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公司数据。企业所属行业的数据属于机务秘密。经查询企业所属数据资料显示，企业所属的行业数据属于公司数据。是公司绝密的数据不允许外人泄露，泄露属于犯法行为。

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建筑行业是国民经济的重要物质生产部门，据相关数据统计，2019年中国建筑行业总产值将突破25万亿元，未来五年(2019-2023)年均复合增长率约为7.08%，并预测在2023年中国建筑行业总产值将达到33万亿元。如此巨大体量的行业，信息化应用水平却很低，可以说建筑行业落后于整个社会的信息化水平。很多建筑行业企业具备数十年的资历，但信息化建设却处于刚刚起步阶段；虽然具备了行业内先进的管理理念，但信息化管理却很落后。当企业高管想查看项目数据时，所有的报表却都在项目业务人员手里，把所有数据整理汇报到高管时，这些数据已然变成历史数据。简而言之，实时的监控进度，高效的汇总分析，是目前建筑行业信息化遇到的痛点。到底应当如何进行当前建筑行业的分析设计，并没有一个统一标准，源于建筑行业本身的特殊性。行业特点建筑行业采用项目制运营方式，每个项目都是依据合同设立，有完整的生命周期，有明确的建设目的、范围、技术手段和质量要求，具备不可复制性。分析挑战建筑行业信息化建设起步较晚，在分析中，不得不依赖大量的填报信息；企业管理序列较多，数据口径各自定义，与项目交汇时，更是难以整合；项目施工过程中，往往计划与实际偏差较大；项目周期较长，数据完整性和可操控性都有难度。分析要点让我们先来了解一下几个基础指标。1.合同额在报告期内签订的工程合同项目的金额，同时也表明了承建的工程规模和需要完成的工作量。2.产值以货币形式表现的企业在一定时期内生产的产品价值，是反映建筑行业生产成果的重要指标。3.审定值由甲方或监理公司，在乙方报审值基础上，核对之后，甲乙双方达成共识，最终敲定所得出的工程量。4.收入额建筑行业的收入额确认有两种方式：1.在审定时确认收入；2.依据合同按照一定规则记录合同周期内的收入。下面来看下建筑行业一般的管理关注点，也就是分析要点。1.盈利能力ROE是盈利能力分析的要点，反映了目前企业经营概况。2.发展能力企业市场布局及签约项目代表了企业短期发展能力。3.项目管理主要是对项目预算执行的管控。4.资金管理在建筑行业，资金风险的控制是非常重要的。实现价值分析云建筑行业解决方案，能帮助建筑行业企业建设全价值链的分析体系，从而提炼管理价值信息，提升管理复用能力，助力建筑行业企业数字化升级。

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可以查询相关的统计网站，也许每年都有相关的行业报告发布可以查看行业的门户站点，有些大型的站点也会做年终的行业报告分析的

用宏观和微观相结合的分析方式，利用科学的统计分析方法，描述行业概貌的同时，对各行业进行细化分析，主要运用图表方式，直观地阐明了各行业的经济类型构成、规模构成、经营效益比较、生产状况及对外贸易情况等。

数据分析师工作工程中会根据变量的不同采用不同的数据分析方法，我们常用的数据分析方法包括聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析，要想熟练运用这些方法，首先需要弄懂这些方法的定义。 1、聚类分析 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析 相关分析，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析 对应分析也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组变量的相依关系的统计分析方法。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析 又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。

主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总。具体的实例可以去阿里云大学官网做一些Clouder，增加对Python在项目中的使用场景理解，或者九道门商业大数据分析实验室官网，学习数据库、数据建模等大数据实例分析。

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　　1 行业数据　　　　　　行业数据对于一个APP来说，至关重要。了解行业数据，可以知道自己的APP在整个行业的水平，可以从新增用户、活跃用户、启动次数、使用时长等多个维度去对比自己产品与行业平均水平的差异以及自己产品的对应的指标在整个行业的排名，从而知道自己产品的不足之处。这种纵向的对比，会让自己的产品定位、发展方向更加清晰。　　2评估渠道效果　　　　　　在国内，获取用户的渠道是非常多的，如微博、微信、运营商商店、操作系统商店、应用商店、手机厂商预装、CPA广告、交叉推广、限时免费等等。看一个APP的数据，首先要知道用户从哪里来，哪里的用户质量最高，这样开发者就会面临一个选择和评估渠道的难问题。但是通过统计分析工具，开发者可以从多个维度的数据来对比不同渠道的效果，比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不同来源的用户，这样就可以根据数据找到最适合自身的渠道，从而获得最好的推广效果。　　3 用户分析　　　　345　　　　产品吸引到用户下载和使用之后，首先要知道的就是用户是谁。所以，我们需要详尽地了解到用户的设备终端类型、网络及运营商、地域的分布特征。这些数据可以帮助了解用户的属性，在产品改进以及产品推广中，就可以充分利用这些数据制定精准的策略。　　4 用户行为分析　　　　　　在关注完用户的属性后，我们还要高度关注用户在应用内的行为，因为这些行为最终决定着产品所能够带来的价值。开发者可以通过设置自定义事件以及漏斗来关注应用内每一步的转化率，以及转化率对收入水平的影响。通过分析事件和漏斗数据，可以针对性的优化转化率低的步骤，切实提高整体转化水平。　　5 产品受欢迎程度在了解了用户的行为之后，我们应该看一下自己的产品是否足够受欢迎，这是一个应用保持生命力的根本。开发者可以从留存用户、用户参与度(使用时长、使用频率、访问页面、使用间隔)等维度评价用户粘度。进行数据对比分析的时候，要充分利用时间控件和渠道控件，可以对比不同时段不同渠道的用户粘度，了解运营推广手段对不同渠道的效果。

目前大数据正处在落地应用的初期，大数据分析是大数据价值化的重要方式，对于广大传统行业来说，大数据分析目前主要以场景大数据分析为主，通过场景大数据分析呈现出一些数据背后的规律，从而为决策提供帮助。随着大数据应用的逐渐普及，未来场景大数据分析将得到更大范围的普及和应用。相对于传统行业来说，互联网公司在大数据分析方面则有明显的优势，一方面互联网公司手里有大量的数据，另一方面互联网公司又具备专业的数据分析能力，所以在数据分析领域，互联网公司是目前的先行者。但是，互联网公司手里往往并没有丰富的行业数据，所以在产业互联网发展的过程中必须有行业的广泛参与，只要行业的参与才能积累行业大数据，从而为行业的发展提供帮助。因此，对于广大的传统行业来说，要想从大数据分析中寻找到新的商机，首先要从采集数据开始，行业数据的采集一方面要注重数据的维度（维度往往决定了价值），另一方面也要注重数据的全流程采集。其次，数据分析既要有数据分析专家的参与，更要有行业专家的参与，能够通过数据分析的结果发现行业的发展“瓶颈”或者“痛点”，从而设计出新的商业模式或产品。随着产业互联网的发展，数据分析将在未来的商业领域发挥出越来越重要的作用，对于当今的职场人来说，掌握一定的数据分析能力是比较重要的。

哪些行业需要数据分析呢？以下便是小编罗列的 五大擅长运用数据分析技术的行业： 那数据分析发展前景怎么样...

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题主所说的分析行业大数据，在我的理解就是，利用行业的数据，制作相关的数据分析报告。从而，最大程度的为企业主带来营销启示，并支持他们的战略决策。那，数据分析报告究竟应该如何制作呢？1）数据分析报告流程数据分析报告，其实是依据一定的流程来进行操作的。具体包括：商业问题定义，数据准备、数据清洗、数据分析、报告制作以及解决问题。倘若某个环节出现问题，则需要在这个闭环里面不断的去重复，接下来我们解释一下每一个环节。商业问题定义：所谓的商业问题定义，其实就是报告目的明确。一份好的报告，应该围绕报告目的进行展开，并且最终可以解决或者印证最初的目的。而一旦目的确认，相应的数据分析思路也要敲定下来。数据准备：在这个环节，我们需要利用我们确定好的分析思路，去思考我们所需要的数据。具体包括需要什么数据，从哪里采集这些数据，具体数据字段有哪些并最终进行采集操作。由于我们是分析行业大数据，所以数据需要侧重于市场以及行业。数据清洗：根据我们采集到的数据，我们需要进行清洗，从而变成有利于我们数据分析的数据模块。其中可以利用的方法可以有很多，譬如去重，处理缺失值，处理异常值以及消除歧义等。报告制作：根据我们清洗好的数据，我们就可以进行报告的制作以及输出。解决问题：所有的报告并不是自己嗨，我们仍需要我们自己去解决实际的应用问题，这样的报告才是有价值的。譬如，通过分析行业数据，我们发现竞品的营销策略以及市场趋势等。2）分析维度列举由于题主只局限于行业数据，那这里就简单介绍一下行业数据可以分析的维度。通过我们对市场以及行业的数据进行采集，我们可以对宏观的环境，竞品动态，行业大事件剖析，行业发展趋势以及产业链等环节。具体细节，可以参考一些咨询公司或者数据公司出的行业报告。譬如，麦肯锡、波士顿、罗兰贝格、埃森哲、尼尔森、百度、腾讯等。3）相关建议如果要做好一份报告，精髓其实就在于数据分析的框架搭建。我们需要在平时学习过程中，多学习体会别人的好的框架、，然后多总结，多模仿，最终掌握一些数据分析的套路。希望这样的解答，可以解决你的疑惑，让你有所收获。

在企业信息化建设及互联网行业的发展过程中，数据量的增长已经达到了前所未有的速度厂商、分析师以及技术专家认为“大数据”(BigData)时代已经到来，针对大数据的相关技术已经被IT部门提上了议事日程除了如何存储管理大数据，更为重要的问题是如何利用大数据为企业服务，通过商业智能以及高级分析应用将其价值发挥到最大新概念是新技术的催化剂，在大数据领域中，一些新技术包括Hadoop、MapRece都得到了更广泛的应用，Hadoop、MapRece为通用计算与分布式架构架起了一座桥梁，而传统的企业数据仓库技术则遭遇了前所未有的挑战数据大集中目前“数据大集中”的发展趋势已在中国金融业获得了广泛的认同，一些大型的证券商和银行已纷纷走上了这条道路作为数据及业务应用的核心，数据中心对于用户的重要性就相当于心脏之于人体目前，越来越多的金融企业已经投入到对资料中心的建设事实上，对于众多用户而言，确保每周24小时持续运行已经不再是对资料中心的惟一要求了，先进的资料中心解决方案还应在灵活性、可扩展性、安全性、冗余备份、环境控制以及业务延续性管理等方面有着更为出色的表现，而这一出色表现必须建立在“灵活、健康、高性能的综合布线系统”的基础之上不同于其他的行业的是，金融行业已经将网络系统作为其生产机器而并非是一般的办公室运作工具，网络的畅通与可靠运行已经成为金融业正常运转的首要条件日益复杂的应用系统、海量的数据交换以及不断的更新使得数据中心在其网络系统中占据及其重要的位置安全：金融业永恒的话题信息安全是金融行业永远的话题如何利用信息技术的优势加强金融机构的内部控制，提高金融监管和服务水平，防范和化解金融风险，促进金融改革和创新，从而推动我国经济社会的发展，是当前我国金融业信息化建设面临的重大问题金融信息系统外应用系统相互牵连、使用对象多样化、安全风险的多方位、信息可靠性、保密性要求高等特征构成了金融系统的突出特点国际金融危机以来，金融系统的风险控制和监管被提到了前所未有的高度史立谈道：“金融行业对网络的安全性、稳定性要求很高，系统要能够高速处理数据，还可以提供冗余备份和容错功能，保证系统在任何情况下都能够正常运行，否则就会给用户带来巨大的损失，同时系统需要提供非常好的管理能力和灵活性，以应对复杂的应用”当然，大数据在金融行业一切都还处于初级阶段，但是，金融企业每天处理的数据规模依然在保持增长，大数据分析使得商务决策越来越接近原生数据，信息的质量也变得愈加重要如果同样复杂的分析可以运用到相关安全数据上面，那么大数据甚至可以用来改善信息安全大数据应该说是具有相当大的价值，但同时它又存在巨大的安全隐患，金融行业是不能容忍任何安全问题，一旦出现问题，必然会对企业和个人造成巨大的损失也许当大数据真的能够解决安全以及稳定性的问题时，大数据才能真正融入金融行业当中

中国统计数据查询系统里面就有。

如何快速摸清一个行业?一.行业概况。O1.6大关键要素:基本术语:基本的行业术语有哪些?专业名词有哪些?行业规模:行业整体规模和数据?行业年度经济收入?生命周期:处在行业生命周期哪个阶段?是否有行业天花板?发展历史:行业的发展历程和变迁怎样?行业发展趋势如何?未来上坡还是下坡?盈利模式:行业发展主要驱动力是什么?行业是哪种盈利模式?上下游供应:行业的供应结构如何?供应商数量与分布?一.行业概况。02.搜索方法/工具:行业整体数据:国家统计局、知网、199IT、搜数网。全球数据:世界银行公开数据、Knoema全球数据、CEIC。行业研究报告:证监会官网、发现报告网站、行行查网站、36kr、东方财富网、亿欧、钛媒体QYResearch、亿欧….…咨询机构报告网站:德勤、TalkingData、艾瑞研究-艾瑞网、卡思数据。二、市场分析。01.5大关键要素:市场规模:市场规模大还是小?与其他行业相比算大算小?行业数据:行业大数据如何?有多少家企业、产品?用户群体:行业的主要用户是谁?群体大还是小?市场增长率:近几年市场增长率如何?市场利润率如何?财务报表:龙头企业的财务报表数据如何?02.调研方法/工具:实地调研:主要是发放调查问卷，或者询问熟悉行业市场的人或者做一些实际的、小规模的活动进行调查预测。调查问卷网站:问卷星、问卷网、腾讯问卷。文案调查:主要是网上资料搜索和图书馆找相关书籍资料。案例调查:主要研究行业龙头公司的市场和产品。调研工具:行业相关辅助软件/工具，或者行业协会或网站。如生意参谋、站长之家、证监会官网。问专业人士:在行、知乎大v提问。信息查询渠道:官网、专门收集行业信息的公众号、百度等搜索引擎。公司概况查询软件:企信宝、企查查、天眼查、微猫、各类招聘软件等。三、产品研究。01.4大关键要素:产品概况:产品概况如何?产品数量和类型具体情况?产品需求:产品是否刚需?体验感如何?是否面临时代淘汰危机?产品技术:技术成熟度如何?行业产品技术发展、竞争行业技术发展怎样?产品形态:产品的主要形态如何?有形还是无形的?02.搜索方法/工具:可以自己市场调研，关注某宝、某猫等产品分类，或者去实体店看。网络调查的话，可以在行业网站和百度查出来，一些行业报告中也会提及。四、竞争格局。竞争格局:龙头老大是谁?产品竞争如何?一家独大还是多头垄断，还是百花齐放?行业影响:是否有其他行业影响竞争?五.监管政策。01.2大关键要素:中央文件:国务院文件、各部委文件如何?地方政策:地方政府文件如何?要时刻关注政府政策，改变风向，尤其是涉及到限制和处罚的内容。02.搜索方法/工具:多关注行业官网中的政策板块，就能快速获取这个内容。可以上中国政府网，地方政府官网，科技部、工信部、发改委、财政部、人力资源部、文旅部等部委的官网进行查询。

我们都知道，现在“数据分析”这个词可谓是耳熟能详。在数据分析行业中，有很多的技术，比如说数据挖掘、数据分析、人工智能、深度学习、人工神经网络、机器学习等等。很多朋友都想好好的了解一下数据分析行业的实际情况，在这篇文章中我们就给大家介绍一下数据分析行业中的数据分析和数据挖掘。1.数据分析数据分析是一类统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。本学科近年来的成功，很大程度上是因为制图技术的提高。这些图可以通过直接分析数据，来突出难以捕捉的关系；更重要的是，这些表达方法与经典统计方法正相反。其他一些用于收集数据，以便搞明白哪些是同质的，从而更好地了解数据。当然，数据分析可以处理大量数据，并确定这些数据最有用的部分。很多人认为数据分析是一个新兴的技术，其实并不是这样的，数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。2.数据挖掘数据挖掘是一个跨学科的计算机科学分支 。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑，以及发现结构、可视化及在线更新等后处理。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。数据挖掘是数据库知识发现的分析步骤，本质上属于机器学习的范畴。使用数据挖掘方法来采样过小以致无法可靠地统计推断出所发现任何模式的有效性的更大总体数据集的部分。不过这些方法可以创建新的假设来检验更大数据总体。所以对于数据挖掘的方法还是要做好选择。通过对数据分析和数据挖掘的介绍，相信大家对这两门技术有了一定的了解，这两个技术在数据分析行业中非常重要，所以说，如果大家进入了这个行业，那就一定要掌握好这两个技能。

大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹：制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

很多初入大数据领域或者转行进入大数据领域的朋友，需要了解的第一件事不是说各种组件框架生态相关的东西，也不是各种编程语言基础。而是，了解清楚以下几个问题：1)大数据领域到底包含了哪些东西，解决了哪些问题?2)自己的实际基础是什么，如何结合自己的基础以及兴趣爱好，在整个大数据领域链路中，找到最好的切入点。只有解决了上面两个问题，才能给自己最精确的定位，找准方向深入下去。第一个问题，大数据领域的范围。现在一说起大数据分析，简单起来就是一个词，但其实这个方向已经可以形成一个技术领域了，包含了方方面面的技术点，也提供了各种不同的技术岗位。所以，不同的岗位，对应的需求，工作内容都是不同的。我们可以根据数据从下到上，从无到有，到产生价值整个数据业务流程来拆解，并且与此同时，来看看每个环节我们需要的技术储备以及能做的事有哪些。大数据分析的几大基本业务流程：收集 -> 传输 -> 转换/清洗 ->存储 -> 再加工 -> 挖掘/统计 -> 上层应用输出总的来说，可以分以下几个大块。第一环：数据的收集在收集阶段，我们来看看数据主要有哪几种存在方式：1)第三方开放数据集2)业务数据3)服务日志4)行为上报数据首先针对于第三方开放数据，目前爬取第三方开放数据的形式已经逐渐被认可，并且将会越来越多的人以及企业从互联网开放数据集中获取原始数据。所以，针对于开放数据的获取，爬虫已经可以单独形成一个体系了，包括不同的爬虫框架，以及近年来对于分布式爬虫的技术需求等，在语言方面主要还是python以及java为主，辅助其他相关脚本知识。如果数据是业务数据，那么通常在传统的路子中，业务数据一般存储在传统的数据库中，那么，对于传统数据库相关的技术知识不可避免的需要有所了解。我们需要对数据进行统一化处理，又不可避免的涉及到数据的迁移，即从传统数据存储介质中迁移到诸如hadoop生态中，那么涉及的迁移框架诸如sqoop之类的，又是不能不懂一些。在语言以及基础要求上，对SQL相关的知识需要补充，以及linux操作，简单的python需要掌握。最后，如果是数据上报的形式，你需要对整个数据上报的流程熟悉，怎么进行埋点、怎么收集上报的数据，上报过来怎么进行传输接受落地，这里就不多说，最终这种上报过来的数据反倒相对规整。第二环：数据的传输数据的传输到底在什么时候会涉及到呢?诸如上面说到的数据上报，在大数据模式下，通常上报过来的数据我们都不会马上进行落地的，因为涉及到不同部分其效率不一样，在峰值波动的情况下，直接落地十有八九都会导致系统宕机。所以，数据的传输在大数据领域中有着不可替代的左右，会出现在各种系统耦合之间，一方面用作数据的传输，另一方面用作数据的缓冲、系统解耦。在hadoop生态中，最有名的莫过于kafka与flume的组合搭配了，收集数据，并进行数据传输，此外还有不少类似的消息队列存在，诸如ActiveMQ、阿里的RocketMQ等等。第三环：数据的存储生态中最最核心的存储组件莫过于HDFS了，这是支撑hadoop能够做大批量数据处理的基础支撑，便捷而强悍的横向扩展能力。还有各种基于此之上不同形式的数据存储方式，诸如hive、HBase、甚至ES、Solr勉强都算，以及不可忽略的传统类型的SQL存储方式。我们需要理解的是，不同的存储方式应对于实际的应用场景是不同的，HDFS作为最基础的分布式文件系统，我们就不多说。如Hive其更作用更多用于类传统式的SQL查询操作，其对于效应效率要求并不高，但对于数据规模的支撑性良好;而HBase则更偏向于即席查询，要求有更高的响应效率，但对于查询的复杂性支持上则相对较弱。而我们说诸如ES、Solr都也勉强算是一种数据存储的组织方式，其实也是有一定道理的，因为他们本身也支持这种分布式的数据存储，只不过他们是为了应对于自己框架的检索需求而设计的数据存储组织。如Redis，也算是目前大数据生态中不可缺少的数据存储方式之一，基于内容，应对于高效的数据存储与读取，在很多的实际应用场景中都用的到。第四环：数据的再加工其实这一层主要要说就是基于Hadoop的MR框架以及Spark，当然，也有其他的一些分布式数据处理框架。大规模的数据清洗转换、再加工，都离不开分布式处理框架的支持。我们需要对杂乱的数据进行标准化、对残缺的数据进行补全、对原始的数据进行深度加工提取高级属性等等。简单的，我们可以通过一些处理脚本来做，但针对于大规模的数据量级，我们依然需要依赖MR或者spark这种框架来处理。而针对于一些实时的场景，我们也不可避免的需要掌握诸如storm以及spark streaming之类的实时框架。所以，在这一环，我们不止需要了解不同的大数据处理框架，我们还需要在基于框架的基础上，做数据应用开发，进行数据处理。最后一环：数据应用价值输出前面我们做了很多事，包括数据的收集、传输、处理、存储等等，但这些都是手段，都不是我们的目的。我们的目的是让数据产生价值，这也是企业做大数据的核心目的。我们可以用数据来做什么：1)基于统计分析、数据预测，做数据化运营、决策，提升效率、效果，这是最常见的应用场景。2)做推荐，在主体之外产生衍生价值，提升单位价值转换。3)画像体系，至于说画像能做什么，只要能做的准，能做的事可多了。4)基于数据化、智能化的搜索。5)实现业务的数据化、自动化、智能化。相关推荐：相关推荐：《大数据分析师工作内容》、《转行大数据分析师后悔了》、《零基础学大数据分析现实吗》、《大数据分析要学什么》、《大数据分析方法》、《浅析大数据分析技术》、《大数据分析流程是什么》、《大数据分析十八般工具》、《大数据分析12大就业方向》、《剖析大数据分析就业前景》、《大数据分析是什么》、《大数据分析培训课程大纲》、《大数据分析培训课程内容有哪些》

艾媒每年公开或定制发布新经济前沿报告超过2000份，其中就有涉及汽车行业。想了解中国汽车行业的市场情况，可以关注。如果想了解各大汽车品牌的市场情况，如比亚迪的产销数据、吉利汽车的产量数据等，或是国际知名汽车品牌，如福特公司、通用汽车等，都可以找得到。

相比3月数据会有所降低，而且也会有特别不好的表现，这是由于疫情的影响。

互联网行业和传统行业的数据分析都是用来帮助企业做决策的工具。但是互联网行业的数据比较多，更加细致，更容易被收集和分析，而传统行业的数据收集和分析相对困难一些。此外，互联网行业的数据分析更加依赖于大数据技术和机器学习算法，而传统行业的数据分析更多地依赖于人工分析和传统统计学方法。

统计局网站可以采集到大多数行业的数据,在几百个左右.中华人民共和国统计局（简称：国家统计局）是直属的统一国民经济、文化教育、社会人口等调查统计工作的部门，成立于1952年8月，为了适应社会主义经济建设的需要，人民政府第十七次全体会议决定成立。主管统计和国民经济核算工作，拟定统计工作法规、统计改革和统计现代化建设规划以及统计调查计划，组织和监督检查各地区、各部门的统计和国民经济核算工作，监督检查统计法律法规的实施。

1、首先打开东方财富网。2、其次点击键盘上的F10，在打开的页面找到财务分析点击。3、最后在财务分析和经营分析栏目中寻找有关数据内容。

网页观看。1、首先打开谷歌浏览器。2、然后搜索东方财富，打开官方网站。3、其次在左上角点击choice数据。4、最后点击行业数据平均值即可。

行业数据行业数据对于一个APP来说，至关重要。了解行业数据，可以知道自己的APP在整个行业的水平，可以从新增用户、活跃用户、启动次数、使用时长等多个维度去对比自己产品与行业平均水平的差异以及自己产品的对应的指标在整个行业的排名，从而知道自己产品的不足之处。这种纵向的对比，会让自己的产品定位、发展方向更加清晰。评估渠道效果在国内，获取用户的渠道是非常多的，如微博、微信、运营商商店、操作系统商店、应用商店、手机厂商预装、CPA广告、交叉推广、限时免费等等。看一个APP的数据，首先要知道用户从哪里来，哪里的用户质量最高，这样开发者就会面临一个选择和评估渠道的难问题。但是通过统计分析工具，开发者可以从多个维度的数据来对比不同渠道的效果，比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不同来源的用户，这样就可以根据数据找到最适合自身的渠道，从而获得最好的推广效果。用户分析产品吸引到用户下载和使用之后，首先要知道的就是用户是谁。所以，我们需要详尽地了解到用户的设备终端类型、网络及运营商、地域的分布特征。这些数据可以帮助了解用户的属性，在产品改进以及产品推广中，就可以充分利用这些数据制定精准的策略。4用户行为分析在关注完用户的属性后，我们还要高度关注用户在应用内的行为，因为这些行为最终决定着产品所能够带来的价值。开发者可以通过设置自定义事件以及漏斗来关注应用内每一步的转化率，以及转化率对收入水平的影响。通过分析事件和漏斗数据，可以针对性的优化转化率低的步骤，切实提高整体转化水平。

达示数据。达示数据隶属于威尔森旗下汽车数据品牌，是国内第一家线上汽车数据服务平台，具备12年数据领域沉淀，依托威尔森强大的数据资源，整合汽车全产业链数据。达示核心优势服务超过6万名用户，企业客户超583家，通过威尔森的自主系统算法统计出来的，数据团队通过采集-清洗-核对-入库，能够保证数据的准确性，也是业内车型数据含量最完整的提供业内最完整、最客观的数据体系，以汽车产业大数据为基础，为客户提供专业的行业分析定制化服务。一、达示数据1、达示数据合作伙伴汽车行业数据，业内最完整、最客观的营销数据体系完善、规范的数据业务管理体系，标准化、流程化、全闭环Daas-Auto达示数据是广州威尔森信息科技有限公司旗下品牌，于2016年底正式上线，是国内汽车行业专业的线上数据分析平台。达示数据目前拥有数据超市、报告超市以及个性化咨询分析服务三大服务模式。2、行业数据：包含全国、省份以及城市的汽车销量数据；汽车参数配置、车型信息等，目前已经实现汽车行业数据的全面覆盖，并对海量数据进行互联互通，实现多项数据的全维度整合与分析；3、行业报告：包含有《销量分析报告》、《新能源汽车报告》、《经济与政策月报》、《行业分析周报》等多类报告产品，以大数据为基础分析市场环境和乘用车各细分市场销售状况，为用户呈现清晰的政策环境及市场走势变化；4、个性化咨询分析服务：以客户具体需求为指标，为客户提供专业的个性化咨询及分析服务。二、购买车辆注意事项1、看外观，有无瑕疵；前机盖、车门的缝隙是否均匀；因为这些都是以后无法维修和改变的；2、看车门及车窗是否开关灵活到位，内部操控按键是否灵敏、可靠、有效 ；3、原地着车，打火时注意启动的时间，尤其是几辆车的比较；因为第二次时就是“热”车了；等怠速稳定后听发动机的声音有无杂音，踩下离合后听发动机声音有无变化，将发动机转速提至3000，再听声音；4、试音响系统、灯光系统(包括：近光、远光、示宽灯、前后雾灯、刹车灯、转向、双蹦、仪表灯、阅读灯、后备箱灯)5、调试空调系统；6、试雨刷，前风挡清洁系统；7、试转向有无助力——在着车和熄火状态下，分别打轮(方向盘转动不少于180度，体会一下力量大小便知。8、试刹车助力——熄火后，踩刹车踏板3~5次，若踩下的行程一次比一次小说明助力系统正常，否则就可能有问题；注意新车刹车一般未经磨合都比较软，在上路前应在安全场地内多踩几脚以便自己体会一下，否则易出事故。

说起汽车零配件和汽车维修，大多数人第一反应就是遍布在大街小巷的汽车修理厂，修车环境可谓“脏乱差”，“简单”，“无序”，“凭经验干活”几乎是人们对它们的“刻板印象”，这些原生态的修理厂却在长久的汽配发展史上发挥了强大的生命力，如今中国大大小小修理厂超过48万家，与此同时汽车经销商的数量也超过了25万家，私家车车主超过2亿人。 据公安部交通管理局和公安部统计数据显示，2018年全国新注册登记机动车3172万辆，机动车保有量已达3.27亿辆，其中汽车2.4亿辆，相比2017年增加2285万辆，增长10.51%，其中私家车保持了持续快速增长势头，2018年保有量达1.89亿辆，近五年平均增长1952万辆。小型载客汽车首次突破2亿辆，机动车驾驶人达4.09亿人，其中汽车驾驶人3.69亿人。这些数据无一不在显示这是一个极其庞大且飞速发展的市场存在，这就是汽车后市场的体量。 所谓“汽车后市场‘"，可以理解为汽车产业链里除了新车销售和制造以外的相关领域， 中国汽车后市场包含汽车保险行业，汽车金融行业，汽车IT行业，汽车养护美容行业，汽车维修及配件行业，汽车文化及汽车运动行业，二手车及汽车租赁行业等。目前汽车养护行业，汽车维修及配件行业是社会各界及各大企业关注的焦点，由此相应的资本投资和行业竞争也暗潮汹涌地应运而生。笔者作为汽配行业的从业者和产品数据“运输员”，在这里就数据管理这一小块领域和后市场一些情况相结合，对汽配行业的数据管理必要性作一番探讨。 中国市场上车型众多，属于万国车，而每辆车至少有1万多个零部件，跟许多大众商品不一样，汽车零部件技术性专业性较强，涉及到零部件的产品都非常复杂，有几十万种，因此SKU众多。目前全国在册配件商25万家左右，维修领域有48万家，零配件从生产到修理厂手里，最少要经过总代理，当地代理商几个环节。有的地方流通环节甚至更长。目前全国没有一个统一汽配零售企业能占领汽配市场的10%，汽配件的主渠道还是在各地线下的汽配城交易。 如果把汽配行业比作海洋，那汽配件一定是著名的百慕大三角，人们都知道这玩意水可深了，但很少有人说得清楚到底有多深。想触底碰到海底多姿多彩的瑰丽宝藏，产品相关数据就是潜入海底必不可少的通关装备。 想了解汽配行业，首先需要弄明白汽配件的行行道道，最先摆在眼前的就是那些汽配件的学名，这还远远不够，汽配这个完全土生土长原生态发展的行业特别地接地气，行业里有不少的“行话“，包括各种汽配件的”土名“，也包括各种汽车车型的”销售款型“，包括汽车平台的”业内名“，再高级一点的是汽车配件能应用到哪些车型，零零种种的这些看似”基本“的信息在这里阻挡着汽配行业整体市场行业标准的形成。数据信息的标准化在此刻显得多么地至关重要。说起汽配行业这种看起来不怎么高级的业务，因为准入门槛低，不少修理厂之间恶性竞争严重，低价拆台，无序经营的现象比比皆是，整个市场维修标准缺失，表面上形态各异，活跃非常，实际却良莠不齐，混乱不堪。同时很多车主也对汽车配件一无所知，在故障维修的时候对汽配件一般无从选择，通常会让修理厂师傅代选。而汽修厂师傅作为这些汽配件的实际最终选择者缺乏专业系统的汽车维修知识，常常是凭经验修车及选择汽车配件，再加上低价的压力，选择什么样的汽车配件结果可想而知了。 在利益的驱使下，汽车配件的价格因素被摆在了很高的地位，恰恰这里暗含着风险，这些低价的杂牌汽车配件质量不可靠，安全隐患增大。即使选择了大品牌的汽车配件，对那些技术配件具体哪个型号用在哪些车型上只按照原厂OE号或凭经验使用，此时可以看到， 数据管理在汽修厂几乎是空白的。 另外，修理厂修车，不只买一种零件，可能需要买多种车型不同零件。选择是多维度的，他们有时候不知道怎么判断应该买哪些品牌和品种，这时候如果有数据系统提供的分析，给修理厂提供分析依据，能更好地帮忙修理厂开展业务。以及，维修资料和相关技术知识等相关数据管理将更有效地提高修理厂的技术服务能力。因此，系统化标准化数据管理使用能帮助修理厂规范化管理自身的运营，提高汽配件的精确匹配，给终端车主提供能优质的服务体验，巩固和终端车主之间的黏度。 上升到经销商层面，情形已经有了一定改善，不少有一定规模的经销商自身已经建立起数据管理系统，对其门店的配件库存，物流，配件适配信息管理有了一定数据的支撑，2014年开始，大量资本涌入汽车后市场，出现了途虎养车，淘汽档口，康众汽配，巴图鲁汽配铺等国内新兴的平台。行业经过这些企业的初步教育，同时去产能需要产业互联网思维去切入，提升产业信息透明度，减少库存积压。 再来看经销商的客户修理厂，他们具有共同特点，对零部件的需求基本没有预约，通常是故障车到了修理厂，修理厂老板就一个电话要求，要求汽配商及时送到，目的是为了节约工时和减少零配件的备货。还有一点，修理厂希望汽配商那里的零配件多又全，能随时满足它的修车需求，最好汽配商那里任何车型任何类型的汽配件都有，这对汽配商的要求就提高了， 经销商需要做好库存，但又不能占用太多的资金，如何平衡和分配，这时候就要求汽配经销商有完善高质量的基础数据，数据集成系统和强有力的数据分析工具。 康众作为一家经营着超过8万个SKU的汽配商，其在数据方面的努力是有目共睹的。 康众通过给下游修理厂提供Saas系统，实现修理厂和企业本身的ERP系统对接，让修理厂可以自主在线下单，从而提高了汽配件线上的实际转换率。它还通过数据分析来帮助修理厂作预测和营销，让修理厂的运营更加精准，数据管理在这里发挥的作用可见一斑。由此可见，经销商可以通过提供数据服务给它的客户端，可以实现双赢。 但是很可惜，除了业内绝少超级“巨头“的经销商数据系统比较完善，大多数经销商数据方面还处于粗放式发展，基础数据不完善不准确，更值得诟病的是经销商之间的数据管理系统彼此根本无法对接，和上游的汽配件厂商之间的数据系统更加无法打通交流，根本原因在于在汽车后市场这个大场中每个玩家都有自己的一套”数据语言系统“，好比全中国有各式各样的方言，广东话四川话上海话江西话东北话大家兴高采烈一通兴奋地谈天说地，结果彼此之间发现好多话根本听不懂，完全是鸡同鸭讲。这些障碍的形成不是一天两天，要敲掉这块”硬骨头“，需要建立起行业认可的标准化数据语言。零配件厂商作为产业链的上游端，也面临着严峻的考验。 对下，下游汽配经销商自产品信息管理系统形成了自身完全的逻辑语言，对上，汽车主机厂的车辆信息及零部件信息也是自说自话，百家争鸣，而一些国产汽车厂家的数据EPC系统的信息滞后不完善不准确的情况更导致了零配件厂商在开发零配件的获取资料的初期就显得困难重重。 尤其是技术配件厂商，面临着适配市面上成千上万种的车辆，所付出的努力有多大，可想而知。 庞大的汽车保有量和驾驶员数量推动着汽车后市场规模的快速发展。2018年我国的汽车后市场规模达到1.3万亿元，据预测，我国汽车保有量将在2020年达到2.5亿辆，维修市场规模将再翻一番，维修产值超过1万亿元。目前，电商平台迅猛发展，一些零配件厂商也势必加入到这个发展的大潮当中，将企业本身的产品数据系统和各个平台的基础数据打通，必将是汽配行业玩法的重中之重。此外， 零配件厂商数据系统的完善可以产生一系列其他数据增值服务 ，如产品电子或网页目录，微信数据平台等 ，来实现更多方式的产品查询，增加产品销售的渠道，让交易更便捷， 让汽配商和终端车主都能更好地了解企业的产品， 提供企业产品的品牌知名度，提升企业形象。 零配件厂商建立的网店系统所产生的数据也将 有利于本身的产品开发，产品定价及库存盘点管理。 以及对物流 环节和支付环节的打通 有着非凡的意义。还可以抓取有效数据对 产品渠道的管理，汽配商客户的开拓及维护 等方面促进业务的增长。由此，结合汽配产业几个环节来看，行业内统一数据标准的推出重要性不言而喻，数据管理必将是所以业内人士关注的重点领域之一。与强大的市场空间相对的是，汽车后市场终端车主的消费意识达不到相应的成熟度，大部分车主对于汽车后市场的消费领域，消费方式，如何消费，还处在一知半解，半懂不懂的状态。 受目前经济大环境的影响以及汽车的普遍使用，终端车主的汽车使用年限在逐渐拉长，这意味未来汽配件的需求会逐步增加，因为越来越多的老车需要维修服务和配件更换。 如今的终端车主越来越年轻化，他们接受新事物的强度大，他们更习惯于在线的消费 ，试想一下，如果他们来到某家经销商或厂家的电商平台，发现网站上找不到他们想看到的信息，自然就会离开，自然会换到另外一家，如果别家能提供这个信息和产品，他们会很乐意为之买单和消费。由此可见，数据管理在每个流程环节都具有非常重要的位置。尽管目前汽配行业的线上交易难度很大，但这个趋势越来越明显，信号越来越强烈，汽配行业的电商时代也许也将慢慢走进大家的生活，这里面当然离不了很多业内人士在为之努力和运作。在时代的潮流下，面对汽配行业产业链上各种形形色色，差异显著的数据需求，数据管理任重道远，未来，数据为王，我们期待。 （所有）

1、大数据开发工程师大数据开发工程师，很多公司都在招聘的热门技术人才，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。2、大数据分析师大数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。3、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。4、大数据可视化工程师随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。

大数据开发工程师就业前景很好，进入互联网时代，人们已经离不开网络

随着数字图像处理和计算机平台的兴起，数据标注逐步融入到现代化数字领域，在银行、金融、社交媒体、智慧农业、数字商务等场景中发挥着关键性作用。数字内容在各业务平台上的增长，需要处理大量的图像、视频、文本等用户数据，离不开数据标注的基础支撑此外，新零售、自动驾驶、医疗保健等行业中的标注需求激增，也推动着数据标注市场的不断增长，同时也为数据标注师的职业发展增添了更多的可能性

直播电商行业的数据大部分都不是真实的，因为直播电商的兴起带动了很多灰色产业的崛起，曾经被曝出来的刷数据，辛巴、汪涵等人在直播的时候都刷过。

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大数据技术在金融行业的典型应用近年来，大数据技术结合云计算、区块链、人工智能等新技术向金融领域渗透融合，释放出裂变式的创新活力和应用潜能，为金融行业包括财务公司带来巨大的机遇。　　近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。　　大数据在金融行业的典型应用场景　　大数据涉及的行业过于广泛，除金融外，还包括政治、教育、传媒、医学、商业、工农业、互联网等多个方面，各行业对大数据的定义目前尚未统一。大数据的特点可归纳为“4V”。　　第一，数据体量大(Volume)， 海量性也许是与大数据最相关的特征。　　第二，数据类型繁多(Variety)，大数据既包括以事务为代表的传统结构化数据，还包括以网页为代表的半结构化数据和以视频、语音信息为代表的非结构化数据。　　第三，价值密度低(Value)，大数据的体量巨大，但数据中的价值密度却很低。比如几个小时甚至几天的监控视频中，有价值的线索或许只有几秒钟。　　第四，处理速度快(Velocity)，大数据要求快速处理，时效性强，要进行实时或准实时的处理。　　金融行业一直较为重视大数据技术的发展。相比常规商业分析手段，大数据可以使业务决策具有前瞻性， 让企业战略的制定过程更加理性化，实现生产资源优化分配，依据市场变化迅速调整业务策略，提高用户体验以及资金周转率，降低库存积压的风险，从而获取更高的利润。　　当前，大数据在金融行业典型的应用场景有以下几个方面：　　在银行业的应用主要表现在两个方面：一是信贷风险评估。以往银行对企业客户的违约风险评估多基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据，内外部数据资源整合后的大数据可提供前瞻性预测。二是供应链金融。利用大数据技术，银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保及股东和法人之间的关系，形成企业之间的关系图谱，利于企业分析及风险控制。　　在证券行业的应用主要表现为：　　一是股市行情预测。大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度， 帮助企业更精准地了解市场行情，通过构建更多元的量化因子，投研模型会更加完善。　　二是股价预测。大数据技术通过收集并分析社交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据，形成市场主观判断因素和投资者情绪打分，从而量化股价中人为因素的变化预期。　　三是智能投资顾问。智能投资顾问业务提供线上投资顾问服务，其基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，依靠大数据量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。　　在互联网金融行业的应用，一是精准营销。大数据通过用户多维度画像，对客户偏好进行分类筛选，从而达到精准营销的目的。二是消费信贷。基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可降低消费信贷业务违约风险。　　金融大数据的典型案例分析　　为实时接收电子渠道交易数据，整合银行内系统业务数据。中国交通银行通过规则欲实现快速建模、实时告警与在线智能监控报表等功能，以达到实时接收官网业务数据，整合客户信息、设备画像、位置信息、官网交易日志、浏览记录等数据的目的。　　该系统通过为交通银行卡中心构建反作弊模型、实时计算、实时决策系统，帮助拥有海量历史数据，日均增长超过两千万条日志流水的银行卡中心，形成电子渠道实时反欺诈交易监控能力。利用分布式实时数据采集技术和实时决策引擎，帮助信用卡中心高效整合多系统业务数据，处理海量高并发线上行为数据，识别恶意用户和欺诈行为，并实时预警和处置;通过引入机器学习框架，对少量数据进行分析、挖掘构建并周期性更新反欺诈规则和反欺诈模型。　　系统上线后，该银行迅速监控电子渠道产生的虚假账号、伪装账号、异常登录、频繁登录等新型风险和欺诈行为;系统稳定运行，日均处理逾两千万条日志流水、实时识别出近万笔风险行为并进行预警。数据接入、计算报警、案件调查的整体处理时间从数小时降低至秒级，监测时效提升近3000倍，上线3个月已帮助卡中心挽回数百万元的风险损失。　　百度的搜索技术正在全面注入百度金融。百度金融使用的梯度增强决策树算法可以分析大数据高维特点， 在知识分析、汇总、聚合、提炼等多个方面有其独到之处，其深度学习能力利用数据挖掘算法能够较好地解决大数据价值密度低等问题。百度“磐石”系统基于每日100亿次搜索行为，通过200多个维度为8.6亿账号精确画像，高效划分人群，能够为银行、互联网金融机构提供身份识别、反欺诈、信息检验、信用分级等服务。该系统累计为百度内部信贷业务拦截数十万欺诈用户，拦截数十亿不良资产、减少数百万人力成本，累计合作近500 家社会金融机构，帮助其提升了整体风险防控水平。　　金融大数据应用面临的挑战及对策　　大数据技术为金融行业带来了裂变式的创新活力，其应用潜力有目共睹，但在数据应用管理、业务场景融合、标准统一、顶层设计等方面存在的瓶颈也有待突破。　　一是数据资产管理水平仍待提高。主要体现在数据质量不高、获取方式单一、数据系统分散等方面。　　二是应用技术和业务探索仍需突破。主要体现在金融机构原有的数据系统架构相对复杂，涉及的系统平台和供应商较多，实现大数据应用的技术改造难度很大。同时，金融行业的大数据分析应用模型仍处于起步阶段，成熟案例和解决方案仍相对较少，需要投入大量的时间和成本进行调研和试错。系统误判率相对较高。　　三是行业标准和安全规范仍待完善。金融大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台，对个人隐私的保护上还未形成可信的安全机制。　　四是顶层设计和扶持政策还需强化。体现在金融机构间的数据壁垒较为明显，各自为战问题突出，缺乏有效的整合协同。同时，行业应用缺乏整体性规划，分散、临时、应激等特点突出，信息价值开发仍有较大潜力。　　以上问题，一方面需要国家出台促进金融大数据发展的产业规划和扶持政策，同时，也需要行业分阶段推动金融数据开放、共享和统一平台建设，强化行业标准和安全规范。只有这样，大数据技术才能在金融行业中稳步应用发展，不断推动金融行业的发展提升。

首先要获取安装渠道来源，比如用户是从App Store下载的，或者具体哪个广告点击的、哪个二维码扫进来下载的、哪个好友链接邀请来的，这样才能得知哪个投放渠道比较有效果，分析哪个渠道的价值更大，从而调整推广战略。这种获取渠道数据的能力用openinstall来做。其次是用户下载后是否安装、是否注册、留存情况、消费情况、分享情况等等。从而判断这个渠道获取来的用户有多大价值，调整渠道投放方案，还有后续的唤醒、优惠推送等服务，都可以根据这些指标来做。

中国编码器行业规模数据分析_数据分析师考试早在上世纪50年代，大陆企业就开始涉足旋转编码器生产领域，由于当时大陆市场自动化行业发展水平较低，旋转编码器应用规模和增长均受到一定程度的制约。　　进入二十世纪90年代，随着大陆自动化行业快速发展，数控和伺服系统的大量应用，机械设备数控精度要求的不断提高，旋转编码器产品应用比例得到了大幅度的提升，旋转编码器的市场规模迅速扩大。下文是对中国编码器行业规模数据分析。　　伴随着经济的快速进展，增量型编码器在行业中达成达快速地进展，是一种集光、机、电为一体的转速、位移传感器，其仪式多样、用场广泛，在市场上有广泛的进展前途，市场需要量快速增长，未来也将在市场上占领更大的市场。　　根据中国《中国仪器十二五规划》，十二五期间将投资5000亿元，主要集中在增量型编码器的研发和产业化领域。《规划》明确列出未来5年重点发展的产品和技术，包括满足新一代增量型编码器发展需求的新型片式化、小型化、集成化、高可靠电子元件产品；满足我国新型交通装备制造业配套需求的高质量、关键性电子元件；为节能环保设备配套的增量型编码器；为新一代通信技术配套的增量型编码器。　　目前从整个增量型编码器领域来看，技术虽然稳定性大，但门槛很低。未来的前进方向只能是高精尖。”而物联网的发展将极大推进增量型编码器领域发展，其在能源、智能感知、安全监控、环保等领域将有极大应用。预计到2020年，整个产业规模将达到500亿元以上，国产化率达到70%以上。　　增量型编码器广泛应用在升降机中，2011年全国升降机产销量约45万台，其中直梯超过40万台，均安装了不一样数量的增量型编码器。此外200万台在用升降机的保护维修也是编码器应用的存量市场，现下升降机行业应用的编码器的规模仅次于机床领域。更多相关信息请查阅中国报告大厅发布的编码器行业市场调查分析报告。　　增量型编码器在其他领域也有新的应用，如工业控制领域、在环境保护领域、在设施农业中、在多媒体图像领域、其它有关传感器的应用。回顾中国增量型编码器行业，虽然发展迅速，但是也存在一些不利的因素。如在产品技术上产业基础薄弱、科技与生产脱节、产品技术水平偏低、产品种类欠缺、企业产品研发能力弱。但另一方面国家不断制定有利增量型编码器产业发展的战略与政策，全年整机系统市场的快速发展，新兴技术的不断推动也都成为增量型编码器发展的利好因素。　　我国增量型编码器企业急需理解市场最新变动，针对增量型编码器业的进展出状，开发相关增量型编码器产品，抢占市场，为其行业拓宽空间，以利于其未来康健进展。现下，我国增量型编码器的进展水准还有待增长，应黾勉实行与国际接轨，从而使我国增量型编码器行业获得更加快速持续的进展。以上是小编为大家分享的关于中国编码器行业规模数据分析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

QYResearch《2021-2027全球及中国补水面膜行业研究及十四五规划分析报告》2020年，全球补水面膜市场规模达到了xx百万美元，预计2026年可以达到xx百万美元，年复合增长率(CAGR)为xx% (2021-2027)。中国市场规模增长快速，预计将由2020年的XX百万美元增长到2027年的XX百万美元，年复合增长率为XX% (2021-2027)。 本报告研究“十三五”期间全球及中国市场补水面膜的供给和需求情况，以及“十四五”期间行业发展预测。重点分析全球主要地区补水面膜的的产能、产量、销量、收入和增长潜力，历史数据2016-2020年，预测数据2022-2027年。 本文同时着重分析补水面膜行业竞争格局，包括全球市场主要厂商竞争格局和中国本土市场主要厂商竞争格局，重点分析全球主要厂商补水面膜产能、产量、产值、价格和市场份额，全球补水面膜产地分布情况、中国补水面膜进出口情况以及行业并购情况等。 此外针对补水面膜行业产品分类、应用、行业政策、产业链、生产模式、销售模式、行业发展有利因素、不利因素和进入壁垒也做了详细分析。

不错.

浅析电力行业如何拥抱大数据未来社会发展将会是大数据的时代，数据的意义已经不仅仅是记录，而是一种能源，一种潜力巨大、影响深远的能源。2015年8月19日，国务院常务会议通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，特别强调通过大数据的发展，提升创业创新活力和社会治理水平。大数据正在改变着各行各业，同样，大数据在电力行业也得到广泛的应用。电力行业如何拥抱大数据 打破数据壁垒近年来，在电力领域大数据已经得到了广泛关注，国内的一些专业机构和高校开展了电力大数据理论和技术研究，我国电力行业也在积极开展大数据研究的应用开发，电网企业、发电企业在电力系统各专业领域开展大数据应用实践，国家电网公司启动了多项智能电网大数据应用研究项目。智能电网是解决能源安全和环境污染问题的根本途径，是电力系统的必然发展方向;全球能源互联网则是智能电网的高级阶段，“互联网+智慧能源”进一步丰富了智能电网的内涵;这些新概念均与大数据密切相关，大数据为智能电网的发展和运营提供了全景性视角和综合性分析方法。就物理性质而言，智能电网是能源电力系统与信息通信系统的高度融合;就其规划发展和运营而言，智能电网离不开人的参与，且受到社会环境的影响，所以智能电网也可被看作是一个由内、外部数据构成的大数据系统。内部数据由智能电网本身的系统产生，外部数据包括可反映经济、社会、政策、气候、用户特征、地理环境等影响电网规划和运行的数据。在智能电网的发展过程中，大数据必将发挥越来越重要的作用。但是从目前来看，电力行业数据在可获取的颗粒程度，数据获取的及时性、完整性、一致性等方面的表现均不尽如人意，数据源的唯一性、及时性和准确性急需提升，部分数据尚需手动输入，采集效率和准确度还有所欠缺，行业中企业缺乏完整的数据管控策略、组织以及管控流程。电力行业缺乏行业层面的数据模型定义与主数据管理，各单位数据口径不一致。行业中存在较为严重的数据壁垒，业务链条间也尚未实现充分的数据共享，数据重复存储的现象较为突出。业内称电力行业拥抱大数据，急需推动电力企业间的数据开放共享，建设电力行业统一的元数据和主数据管理平台，建立统一的电力数据模型和行业级电力数据中心，开发电力数据分析挖掘的模型库和规则库，挖掘电力大数据价值，面向行业内外提供内容增值服务。协调发展智慧电力、智能电网和智慧城市。电力大数据是智慧城市的基石，紧密围绕智能电力系统的发展开展电力大数据的应用实践。以重塑电力核心价值、转变电力发展方式为主线，未来必将实现智能电网与互联网的深度融合：将与城市的电、热、气、水和交通系统实现交互，把电能与供热、供水、供气以及交通系统进行互联互通，形成城市互联网，通过城市互联网技术来进行整合，比如给家庭、社区、工业园区、企事业单位、医院、学校提供一揽子能源解决方案，解决它的水、电、气、油甚至包括污水处理、垃圾处理、暖气供应、冷气供应，整个能源资源的成套解决方案，是人性化、智能化甚至量身定制的解决方案。案例分析：电力行业如何拥抱大数据以电力大数据的先行者——AutoGrid为例1、正确姿势AutoGrid的核心为其能源数据云平台——EnergyDataPlatform(EDP)，创造了电力系统全面的、动态的图景。类似于高级搜索引擎或天气预报算法，AutoGrid的能源数据平台挖掘电网产生的结构化和非结构化数据的财富，进行数据集成，并建立其使用模式，建立定价和消费之间的相关性，并分析数以万计的变量之间的相互关系。通过该能源数据平台EDP，公共事业单位可以提前预测数周，或只是分，秒的电量消耗。大型工业电力用户可以优化他们的生产计划和作业，以避开用电高峰。同时，电力供应商可使用该能源数据平台EDP来决定可再生资源，如太阳能，风能的并网，最大限度地减少这些能源间歇性对电网的影响。DROMS(DemandResponseOptimizationandManaGEmentSystem，需求响应优化及管理系统)为AutoGrid的需求响应管理工具。DROMS从已存在的AMI系统、有线网关、建筑管理系统以及数据采集与监控(SCADA)系统获得实时数据，结合配电系统的物理特性，基于机器智能，分析产生对单一负载的精确预测，在需求响应要求产生之前介入，迅速生成针对某一需求响应的应对策略。除此之外，对甩负荷要求及价格信号亦能有及时准确的反应。2、优化需求管理当需求侧管理日益成为电力运营的一个重要部分时，电力大数据的应用也变得日益重要。通过电力大数据的采集、分析及应用，可以帮助电网各端匹配电力供应和需求，降低电网各端的成本。AutoGrid的客户覆盖发电端、输电端、配电端、用户，可以帮助电网各端匹配电力供应和需求，降低电网各端的成本。AutoGrid的能源数据云平台EDP，收集并处理其客户接入智能电网的智能电表、建筑管理系统、电压调节器和温控器等设备的数据，面向其用电客户提供DROMS，获取能量消耗情况，预测用电量，结合电价信息实现需求侧响应，生成需求侧管理项目的分析报告，提升客户全生命周期的价值收益;面向电网运营者提供DROMS，可提供需求响应应对策略，预测发电情况和电网动态负荷，预测电网运行故障，改善客户平均停电时间和系统运营时间，从而实现电网优化调度，减少非技术性损失，降低运营成本。来自于ARPA-E项目的支持，AutoGrid还开发了一套软件来监测电力在电网中的流动，帮助公用事业公司更好地满足实时电力需求。在需求高峰期，公共事业公司可以让精打细算的消费者知道他们在能源领域是如何花费的或要求具有环保意识的消费者主动减少自己的能源消耗。从而公共事业公司可以更好地快速有效地管理对电网的需求和供给的波动。由于在需求响应的突出表现，AutoGrid被美国NavigantResearch列为2014年度需求响应领军企业。3、建立能耗图景基于EDP和DROMS，AutoGrid可以为客户提供一个大规模的、动态的、不间断的、供能范围内的整体能耗图景。利用该能耗图景，公共事业公司可以可以实时“看”到本地区的能耗，以更好的进行电力控制。当数据不断被累积，AutoGrid就能提供秒前、分钟前甚至周前的用电预测，可以帮助电力企业客户实现不影响舒适度和生产率情况下的优化排产计划。因此，AutoGrid提供的不仅是能量消耗动态图，它提供的还是需求侧响应的应对方案。以上是小编为大家分享的关于浅析电力行业如何拥抱大数据的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

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行业变异系数是用来衡量一组数据的离散程度的指标，其计算公式为：变异系数 = 标准差 / 平均值如果要计算不同年份的行业变异系数，需要针对每个年份的数据分别求解。假设有两个行业 A 和 B，每个年份都有对应的数据，那么可以按照以下步骤计算：1. 将每个年份的数据分别计算出平均值和标准差。2. 根据公式计算出每个年份的变异系数，即将标准差除以平均值。3. 如果需要比较两个行业之间的变异程度，可以将每个行业在每个年份的变异系数求平均值，得到每个行业的平均变异系数，然后比较大小即可。计算标准差和平均值的方法与求解行业变异系数相似，可以使用 Excel 等工具进行计算，具体方法如下：1. 平均值的计算：使用 AVERAGE 函数，将每个年份的数据作为函数的参数即可。例如，假设行业 A 在 2020 年、2021 年和 2022 年的数据分别为 100、120 和 150，那么可以使用以下公式计算平均值：AVERAGE(100, 120, 150) = 123.332. 标准差的计算：使用 STDEV.P 函数，将每个年份的数据作为函数的参数即可。注意，STDEV.P 函数计算的是样本标准差，因此需要使用样本数据。例如，假设行业 A 在 2020 年、2021 年和 2022 年的数据分别为 100、120 和 150，那么可以使用以下公式计算标准差：STDEV.P(100, 120, 150) = 25上述计算方法同样适用于行业 B 的数据，可以分别计算出每个年份的平均值和标准差，再根据公式计算出每个年份的变异系数。最后，可以比较两个行业在每个年份的变异系数大小，以及两个行业的平均变异系数大小。

我觉得每个行业都需要数据保护，鞋服行业有鞋服资料保护，以防新品山寨，软件行业有代码加密，金融行业的客户资料加密，医药制造业产品研发、生产安全……等各个行业都有重要的数据信息需要加密保护。天锐绿盾数据防泄密软件在各个行业都有很多成功案例，产品稳定，每天都有百万终端稳定运行。天锐绿盾涵盖了文件加密（图纸加密、代码加密），QQ监控，上网监控，邮件白名单，打印机监控，U盘管控，桌面行为管理等都是数据防泄密的关键，不影响员工日常操作计算机，文件加密后，审批解密才可允许外发，否则外发出去也是乱码。

大数据背后的技术、商业和社会维度要想考察大数据最好同时考察大数据背后的技术、商业和社会维度。从发展成熟度来看，技术维度走的最远、商业维度有所发展但不算全面成熟，社会维度发展最差。所以虽然已经谈了很久大数据，但除了孕育出大数据自身的几个领域比如搜索等，其它领域却并没有从大数据中获得可见的收益。大多时候人们还是处在觉得这里肯定有金子，但需要更多的耐心的状态。这篇文章则尝试对大数据本身的特征做点挖掘，对未来的发展趋势做点预测。　　大数据上的深度和广度　　如果把大数据对应到海量的数据，那它就是非常含糊的概念，相当于变成信息的同义词，显然也就很难回答信息到底能干什么这样的问题。　　这时候为了推进思考通常需要先分类。如果把时间空间作为最基本的视角，那首先要区分的就是大数据的深度和广度。从时间的角度看大数据是完整的历史，从空间的角度看大数据是全球活动的痕迹。前者可以看成一种深度，后者可以看成一种广度，不同的场景对深度和广度的侧重有所不同。　　对于有些垂直的行业，比如医疗，大数据的深度更重要，所有的历史都可以在数据上得到找到之后，人们就可以更好的认知并优化相应的行业。　　对社会而言，很多时候广度则更重要，具体到某个场景我们只有一鳞半爪的消息，但当这种信息足够多，范围足够广，就有可能描述出相对及时的全貌。经常举的Google预测传染病的例子依赖的就是这种广度。　　这点决定了大数据的应用发展趋势，在深度重要的地方，公司这类组织需要成为主体，困难是如何跨越数据所有权的边界。对于医院而言，显然把所有治疗案例数据化并共享是有好处的，但如果只有一个医院这么做，那对这一家医院而言更多的可能是隐私上反弹所带来的坏处。　　在广度重要的地方，虽然在搜索这样的领域里公司也可以受益，但真正可以从大数据全面受益的机构其实是政府。数据越广，其所描述的主体就越大，而如果描述的是整个社会，那显然应该是社会的主要责任人会从中受益。这是个常识问题，就和看病的时候不会吃了医生给别人开的药自己反倒好了差不多。有的时候央视会播放百度做的春节期间人员流动图，这件事情也正好可以从侧面说明这问题。这种人员流动地图对能做出地图的人公司帮助远没有对政府的帮助大。　　深度和广度两个方向对数据的要求不同，前者需要更为详尽、有质量的数据源后者则对此要求不高，但两者在应用的时候都会面临付出回报不对等问题。大数据倾向于描述整体，而有能力收集或处理大数据的往往是个体，个体的回报在整体的提升中并不容易获得清晰体现。　　现在大数据发展的瓶颈不是技术，而是背后所需要的分配关系的建立。这种关系理不顺，数据就会停留在孤岛层面，每个组织都有自己的东西，并把它命名为“大数据”。而为了理顺这种关系则要回到一个非常经典的问题，“公地”到底可不可以建立。　　数据公地的设想　　大数据其实有点像公地，在经济学里非常出名的一个论点是公地悲剧。《美国经济史》举了一个非常易懂的例子来说什么是公地悲剧：　　这些经济推理命题有利于解释集体所有制和产出的共享(平分或固定份额)如何导致“免费搭车者”问题。为了说明这一点，考虑共享土地所有权，且共同生产了100蒲式耳玉米的10个工人，平均每人消费10蒲式耳玉米。假设一个工人开始偷懒并将其劳动努力减半，从而导致产出减少5蒲式耳。由于产出共享制度的安排，偷懒者的消费量和其它工人一样，现在都是9.5蒲式耳。尽管他的努力已经下降了50%，但他的消费量只下降了5%。偷懒者是在搭他人劳动的便车。…　　这背后有非常深刻的人性问题，即使我们可以通过努力协作创造更多的财富，个人也可以从中分享更多，但在群体里明显的个人倾向则是自己工作更少但分享更多。这与囚徒困境其实是相通的。　　基于实物的世界里眼下看不到彻底解决这问题的方法，只能依赖于某种被大家基本认可的分配秩序，比如：以前的血统现在的物竞天择，但基于比特的数字财富眼下看却有解决这问题的可能。　　基于比特的数据与实物最大的区别是数据并非是你拿走我就没有的东西，并且硬件的价格在飞速下降，开源又使数据的访问工具基本免费。这几者叠加在一起，使数据公地成为可能。　　如果大家更在意我拿到的东西是不是绝对值变大了那数据公地的形成可能性就大些，因为如果存在数据公地，那每个人(企业)一定收获更多，但如果大家更在意我是不是比你多，那数据公地的建设就会多很多障碍，因为公地其实是让相关人员站到同样的竞争起点上。　　大数据整合营销专家罗百辉认为，大数据的问题，在数据的使用上是技术问题，但在数据源上其实是社会经济问题，后者更难，所以大数据应用的发展不取决于技术的发展而取决于社会经济方式的变革速度。在有限的领域里，比如搜索、电商、云计算，技术已经得到比较充分的发展，眼下来看谁付出谁受益的问题是把小数据变成大数据过程中最主要的问题。　　大数据的路往那里走?　　数据的内在发展动力是数据越全价值越大，其实这也是一种网络效应，这种内在动力导致宏观来看数据所有权的发展只有两种趋势：　　一种是像现在移动端一样，每个人都有自己的私有数据源，接下来开始你死我活的竞争，最终有一家活下来，这也可以达成数据统一的终极目标。　　另一种则是在竞争中开始联合，建设上面所说的数据公地。　　如前所述行业数据和全社会的数据性质上差别很大所以要分开来探讨。　　对于行业数据而言，竞争对手间彼此的坦诚合作除非有极为特别的人物出现，否则是不太可能的。这种情况下最简单的办法是引入第三方。　　比如说每家运营商都握有几乎所有网民的行动数据，但要想让运营商彼此间开诚布公的合作把这些数据整合在一起创造某种价值，这就很难。这时候如果有第三方介入，制定好利益分配方案那就是可能的。　　如果这点可以达成，那唯一的关键点就是相应的商业模式是不是可以超越数据处理的成本。这点必须强调下的是，大数据的价值密度是很稀疏的，很多东西有价值但并不一定值得做，视频网站之所以赚不到钱一个关键原因就是带宽和存储的成本比较高，而对大数据而言商业模式找不好，情形可能比视频网站还差。挖矿的成本怎么也要小于挖矿所得挖矿才有价值。　　上述问题在行业数据里可能问题还不是太大，一般来讲行业数据的价值密度终究会大一些，并且因为相对比较垂直，总量终究有限制。所以大数据的行业应用比较容易发展。　　但对社会性的数据，这在很多时候就是个问题。我们都知道样本的全面性比数据的多少更有价值，但是如果多是确保样本全面性的唯一手段的话，那就意味必须有全的数据做一件事情才有意义。　　社会化的数据有两种应用方向，一种就是企业可以搞定的比如Google，一种则是属于社会层面，很难单独属于某个企业的比如智慧城市相关的人的活动数据。后者则需要上面所说的数据公地来做支撑。　　从数据的视角来看，现在有两种数据存放形式：一种是Google这样的企业拥有整个社会某个横截面上的全部数据，这应该是种特例，并且数据会局限在公开信息;一种则是被割裂的各种与人行为相关的数据，比如购物相关的在电商，与人相关的在社交网络和IM，线下服务相关的则在O2O企业，铁路相关的在12306等。Google这种拥有全的数据，但并不拥有人的行为，所以说Google这种企业相当于拥有整个社会的一个横截面的数据。而所有其它企业则只拥有某个垂直领域的数据。　　如果依赖于企业做这种数据统一的尝试，在前者就会有投资200亿做O2O类的举动，因为这会补全数据，在后者就会有做电商的想做社交，做社交的想做电商这类事发生。类似的故事还可以在终端上发生，所有这些行为的终极目标都是一家企业搞定所有这些事情，但这是不可能的，这种不可能还不单是经济原因。而数据不能打通，那就只能在割裂的数据上做自以为是大数据的大数据。　　所以说这骨子里是数据公地究竟能不能建立的问题，而要想建立数据公地，那至少要解决谁来做的问题，对此开源给出的启示有两点非常关键：第一这不能是个盈利组织;第二这要能获得众多企业的支持。因为数据会牵涉隐私，所以同开源相比那就一定还要有比较清晰的界定数据使用的规则。　　在有一种切实的办法解决数据所有和使用权之前，大数据的应用应该还都是局部的。因为它的深度应用牵涉社会很多部分的彼此协调，所以这个过程可能是非常漫长的。这里面有意思的事情是，大数据的出现直接推动了机器智能的发展，而机器智能产生影响的速度可能会远快于大数据本身。以上是小编为大家分享的关于大数据背后的技术、商业和社会维度的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

珠宝首饰行业市场潜力巨大 三四线城市成为增长点珠宝首饰行业基本概况分析珠宝首饰及有关物品的制造是指以金、银、铂等贵金属及其合金以及钻石、宝石、玉石、翡翠、珍珠等为原料，经金属加工和连结组合、镶嵌等工艺加工制作各种图案的装饰品的制作活动。由于珠宝首饰价格跨度大，各个层次市场的目标消费群体相互渗透很少，市场层次分明。国内高端市场目前主要被几大国际品牌如卡地亚、蒂芙尼、宝格丽等把持，这些品牌都具有上百年历史，享誉国际，其设计工艺也遥遥领先，短期内国内品牌很难对其构成威胁。这个市场尽管壁垒高，产品单价高，但目标客户人群有限，主要为高端婚庆与高净值人群。我国珠宝首饰行业市场潜力大在经历了几十年的发展之后，中国珠宝首饰行业慢慢进入了比较平稳的发展时期，这一时期中国珠宝行业市场格局基本稳固，国外企业与国内企业在竞争中并存。目前我国已成为仅次于美国的世界第二大珠宝首饰市场， 一些重要珠宝产品的消费已居世界前列。据前瞻产业研究院发布的《珠宝首饰行业消费需求与市场竞争投资预测分析报告》统计数据显示，2013年我国珠宝首饰市场规模已达4700亿元。2014年我国珠宝首饰市场规模突破5000亿元。截止到2017年我国珠宝首饰市场规模到了6707亿元，成为全球珠宝玉石首饰行业增长最为明显的国家之一。预计2018年我国珠宝首饰市场规模将超7000亿元，达到7227亿元。黄金珠宝在中国珠宝市场占比最高从品类结构上看，目前足黄金珠宝在中国珠宝市场占比最高。在中国崇尚黄金珠宝的文化传统与近年高金价驱动的旺盛投资需求下，足黄金珠宝成为国内珠宝市场的主要品类(约占47%)。铂金/K 金及钻石/玉石珠宝分别占6%/20%/19%。而从国际市场上看，钻石珠宝所占份额最大(48%)。黄金珠宝/铂金珠宝分别占40%/7%份额。美国/日本/欧洲等发达市场均以钻石珠宝为主流。中国金银珠宝零售额分析预测自2015年来，我国金银珠宝零售整体有所下降。截止到2017年全年金银珠宝累计消费收入达2970亿元，同比增加5.6%，跌至2014年零售额水平。近年来，金银珠宝类零售额成为下滑严重的品类。跟国际一线首饰品牌相比，国内一些品牌金饰利润率较低，首饰市场规模较大，同时增速逐步放缓，竞争更加激烈。在传统零售市场不景气的环境下，金银珠宝类市场也会受影响，若其营销策略不恰当等因素将会导致销量下滑，带来的损失更明显。预计2018年，2018年全国金银珠宝类消费有可能继续下跌，预计2018年全国金银珠宝零售额将为2913亿元。珠宝首饰行业发展趋势分析1、行业集中度逐步提高，市场向知名品牌聚集。国内珠宝消费品牌意识尚处于初期阶段，区域型品牌或者市场杂牌分流了近半的购买力。未来随着人们收入水平和消费升级意识的不断提升，行业整合的速度进一步加快， 使市场向更具品牌、渠道优势及产品设计能力的企业集中，珠宝首饰行业竞争日益激烈。随着市场逐渐成熟， 对产品设计工艺、 品牌文化内涵的理解加深， 资金实力薄弱、 品牌形象模糊、 产品缺乏特色的小珠宝企业将面临淘汰。2、 三四线城市发展潜力巨大， 成为行业增长点目前， 三、四线城市的居民贡献了近60%的城镇消费总额，同时未来75%的消费增长将来自三、四线城市。 中小城市的消费增长需求已成为我国消费市场的主要推动力。在目前二三线城市珠宝首饰品牌渗透率的相对较低的现状下，随着城乡居民可支配收入的持续快速增长，三四线珠宝首饰市场的增长速度将持续高于一、 二线城市。3、 渠道价值提升企业的核心竞争力从商业价值链来看，城市核心商圈的优质渠道资源是有限的，拥有优质的渠道资源可以持续提升企业的核心竞争力。 越来越多的国内珠宝首饰企业开始通过建立核心商圈旗舰店、增加高端商铺专柜、以及扩大加盟门店规模等手段来加强对终端销售的控制力和渠道建设。渠道资源作为品牌珠宝首饰企业盈利能力和竞争能力的重要构成因素，将持续被珠宝首饰企业重点关注和投入。4、 提高产品设计能力成为未来发展趋势国内珠宝首饰消费市场主要以黄金饰品为主，相较于产品设计款式，消费者更注重于材质，产品同质化高，珠宝首饰企业设计基因不足。随着市场成熟，珠宝首饰的设计风格、款式、工艺也日益被消费者看重，产品原创设计能力将成为珠宝首饰企业获得市场份额的核心竞争力之一。5、 钻石镶嵌等非黄金首饰的市场份额将进一步提升随着居民消费升级需求和消费群体的年轻化，预期钻石镶嵌首饰产品的市场份额将逐步提升， 向发达国家首饰消费看齐。“周大生” 等以钻石镶嵌为主导产品的珠宝首饰品牌的盈利成长空间将高于传统黄金首饰品牌商。6、资产证券化、 资本化趋势将会明显加强珠宝业是资本密集型产业，对资本的需求非常大。随着行业成长性被社会认可程度的不断提高，我国珠宝企业的融资能力也在不断增强。目前，我国珠宝行业一共有67家企业在A股、新三板、港股及美股证券市场成功上市，数量分别为23家、30家、13家、1家，还有更多的企业正在谋求登录证券市场。未来，随着我国珠宝产业更加健康、更可持续的发展，我国珠宝企业资产证券化、资本化的趋势将会进一步加强。

一般来说，做店铺分析前需要先采集店铺以及行业的基础数据。店铺数据可以用量子、小艾，行业数据可以用数据魔方、生意经。有了这些基础工具，卖家能够采集店铺的各项数据，例如流量情况、跳失率、成交情况、回头客、收藏情况、转化率、访问深度、客单价、销售地域分布及转化率情况，实际退款率等N多数据；行业数据则能够看到主类目趋势，子叶类目详情，最近客单价的变化，活跃店铺以及商品数量等数据。数据采集不难，更多卖家的难题卡在“怎么看”。一般而言，卖家都是直接去看量子后台看今天的数据、昨天的数据，当周数据和当月数据。但是这里面很多数据都是在不同的选项里，不能完整地按照趋势变化来呈现数据，卖家靠大脑强记也不是办法。那到底怎么看呢？稍微愿意学习一下Excel基本操作的卖家可以自己动手，对这些基础数据进行加工、提取、组合，让它们变成一组对店铺能够起到帮扶作用的数据分析报表。图一：勾选对应的选项，图一的趋势曲线会增加或者减少以店铺基础数据（图一）为例，可以通过一些计算方法让不同数据呈现在一个表格里面，并且可以通过随意选择数据查看对比，清晰明了的看清楚数据看懂数据。比如，查看几项流量数据来诊断流量下降的原因，是单品宝贝流量下降，还是付费推广、自主访问等流量下降，或者是行业整体下降，都一目了然。如果发现是单品流量下降了，就能在自然搜索的UV里面发现问题，然后在量子里单独拉出宝贝的流量数据查看是哪一款或者哪几款宝贝流量下降，从而找到问题的源头去解决问题，而不是拍脑袋说大家流量都下降了来掩饰问题的本质。

如何快速摸清一个行业？一、行业概况（一）6大关键要素1、基本术语：基本的行业术语有哪些？专业名词有哪些？2、行业规模：行业整体规模和数据？行业年度经济收入？3、生命周期：处在行业生命周期哪个阶段？行业发展是否有瓶？是否有行业天花板？4、发展历史：行业的发展历程和变迁怎样？行业发展趋势如何？未来上坡还是下坡？5、盈利模式：行业发展主要驱动力是什么？行业是哪种盈利模式？6、上下游供应：行业的供应结构如何？供应商数量与分布？（二）搜索方法/工具行业整体数据：国家统计局、知网、199IT、搜数网全球数据:世界银行公开数据、Knoema全球数据、CEIC。行业研究报告：证监会官网、发现报告网站、行行查网站、36kr、东方财富网、亿欧、铁媒体、QYResearch、亿欧……。咨询机构报告网站：德勤、TalkingData、艾瑞研究艾瑞网、卡思数据。二、市场分析(一)5大关键要素1、市场规模：市场规模大还是小？与其他行业相比算大算小？2、行业数据：行业大数据如何？有多少家企业、产品？3、用户群体：行业的主要用户是谁？群体大还是小？4、市场增长率：近几年市场增长率如何？场利润率如何？5、财务报表：龙头企业的财务报表数据如何？（二）调研方法/工具市场调研方法实地调研：主要是发放调查问卷，或者询问熟悉行业市场的人，或者做一些实际的、小规核的活动进行调查预测。调查问卷网站：问卷星、问卷网、腾讯问卷文案调查:主要是网上资料搜索和图书馆找相关书籍，多为二手资料。案例调查：主要研究行业龙头公司的市场和产品。调研工具：行业相关辅助软件/工具，或者行业协会或网站。如生意参谋、站长之家、证监会官网。问专业人士：在行、知乎大v提问。信息查询渠道：官网、专门收集行业信息的公众号、百度等搜索引擎。公司赶况查询软件：企信宝、企查查、天眼查、微猫、各类招聘软件等。三、产品研究（一）4大关键要素1、产品概况：产品概况如何？产品数量和类型具体情况？2、产品需求：产品是否刚需？体验感如何？是否面临时代淘汰危机？3、产品技术：技术成熟度如何？行业产品技术发展、竞争行业技术发展怎样？4、产品形态：产品的主要形态如何？有形还是无形的？（二）搜索方法/工具可以自己市场调研，关注某宝、某猫等产品分类或者去实体店看。网络调查的话，可以在行业网站和百度查出来，一些行业报告中也会提及。四、竞争格局1、竞争格局：龙头老大是谁？一家独大还是多头垄断，还是百花齐放？产品竞争如何?2、行业影响：是否有其他行业影响竞争？五、监管政策（一）2大关键要素1、中央文件：国务院文件、各部委文件如何？2、地方政策：地方政府文件如何？要时刻关注政府政策，改变风向，尤其是涉及到限制和处罚的内容（二）搜索方法/工具多关注行业官网中的政策板块，就能快速获取这个内容。可以上中国政府网，地方政府官网，科技部、工信部、发改委、财政部、人力资源部文旅部等部委的官网进行查询。

在电商有很多场景都可以利用大数据进行分析。比如可以通过大数据看出近期畅销的商品是哪些类目，根据数据来分析时下消费者的需求，然后选品跟品。数据来源：dataeye-edx比如可以通过大数据搜集到电商行业广告投放的素材，以及素材各自的投放效果（点赞、转发、评论等）。比如可以通过大数据掌握竞品的投放数据、竞品的销售情况等，方便制定有针对性的营销策略。大数据的应用场景很多。大数据对于商家而言是必不可少的工具之一，掌握数据才能更好的分析市场。