子行业调研总量为2414次，计算机行业调研总量为2235次，另外还有诸多行业受到机构密集调研。机构行业调研：机构观点电子：光大证券认为受到疫情影响，与夏季开发者大会相同，苹果选择在线上举行秋季芯片发布会。 iPhone 12 系列首次缺席秋季发布会，苹果更新了平板电脑以及智能手表两条产品线，并将新发布的 5nm A14仿生芯片首次率先应用在 iPad 产品上；另外，随着软件服务贡献苹果营收越来越多的占比，苹果也在发布会上推出Apple One 全家桶订阅服务进一步提升其各类会员服务产品订阅量。食品饮料：渤海券认为至8月底上市公司业绩报告披露完毕，板块整体略超预期，同时由于行业具有刚需及内需的双重属性，板块继续跑赢市场。与此同时，今年上半年食品饮料板块的完整逻辑随着半年报业绩的披露逐步兑现，市场在九月初展开回调。从已披露的大众品业绩情况来看，单二季度营收增速普遍由于下游补库存的需求有所加速，叠加终端实际需求旺盛主动收缩费用投放，使得上半年业绩整体超预期。但剔除该影响以后我们认为，未来大众品的营收增速或会趋于合理水平，投资逻辑转向长期，建议优选营收增长具有持续性的行业龙头。此外，白酒板块随着季报披露完毕，业绩风险释放。我们认为，白酒板块的业绩仍然将环比持续改善，行业天然属性仍存，需求将会得到逐步确认，资金在双节前有望重拾对白酒板块的信心，建议优选确定性较高的高端白酒，同时关注次高端动销的恢复情况。化工：国信证券认为基础化工板块Q2恢复增长趋势，上半年整体业绩触底反弹。上半年行业整体营收同比-0.53%，基本恢复到去年同期水平，其中Q2同比大幅转正为5.71%。上半年行业整体归母净利润同比-13.46%，受疫情和油价双重冲击较为明显，其中Q2同比-0.42%，行业整体触底反弹开始复苏的趋势较为明显。上半年盈利能力较强的子行业主要集中在化工产业链下游环节，其中改性塑料、塑料制品、涂漆涂料、日用化学品、涤纶（包含炼化项目）、树脂等子行业的盈利能力明显强于行业平均水平。在扩产周期开启阶段，叠加原材料价格低迷，化工产业链利润向下游转移的趋势仍在延续。从行业调研家数看，医药生物、电子、机械设备是上周调研家数最多的行业，三行业分别有69家、63家和60家上市公司被调研，另外计算机、机械设备等行业有多家上市公司被调研，总体看，电子行业是本周重点调研的行业。2、歌尔股份和洽洽食品获机构密集调研从个股数据看，迈瑞医疗和兆易创新等十家公司受机构调研次数最多，最受关注。海鸥住工看点：公司是装配式卫浴第一股，目前已完成从卫浴代工的 OEM/ODM 服务到整装品牌商的转型。公司收购四维卫浴、有巢式、大同奈等多家企业，快速具备全品类营销能力，当前正在处于从外销到内销的转型期。从业绩端来看， 2019 年收入边际提速，收入业绩稳步提升，盈利能力明显增强。公司 2019 年实现营业收入 25.7 亿元（+15.5%），归母净利润 1.3 亿（+212%），毛利率 24.34%（+4.64pct），净利率为 5.25%（+3.37pct）。从产品结构角度来看，传统业务营收中最多，整体卫浴、瓷砖领域和定制橱柜放量明显。公司股权稳定，已实施股权激励计划，有利于公司稳定运营。。涪陵榨菜看点：公司是国内唯一主营榨菜销售的上市企业，也是榨菜行业唯一的全国化企业。公司2019年营业收入19.9亿元，我们估算榨菜行业2019年产值在80亿以上，公司市场份额为25%左右。公司发布2020年中报，上半年实现营收11.98亿元，同比增长10.28%，归属净利润为4.04亿元，同比增长28.44%。公司公告拟定增33亿元用于40.7万吨原料窖池建设、20万吨榨菜生产车间及设备、园区物流及其他设备、信息化平台建设。公司现有产能主要供应C端消费市场，若募投产能顺利投建，将有助于公司未来开拓餐饮榨菜市场、休闲榨菜市场等新兴领域；同时公司仍将积极培育萝卜、泡菜、海带丝等其他品类，择机进入酸菜、酱菜领域，做大酱腌菜；为公司后续进入酱类、泡菜、川调和休闲果蔬零食市场做准备。公司控股股东涪陵国投和董事长周斌全将分别认购13.5亿元和0.8亿元，合计约占43%，大份额认购体现出了大股东及管理层对公司未来发展的信心。来源：好股票作者：毕然 执业证书：A0680618110001

1.国家统计局国家统计局官网是国家统计局发布统计信息的主要渠道之一，每逢月、季、年度等统计信息发布日，在国家局官网“最新发布”栏目都会发布新闻稿。它与“国家统计信息发布日程表”一致，是公众获取最新统计数据的首选。2.移动观象台各行业的分析报告、白皮书、峰会PPT，行业报告和行业观点居多。都是可以直接下载的，唯一的缺点就是搜索不太好用，有时候并不能搜出所有关键词的报告，不过完全免费。这个小缺点我还是可以原谅的。3.DataFocus图表的制作和呈现我会选择专业的数据分析工具，但同时又要兼顾到操作简便这一需求，所以我会选择DataFocus。很大一部分原因是他的搜索式分析吸引了我，搜索式分析是基于自然语言处理（NPL）技术之上的创新，随着人工智能技术的普及，搜索式分析将成为业界主流，颠覆、取代现有的由Tableau开创的拖拽式分析方式。可以制作很美观的图片，让你的分析报告比别人更胜一筹。除非注明，否则均为DataFocus企业大数据分析系统,让数据分析像搜索一样简单原创文章，转载必须以链接形式标明本文链接。