中国电子商务市场数据发布报告
2019Q4 & 2020Q1e
摘要
网络购物市场：2019Q4交易规模提升明显，直播电商带动效应凸出
2019年Q4中国网络购物市场交易规模达3.2万亿元，环比增长38.5%，较去年同期
增长26.9%。2019年Q4的交易额有明显的提振，并且较去年同比增速略有提升。
B2B电商市场：2019Q4中小企业B2B规模稳定，降本增效推动线上渗透率提升
2019年Q4季度中国中小企业B2B运营商平台营收规模为138亿元，同比增长
11.9%。2019年以来，中国PMI指数整体处于荣枯线下方，降本需求愈强，对应的
线上采购渗透率将有望持续提升。
在线旅游市场：2019Q4在线旅游市场发展趋稳，淡季因素较为明显
2019Q4中国在线旅游市场交易规模为4213.7亿元，受旅游淡季影响，环比下降
22.0%，相较于2018Q4环比降低更显著。
快递物流市场：2019Q4电商大促活动显著推动快递行业业务量增长
2019Q4中国快递服务企业业务量达196.1亿件，环比增长21.4%。受Q2“618”及
Q4“双11““双12”的影响，快递行业业务量在Q2及Q4的环比增长率呈现显著
增长态势，整体行业季度分布差异明显。
2020Q1疫情下数据预测分析
网络购物市场：2020Q1交易规模预期将达到2.1万亿元，环比下降-33.3%，同比下
降-1.2%。疫情期间，整体电商交易规模，特别是实物商品线上交易相对线下消费
表现出较强抗性。
B2B电商市场：2020Q1中小企业B2B运营商平台营收规模为103.9亿元将同比下降
3.8%，主要来自于企业全面复工推迟及整体经济预期下行的影响。
在线旅游市场：2020Q1预期交易规模为1862.4亿元，环比下降-55.8%。从2月中
下旬开始，国内大交通出行逐渐缓慢恢复，体量虽下滑明显，但长期仍存在刚需。
快递物流市场：2020Q1中国快递服务企业业务量为107.7亿件，呈略微下降态势，
主要影响因素来自于复工推迟以及分级分区防控。
2020Q1疫情对电商影响分析
短期冲击非必需品消费，绝对消费规模受阻;长期加速新生业态渗透,网购渗透率明显提升
疫情期间，线上电商交易中可选消费品类受到了明显冲击，同时春节因素+疫情因素叠加，导致疫情严控期，物流配送出现人力短缺，复工后物流束缚因素得到明显缓解。同时，在疫情期间，电商业态的新生要素也分别出现了较为明显的加速渗透趋势。如电商内容营销基于直播、短视频出现了明显的加速渗透。从整体来看，对网上购物规模的渗透率存在明显的提升作用。
疫情对电商行业的动态影响
疫情期间，用户需求从非必需品消费（3C 、服装、家电等品类） 向必需品消费转移（食品饮料等）。其中前者的需求压缩直接影响了线上交易的绝对规模。而必需品消费的线上化对冲了部分消极影响。从2020Q1整体来看线上消费相较线下具备更强抗性。
春节因素和疫情因素的叠加，使得物流配送端在春节后， 复工前的集中时段出现了明显的人力短缺，对应限制了线 上消费的有效转化，但是复工后的物流束缚因素明显缓解。
加速电商内容营销的渗透
结合疫情期间，封门闭户下所引致的内容娱乐需求，为电商内容营销的强势崛起提供了契机。各平台在直播、短视频方向的持续投入，加强了内容供给和消费需求的衔接，特别是在用户浏览时长上得到了显著提升。
加速线下零售的线上触达
在此次疫情的影响下，传统零售门店特别是百货商场所遭受的冲击是最为明显的。所以部分零售企业选择了 “云柜姐”模式，作为缓冲营业冲击的直接手段。同时考虑到在疫情严重期，大多物流均处在停运状态，订单无法有效触达是本轮疫情下电商平台的显著痛点。而相较之下，百货商超能够充分发挥，三公里有效配送的 “本地仓储”属性，直接提高了线下销售的线上成单率。
加速生鲜电商的市场渗透
在就近的时点来看，生鲜电商的渗透短期仍受制于用户习惯的规模化和线下零售商超的低效率运营。在此次疫情的极端影响下，直接推动了用户线上生鲜采购的行为转化，用户绝对规模和用户购买频次得到了极大提升。虽然疫情后仍存在高峰用户规模和客单价回落的可能性。但是也在低获客成本条件下，进一步的促进了生鲜电商在用户层面的影响力渗透。
2020Q1疫情对B2B电商影响分析
疫情期间PPI及PMI下挫明显，直接影响企业整体采购规模2020年2月疫情防控期间，PPI和PMI指数分别跌至-0.4和35.7，PMI采购量指数和PMI生产指数分别跌至29.3和27.8，其中企业推迟复工和需求方采购延期是主要因素，这种绝对规模的收缩也直接影响了B2B电商的交易规模。而从企业采购的形式来看，疫情导致企业线下采购受阻，大量B端企业采购行为转至线上，疫情期间将有利于B端客户线上采购习惯养成，促进用户规模的相对基数增长。
疫情对中国电商B2B行业的影响
【短期】利于B端客户线上采购习惯养成
【长期】强供应链能力仍是胜出关键
行业集中度
将有所提升?PPI和PMI指数分别跌至-0.4和35.7，PMI采购量指数和PMI生产指数分别跌至29.3和27.8，企业采购的整体规模受到明显冲击
?受疫情影响，传统的线下采购渠道受阻，大量B端企业采购行为转至线上
?疫情对于B端客户的线上采购起到教育作用，对线上采购习惯养成起到加速作用
?在疫情结束之后，B2B电商企业留存疫情期间新增用户的关键仍是提升供应链能力
?长期来看，强供应链能力仍是胜出关键，B2B平台供应链的提升需要平台投入大量的配套基础设施及专业人才，因此B2B线上渗透短期内难以大幅提升
?疫情期间，头部B2B电商企业凭借强大的供应链能力与快速的响应能力，更受客户的青睐?部分头部企业依靠明显的资金实力，在疫情期间已加快并购力度，行业整合速度加快，资本和客户将进一步向头部优质平台集中
2020Q1疫情对在线旅游市场影响分析
疫情严重影响在线旅游，各细分市场表现各有不同
2020Q1的新冠肺炎疫情对于有巨大人口流动需求的旅游市场有明显的打击影响，而旅游市场包含广泛，各细分市场受到的疫情影响程度不同。一般在线旅游分为交通、住宿、度假等，目前看来，大交通如在线机票、在线火车票的预订在随着返工的进行而处于逐渐恢复阶段；在线住宿和在线度假则相对影响较大。
2020Q1新冠肺炎疫情对在线旅游细分市场的影响分析
在线机票预订在线火车票预订在线住宿预订在线度假预订影响：影响：影响：影响：
?1月中上旬，春运正常进?1月中上旬，春运正?1月中上旬，国内国际酒店发?1月中上旬，消费者正常行，市场发展如往常；常进行，市场发展展较去年保持稳定；进行春节度假计划，市?1月底-2月中旬，民航客运如往常；?1月底-2月中旬，疫情开始蔓场发展如往常，预订火受挫明显，机票预订退票率?1月底-2月中旬，大延，各地逐渐限制酒店、民宿热；
极速上升；学生返校归零，外经营，市场需求也呈明显下?1月底-2月中旬，疫情爆?2月下旬-3月中旬，疫情抑地务工人员返工日滑，部分疫情严重地区酒店配发，1月23日、1月26日制效果明显，返工潮开始逐期一再推迟，火车合政府改为隔离点经营；文旅部接连下发通知，
渐进行，国内在线机票预订票需求减少；?2月下旬-3月底，疫情抑制效限制度假产品售卖，度
市场缓慢恢复；?2月下旬-3月底，疫果虽明显，但整体住宿需求仍假市场接近停滞；
?3月中旬-3月底，输入性病情抑制效果明显，未恢复，商旅、度假需求仍较?2月下旬-3月底，政策限例明显增加，国际民航客运在线火车票预订开小，在线住宿预订市场同比仍制仍未放开，国际国内
开始受到政策限制。始明显增加；呈明显下滑。度假市场仍未恢复。
2020Q1疫情对物流产业影响分析
疫情对物流产业总体影响偏小，但推动了即时物流发展，也将促进整体产业运行效率的提升
在疫情环境下，相较于其他产业，物流产业受到的影响偏小，但物流产业内的细分行业及产业链各方都或多或少受到了一定程度的影响。总体而言，疫情推动了细分市场如即时物流用户的拓展及行业的迅速发展，同时，疫情对物流需求量有一定的下滑减少作用，因此，产业端如何提升效率降低成本也将是各方在2020年需要重点思考的核心问题。
2020Q1新冠肺炎疫情对物流产业及各细分市场的影响分析
? 总体而言，物流产业受到疫情的影响较小；但也存在需求端未完全复工从而导致供给过剩从而单票成本较高情况 的可能性； ? 需求方：需求在一定程度上存在下滑，但维持经济运行、生活必需品生产制造等等物流运输需求仍旧大量存在， 而其他B 端物流需求受到复工程度的影响存在减少状况；
? 供给方：需求必然存在，供给端从而也受影响较小，但由于体量层面的影响是存在的，因此在效率层面会有部分 牺
牲，这也代表着2020年中国物流行业面临着效率提升、成本优化的根本性要求。 ? 总体而言，快递业务量Q1季度下滑程度较小；但市场中存在“价格战”的情况，主要也是由于快递主要为网络型 运营方式，需求量的部分下滑会导致单票成本上升； ? 需求方：受疫情影响，大部分居民在家自我隔离，往常去超市购物的方式逐渐也替换成网上购物，对生活消费类 快递业务量有一定贡献；而商务类快递受影响相对较大，但预计也将逐步恢复；
? 供给方：疫情影响下，快递配送员的返工受到影响，因此在一定程度上影响了快递的效率；另一方面，需求一定
程度上的下滑导致了单票成本的上升，降本增效及需求市场争夺也将成本2020年快递行业的重要发展方向。
? 总体而言，即时物流市场短期内有小幅下滑，但长期来说发展前景向好；
? 需求方：外卖需求下滑明显，但Q1季度末恢复也比较明显；生鲜商超类需求大幅上升，居民居家即时消费的习惯 养成，未来即时物流需求将持续上升； ? 供给方：疫情影响下，骑手的返工也受到了一定影响，但在运力层面，众包运力受到的影响小于全职运力。
即
时物流市
场
快
递市场
物
流产业
1
2 中国在线旅游市场发展情况分析及预测
3 中国物流市场发展情况分析及预测
4
中国电商B2B 市场发展情况分析及预测
? 2018Q1-2020Q1中国网络购物市场交易规模 ? 2018Q1-2020Q1中国网络购物市场规模结构
中国网络购物消费市场发展情况分析及预测
25016.7
21418.2
24096.822919.5
16916.218686.018459.5
21159.0 2019年Q4网络购物交易规模提升明显，疫情期线上抗性更强2019年Q4中国网络购物市场交易规模达3.2万亿元，环比增长38.5%，较去年同期增长26.9%，增速高于社会消费品零售总额增速。双11购物节、直播带货的兴起、以及下沉市场的进一步渗透，使2019年Q4的交易额有明显的提振，并且较去年同比增速略有提升。行业长期处于争夺存量制造增量以寻求增长的时期，即扩大自身的用户群，延长现有用户的使用时长，以及促进客单价的增长；表现为持续向低线市场渗透，以及内容的完善和创新。
2020年Q1中国网络购物市场交易规模预期将达到2.1万亿元，环比下降-33.3%，同比下降-1.2%。疫情期间，整体电商交易规模，特别是实物商品线上交易相对线下消费表现出较强抗性。同时，对应的也加速了生鲜电商、直播电商在用户端的消费渗透，前者弥补了封门闭户下，必需品采购的刚性需求;后者则主要加强了内容营销的电商链接属性。
2018年Q1-2020年Q1中国网络购物市场交易规模
33.1% 25.7% 25.4% 24.9% 26.6% 29.0% 24.2% 26.9%
-15.5%
10.5%-1.2%35.5% -14.4% 12.5%-4.9%
38.5%
31738.6
-1.2%
-33.3%
2018Q12018Q2 2018Q32018Q42019Q1 2019Q22019Q3 2019Q42020Q1e
网购交易额（亿元）同比增长率（%）环比增长率（%）
注释：1. 网络购物市场规模为C2C交易额和B2C交易额之和。2. 统计的网络购物市场规模指国内用户在国内购物网站的所有零售订单的总金额。零售指企业（单位、个体户）通过交
2019年Q4B2C占比达53.2%，疫情期渗透率加速提升
2019年Q4，B2C在中国整体网络购物市场中的占比达53.2%，较上季度略有下降。2019年全年B2C规模占比较2018年全年下降2%，这主要是由于在下沉市场渗透的初期，用户偏向于使用C2C类平台，以及B2C类平台与C2C类平台的界限逐渐模糊，两类模式在同一平台兼容的现象更加普遍，导致难以拆分。但实际上，行业整体的长期趋势依然是整体服务品质升级和经营规范化，B2C的业务模式将更加普遍。疫情期间，基于B2C平台基于自营物流和供应链整合的有效需求转化，进一步的加速渗透率提升。
2018年Q1-2020年Q1中国网络购物市场规模结构
2018Q1 2018Q2 2018Q3 2018Q4 2019Q1 2019Q2 2019Q3 2019Q4 2020Q1e
B2C占比C2C占比
注释：1. 网络购物市场规模为C2C交易额和B2C交易额之和。2. 统计的网络购物市场规模指国内用户在国内购物网站的所有零售订单的总金额。零售指企业（单位、个体户）通过交
Q4移动端渗透率达85.9%，年龄两端及低线用户渗透率提升
2019年Q4中国网络购物市场移动端占比达85.9%，移动电商用户体量趋于饱和，中国网络购物市场移动端渗透已经基本完成，成为消费者进行网络购物最主要的渠道。相比于2018年第四季度，2019年第四季度的移动端下沉市场的用户比例有所上升，达到51.2%；且移动电商对24岁以下群体与40岁以上群体的渗透率有所提升，中间年龄段的用户群体渗透率有所下降。
2018年Q1-2020年Q1中国网络购物市场规模结构 2018年Q4-2019年Q4中国网络购物市场移动端
购物人群画像
PC 端占比 移动端占比
注释：1. 网络购物市场规模为C2C 交易额和B2C 交易额之和。 2. 统计的网络购物市 场规模指国内用户在国内购物网站的所有零售订单的总金额。零售指企业（单位、个体户）通过交易直接售给个人、社会团体作为最终消费，而非生产、非经营用户用的商品 50.8% 的活动，包括售给居民个人和企事业单位的生活和公共消费（如办公用品），但不包括 售给生产经营企业用于生产或经营的商品、售给商业单位用于转卖的商品。中国网络购 一级城市
新一级城市 二级城市 三级及以下
2018Q4（%） 2019Q4（%）
东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告 规划设计/投资分析/实施方案
东莞IDC数据中心设备项目投资分析报告 近年来，互联网、大数据、云计算和物联网等行业的蓬勃发展，对数 据的存储、交换、计算等的应用需求不断增加，使得大数据发展需求下对 上游基础设施领域的需求持续旺盛，促进了IDC需求的不断增加。近年来，各国5G技术的发展和商用化的推广将进一步促进IDC行业爆发增长。未来，IDC行业将成为物联网、云计算及5G技术的不断完善与发展下又一风口。 该IDC设备项目计划总投资10201.37万元，其中：固定资产投资7582.04万元，占项目总投资的74.32%；流动资金2619.33万元，占项目 总投资的25.68%。 达产年营业收入25582.00万元，总成本费用20319.60万元，税金及 附加203.11万元，利润总额5262.40万元，利税总额6191.36万元，税后 净利润3946.80万元，达产年纳税总额2244.56万元；达产年投资利润率51.59%，投资利税率60.69%，投资回报率38.69%，全部投资回收期4.08年，提供就业职位433个。 本文件内容所承托的权益全部为项目承办单位所有，本文件仅提供给 项目承办单位并按项目承办单位的意愿提供给有关审查机构为投资项目的 审批和建设而使用，持有人对文件中的技术信息、商务信息等应做出保密
性承诺，未经项目承办单位书面允诺和许可，不得复制、披露或提供给第 三方，对发现非合法持有本文件者，项目承办单位有权保留追偿的权利。 ...... IDC是数字化转型的基础设施，国内方面，我们认为在新基建的推动下，IDC行业有望迎来内生动力（云计算）和外部驱动力（产业政策）的共振。我们认为零售型业务和定制型业务长期来看皆具备发展潜力，不同公司基 于各自禀赋有望走出自己的最佳成长路径。重点推荐：数据港、光环新网、奥飞数据；建议关注：宝信软件等。
2021年数据中心行业研 究分析报告
目录 1.数据中心行业现状 (4) 1.1数据中心行业定义及产业链分析 (4) 1.2数据中心市场规模分析 (5) 2.数据中心行业前景趋势 (6) 2.1专业IDC服务商发展空间巨大 (6) 2.2传统IDC同质化竞争激烈，向云计算数据中心升级是未来趋势 (6) 2.3一线城市周边成为IDC新建热点区域 (7) 2.4用户、数据中心设施、解决方案将持续增长 (7) 2.5延伸产业链 (7) 2.6生态化建设进一步开放 (8) 2.7呈现集群化分布 (8) 2.8数据中心产业与互联网等产业融合发展机遇 (9) 2.9行业发展需突破创新瓶颈 (10) 3.数据中心行业存在的问题 (12) 3.1资源利用率低 (12) 3.2资源孤岛 (12) 3.3自动化程度很低 (13) 3.4数据中心面临的威胁不只是安全性 (13) 3.5供应链整合度低 (13) 3.6基础工作薄弱 (14)
3.7产业结构调整进展缓慢 (14) 3.8供给不足，产业化程度较低 (14) 4.数据中心行业政策环境分析 (16) 4.1数据中心行业政策环境分析 (16) 4.2数据中心行业经济环境分析 (16) 4.3数据中心行业社会环境分析 (16) 4.4数据中心行业技术环境分析 (17) 5.数据中心行业竞争分析 (18) 5.1数据中心行业竞争分析 (18) 5.1.1对上游议价能力分析 (18) 5.1.2对下游议价能力分析 (18) 5.1.3潜在进入者分析 (19) 5.1.4替代品或替代服务分析 (19) 5.2中国数据中心行业品牌竞争格局分析 (20) 5.3中国数据中心行业竞争强度分析 (20) 6.数据中心产业投资分析 (21) 6.1中国数据中心技术投资趋势分析 (21) 6.2中国数据中心行业投资风险 (21) 6.3中国数据中心行业投资收益 (22)
中国电子商务行业市场发展趋势及投融资分析报告2016-2021年 编制单位：北京智博睿投资咨询有限公司 【报告目录】 第1章：电子商务行业定义及发展环境分析 1.1 电子商务行业定义 1.1.1 电子商务行业定义 1.1.2 电子商务行业分类 1.1.3 电子商务主要模式 1.1.4 电子商务主要应用领域 1.1.5 电子商务行业在国民经济中的地位 1.2 电子商务行业政策环境分析 1.2.1 电子商务行业管理体制 （1）主管部门 （2）监管体制 1.2.2 电子商务行业相关政策
（1）电子商务行业相关政策汇总与解读 （2）电子商务行业支付与快递环节政策分析 1.2.3 电子商务行业发展规划解读 （1）中国电子商务行业“十三五”规划解读 （2）地方性电子商务行业规划解读 1）上海市电子商务行业规划解读 2）杭州市电子商务行业规划解读 3）广州市电子商务行业规划解读 4）北京市电子商务行业规划解读 5）南京市电子商务行业规划解读 6）石家庄电子商务行业规划解读 7）哈尔滨电子商务行业规划解读 8）安徽省电子商务行业规划解读 1.3 电子商务行业经济环境分析 1.3.1 国内经济现状 1.3.2 国内经济展望
1.4 电子商务行业消费环境分析 1.4.1 居民收入水平对电子商务行业的影响 1.4.2 城镇化进程对电子商务行业的影响 1.4.3 零售业发展对电子商务行业的影响 1.5 电子商务行业技术环境分析 1.5.1 电子商务行业专利情况发展分析 （1）行业专利申请数量 （2）行业专利公开数量 （3）行业技术领先企业 （4）行业热门技术分析 1.5.2 国家层面电子商务技术创新环境分析 1.6 中国电子商务行业发展机遇与威胁分析 第2章：电子商务行业发展现状与趋势分析 2.1 全球电子商务行业发展现状与趋势分析 2.1.1 全球电子商务行业发展概述 2.1.2 全球电子商务行业市场规模分析
.数据分析与可视化1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告 最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报. .告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，直观地看清楚问题和结有助于阅读者更形象、可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，论，从而产生思考。另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者数据的初衷就是为解决一个同时也失去了报告的意义，是更重要的，否则称不上好的分析，商业目的才进行的分析，不能舍本求末。 数据分析常用的方法有哪些？他们多用来分析哪些类型的数据？通过分析可以得到怎样2. 的结果和结论？怎样得到保证其信度和效度？常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； (scatter 、散点图)、直方图(Histogram)：柏拉图数据分析常用的图表方法(排列图、点
2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告 中国产业信息网
什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：
行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务： 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供依据
2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方 向建议报告 【出版日期】2015年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元 【报告编号】R331187 报告目录： 前言 继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值（Value）。 云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 2013年，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，
大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。 医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科 病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交 关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人 采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库
2018年数据中心IDC 行业分析报告 2018年6月
目录 一、巨头军备竞赛，数据中心进入需求扩张期 (5) 1、数据中心：云计算时代的IT资源载体 (5) （1）从成本中心到生产力，计算资源云化大势所趋 (6) （2）核心+边缘：超大规模与边缘数据中心两级并举 (7) 2、IDC资源供需失衡持续扩大 (8) （1）云端数据存储、传输与计算需求指数性增长 (8) ①数据中心流量 (8) ②数据中心数据存储量 (8) （2）技术瓶颈与扩张模式使得数据中心资源只能线性供给 (8) ①资源利用率与用户体验不匹配 (9) ②摩尔定理失效导致CPU与存储器性能提升趋缓 (9) ③冯结构数据中心面临瓶颈 (9) 3、云计算巨头军备竞赛，行业进入需求扩张新周期 (11) （1）公有云增长超预期，巨头展开IDC资源军备竞赛 (11) （2）我国云计算巨头迅速跟进，IDC行业进入新一轮需求扩张期 (13) ①国内云计算快速增长，巨头持续加码 (13) ②IDC行业进入需求扩张期 (15) 二、以美为鉴：专业IDC服务商成长空间巨大 (16) 1、行业分工下专业IDC服务商优势凸显 (16) （1）IDC服务商可分为电信运营商、专业IDC服务商与云服务商 (16) ①基础电信运营商 (16) ②网络中立的专业IDC服务商 (16) ③云服务商 (17) （2）专业IDC服务商守护云生态健康发展 (18) ①稳定性：头部用户稳定要求压倒一切 (18) ②成本可控：降低客户自建成本风险 (19)
③准确预判行业趋势，实现技术快速迭代 (21) ④中立性与多样化服务为客户提供灵活选择 (21) 2、从Equinix看美国专业IDC服务商发展历程 (22) 3、以美为鉴:中国专业IDC服务商空间巨大 (25) 三、相关领域及企业 (28) 1、一线城市机房资源储备是核心 (28) （1）数据中心选址：一线热数据，三线冷数据 (28) （2）数据中心结构型过剩：三线城市上架率不足 (29) （3）一线城市供需失衡，未来价格有望稳中向上 (30) 2、深度云化的专业IDC服务商降本增效 (31) 3、好口碑才有好市场 (32) 4、重点企业：光环新网 (33) （1）IDC机柜毛利率稳中有升，机柜数量2018年迎来释放期 (34) （2）云服务牌照如期落地，AWS业务合规启程，公司打开更大成长空间 (34)
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
PART 1 2019中国社交电商要点分析
社交电商定义 社交电商是基于人际关系网络，利用互联网社交工具，从事商品交易或服务提供的经营活动，涵盖信息展示、支付结算以及快递物流等电子商务全过程，是新型电子商务的重要表现形式之一。（来源：商务部批准《社交电商经营规范》送审稿）
中国社交电商（含微商）市场发展历程
2019手机网络购物用户规模6.1亿2019社交电商购物用户规模达到5亿2019社交电商从业者将近5000万人中国全民社交电商的时代已经到来社交电商开创了丰富的网络零售和电子商务的蓝海商业模式。如拼团、分销、内容、社区团购等创新模式不断涌现 社交电商市场经过短短六年的发展已经超过万亿规模。高速增长产生巨大经济效益和社会效益社交电商大市场高速成长，造就了众多年轻的明星企业，拼多多、云集、蘑菇街、微盟等成功上市，思埠、爱库存、贝店、小红书等融资完成 人数众多交易额大创新不断明星企业中国社交电商发展现状四大要点
中国社交电商资本市场活跃 4月19日 "有赞" 借壳在港交所 上市成功 2018 年 2019年 5月7日 "思埠" 5000万B轮 融资 6月1日 "小红书" D轮融资3亿 美元 7月26日 "拼多多" 美国纳斯达 克成功上市 8月21日 "十荟团" 1亿元天使 轮融资 11月27日 "宝宝树" 香港港交所 成功上市 1月15日 "微盟" 香港港交所 成功上市 5月3日 "云集" 美国纳斯达 克成功上市 5月8日 "贝店" 8.6亿元 融资 12月6日 "蘑菇街" 美国纽交所 成功上市 2018-2019年社交电商资本大量涌入，拼多多、云集、微盟等陆续成功上市， 社交电商愈发得到资本市场认可，行业发展进入快车轨道
2019年中国电子商务行业市场现状及发展前景分析未来市 场规模将突破60万亿元 1、企业移动端加速，促进电子商务规模扩大 近年来，我国政府继续出台财政政策加快中小企业应用电子商务。国内外环境均利好我国企业间电子商务的发展，而在网购市场中，企业加大移动端布局，移动购物发展迅速，成为拉动网购市场发展重要力量，进而推动电子商务整体市场增长。 2011-2018年间，我国电子商务交易额持续增长，稳居全球网络零售市场首位，跨境电子商务再上新台阶，与全球电子商务市场联动发展态势愈加明显。《中国互联网发展报告2019》显示，2018年全国电子商务交易额为31.63万亿元，比上年增长8.5%。其中商品、服务类电商交易额30.61万亿元，增长14.5%;合约类电商交易额1.02万亿元，下降51.3%。 2011-2018年中国电子商务交易额统计及增长情况 数据来源：前瞻产业研究院整理 (备注：2013年交易额增速为28.2%) 商务部数据显示，2011-2018年中国网上零售额交易规模逐年上升。近年，中国移动端电子商务市场增长速度有所放缓，2018年中国网上零售额为9.01万
亿元，同比增长23.9%。 中国移动端电子商务市场规模快速增长的原因有三个：一是电商企业纷纷发动移动端，相关产品不断推出，并且推出促销活动。二是手机用户数量和用手机上网用户数量攀升、智能手机及平板电脑的普及、上网速度、无线宽带、资费下调等外部条件也促进了移动端网购的发展。三是移动改变了人民生活方式的方方面面，移动购物属于新兴事物，吸引部分网购用户到移动端。 2011-2018年中国网上零售额统计及增长情况 数据来源：前瞻产业研究院整理 2、电商发展区域集中度下降，东部地区仍占较大比例 电子商务发展指数旨在从发展规模、成长潜力、应用渗透、支撑环境四个方面全面考察各省电子商务发展水平。不仅关注电子商务既有的发展规模，同样重视各省电子商务的发展潜力、对传统经济的影响程度以及基础设施的保障能力。 2018年全国省级行政区域电子商务发展指数测评结果，广东、浙江、北京、上海、江苏五省市仍保持领先优势，是我国电子商务发展的先导梯队。山东、福建、四川三个省份电子商务优势逐渐形成，属于我国电子商务发展的第二梯队。黑龙江、广西、新疆、甘肃四省区电子商务仍有较大发展空间，是我国电子商务发展的潜力梯队。其余省份的电子商务发展水平处于中等位置，是我国电子商务
2018年数据中心市场调研分析报告
目录 第一节互联网流量红利传导路径 (6) 一、新兴互联网应用崛起，推动互联网流量持续高速增长 (7) 1、高清视频、直播等业务或成为推动互联网流量增长的主力军 (9) （1）OTT-TV 视频流量快速增加 (9) （2）新兴在线娱乐（视频直播）模式推动互联网流量规模攀升 (10) 2、物联网流量到2021 年或占全球IP 流量的5% (10) 3、云计算时数据中心东西流量成主导 (10) 二、2016 年我国移动互联网流量增速翻倍，人均流量消费水平仍远低于美国 (11) 第二节全球数据中心发展路径 (16) 一、规模上，超大型数据中心逐年增加，单体承载流量能力倍增 (17) 二、分布上，欧美商业化数据中心主要集中在中心城市，第三方服务商占主流 (19) 三、区域维度，北美市场规模最大，亚太增长速度最快 (23) 四、国家维度，美国市场规模最大，中国增长潜力最强 (23) 五、发展模式上，美国以扩建和改建为主，中国处于以新建为主的粗犷式发展期 (24) 第三节我国数据中心发展现状 (27) 第四节数据中心，光通信的下一个突破点 (30) 一、数据中心流量模型发生变化，内部架构向扁平化演进 (30) 1、数据中心流量模型发生显著变化 (30) 2、越来越多的网络扁平化需求 (30) 二、顺应数据中心网络架构新需求，脊叶网络架构应运而生 (30) 三、数据中心脊叶网络架构优势明显 (31) 四、云数据中心建设驱动光模块市场持续高景气 (32) 五、全球产业链再配臵，产业转移下的中国崛起 (35) 第五节行业相关公司分析 (39) 一、中际装备 (39) 1、位列国内光模块第一梯队，40G/100G 高端光模块优势明显 (42) 2、高品质客户资源结构，受到谷歌、亚马逊、华为、中兴等知名公司认可 (43) 3、中际装备收购苏州旭创，开启高速光模块成长之旅 (43) 二、博创科技 (44) 1、公司光无源器件业务稳定发展，DWDM 产品增长势头强劲 (45) 2、募投项目逐渐达产，强化无源光器件领域市场竞争力 (46) 3、携手美国Kaiam 公司强势进军光有源器件领域 (46) 4、加速布局高速有源器件领域 (48) 5、把握光器件技术发展趋势，积极开拓MEMS 技术平台 (49) 三、光环新网 (50) 1、收购优质标的，业绩增长明显 (51) 2、把控稀缺IDC 地域资源，不断新增机柜，巩固自身优势 (53) 3、收购中金云网，进军金融IDC 服务领域 (54) 4、携手AWS，充分打开IaaS 市场空间 (54) 5、收购无双科技，切入SaaS 市场 (55)
电视用户数据分析
文档修改记录
目录 1 总体描述 (4) 1.1 建设目标 (4) 1.2 整体架构 (4) 2 功能实现 (6) 2.1 数据采集模块 (6) 2.1.1 数据收集 (6) 2.1.2 数据处理 (6) 2.2 数据分析 (7) 2.3 数据可视化 (8) 2.4 系统管理 (9) 3 初步方案 (10) 3.1 C平台接口日志分析 (10) 3.2 流水文件分析 (11) 4 技术实现 (11)
1总体描述 1.1建设目标 互联网电视是建立在通信网络上的互动性视频服务，可以非常灵活地实现电子菜单、节目预约、实时快进、快退等操作。通过对OTT用户的实时数据收集，统计分析，建设实时数据分析系统，对OTT的EPG界面设计、容运营有着重要意义。 系统在通过对OTT业务运营平台数据收集的基础上，实时（定期）获取用户行为数据，结合业务运营平台数据日志、用户端APK上报日志等数据，通过大数据处理平台（如Hadoop），对OTT的各纬度指标进行统计分析，并提供用户自定义分析功能，进行数据展示，为EPG的界面设计和运营建设提供决策依据。 1.2整体架构
负责整个互联网电视运营中心平台或者分平台系统的原始基础数据的获取，包括2部分容：（1）平台日志：结合运营平台的日志管理模块，实现获取并接收用户的行为数据；（2）APK日志上报。提供数据接口，且支持FTP等传输导入。 数据抓取用于接入存储数据，目前分为三部分： （1）C平台各业务系统通过AOP方式将各接口调用情况输出标准日志，由FLUME进行抓取；再通过KAFKA将数据输送到STORM 中；STORM 将元数据直接存放到HDFS中。 （2）各业务系统的错误日志转换为json后直接存放到ES中，方便查找。 （3）将流水文件（需转换为csv格式）和流水日志（导出txt格式）通过文档上传系统上传到HDFS中，文件所在的文件夹以当天日期命名（减少需处理的文件数量，提高效率）。 ●数据分析 基于hadoop大数据处理技术，将数据收集获取到的基础数据，进行数据预处理、数据统计计算，包括数据排重、数据清洗、结果展示指标计算等，并将原始数据、结果表数据进行存储和备份。根据多维度的数据展示需求，设计结果表数据，并对其进行实时统计计算，并将结果数据，推送给前端展示平台。另外还提供用户自定分析功能，用于对原始数据和结果表数据的自定义查询和分析功能，便于非数据分析人员对系统进行二次分析。 数据分析用于对指定数据进行切割分解为各个维度，给展示系统提供数据支撑：（1）由STORM 对C平台接口日志进行处理，将处理后的数据存放到ELK中进行展示。 （2）由SPARK离线处理HDFS上的流水文件，将处理后的数据保存到mongodb中。（设定时任务每天零点自动开始SPARK任务，对以前一天日期命名的文件夹下的数据进行处理）。 ●可视化系统（BI） BI系统负责可视化数据分析模块建设，将数据分析的数据，在显示终端进行可视化图形展示。BI系统是对分析后结果进行展示，用于图形化展示最终的分析结果：初期是使用ECharts 等图表插件绘制展示图形； 后期由项目根据传来的数据和模型自动绘制图形。
大数据行业研究报告 2013年11月20日 目录 一：大数据概述 (2) 1.1大数据定义 (2) 1.2大数据特点 (3) 1.3大数据相关技术 (4) 1.4大数据应用价值 (5) 二：大数据行业环境分析 (6) 2.1产业链 (6) 2.2商业模式 (7) 2.3市场规模 (9) 2.4行业竞争 (9) 三：大数据在行业中的应用分析 (10) 3.1医疗行业 (10) 3.2能源行业 (11) 3.2通信行业 (11) 3.4零售业 (11) 四：大数据行业重点企业介绍 (12) 4.1IBM (12) 4.2惠普 (12) 4.3Teradata (12) 4.4阿里巴巴 (12) 4.5百度 (13) 4.6腾讯 (13) 4.7拓尔思 (13) 4.8东方国信 (13) 4.9同有科技 (14) 五：大数据的时代机遇与挑战 (14) · 1
一：大数据概述 1.1大数据的定义 大数据是时下最火热的IT行业的词汇，全球知名咨询公司麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。 百度知道对大数据的定义是：大数据（bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模距达到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取，管理，处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 著名研究机构Gartner是这样定义大数据的。"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大 2
(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年3月
2015年数据中心行业分析报告数据中心是互联网、云计算和大数据等产业的重要基础设施之一。近几年来，随着我国互联网、云计算和大数据产业的加速发展，数据中心产业也进入了大规模的规划建设阶段。 近几年，随着互联网、云计算和大数据产业的加速发展，我国数据中心产业也进入了大规模的规划建设阶段。2011年到2013年上半年全国共规划建设数据中心255个，已投入使用173个，总用地约7132万平方米，总机房面积约400万平方米。 IDC关于中国数据中心市场今日公布的数据表示，2010年中国数据中心总数量已经达到504,155 个，市场总规模达到92亿美元，IDC预测该市场在2010年至2015年仍将保持两位数的增长率，2015年该市场规模将达到约157亿美元。 一、发展: 三个阶段 IDC认为数据中心在中国的发展大体上经历了三个阶段： 1、2000年前后
数据中心的概念随互联网进入中国，第一次掀起了建设数据中心的热潮。但是由于互联网在中国尚未普及，在用户数、内容、应用等各方面都存在明显的局限性，用户对数据中心尚未产生有效的需求。在2001年的互联网泡沫破灭之后，数据中心的发展很快进入了蛰伏期。 2、2004年至2008年 随着互联网的普及和我国信息化建设的发展，无论是国民经济还是百姓生活对信息技术的应用和依赖都日益广泛和深入，从服务提供方和用户方两端都纷纷投入巨资建设数据中心。数据中心行业经历了从小到大、优胜劣汰的过程，作为重要的IT基础设施，数据中心迎来了快速发展的黄金期。 3、2008年至今 互联网的发展和国民经济各主要行业的信息化建设日趋成熟，移动互联网、云计算等新兴技术和商业模式不断涌现，数据中心的数量不断增加，规模不断扩大。与此同时，行业内越发重视运营的效率和资源整合的能力，建设绿色数据中心成为未来数据中心发展的方向。
数据中心IDC 行业全面深度研究报 告
目录 一、寻找IDC 核心驱动，判断当前景气度：数据流量与计算力的核心载体 (2) （一）IDC 为数据流量核心载体，具备增长确定性和稀缺性 (2) （二）IDC 产业链图谱：流量核心，信息基石 (3) （三）寻找IDC 驱动因素，ICT 产业链流量驱动与传导逻辑 (9) （四）当前产业景气度如何？资本开支周期末端，产业景气度正逐步回暖 (14) 二、IDC 行业属性：市场空间大+成长性强+确定性强 (20) （一）IDC 行业空间有多大？承载数据流量，建设浪潮没有尽头 (20) （二）数据中心呈现怎样的发展趋势? (22) （三）竞争格局：第三方IDC 服务商稀缺性高，迎来发展机遇 (26) （四）为什么投资IDC 行业？稀缺性、成长性与确定性 (32) 三、估值与投资建议 (35) （一）宝信软件：钢铁信息化龙头、第三方IDC 企业先锋 (38) （二）光环新网：核心资源储备丰富，成长空间较大，零售型IDC 翘楚 (40) （三）数据港：积极绑定BAT 互联网企业，批发型数据中心展露锋芒 (41) （四）万国数据：国内最大第三方IDC 企业，高成长性+强确定性 (43) （五）奥飞数据：积极并购拓展规模，数据中心部署全国 (45) 四、风险提示 (46)
一、寻找IDC 核心驱动，判断当前景气度：数据流量与计算力的核心载体 数据流量增长→计算（云和边缘）需求增加→IDC 和云厂商Capex 投入增加→投资数据中心基础设施 （一）IDC 为数据流量核心载体，具备增长确定性和稀缺性 IDC 为海量数据的承载实体，是互联网流量计算、存储及吞吐的核心资源，互联网、云计算的高速发展是IDC 产业发展的核心驱动。IDC 即Internet Data Center(互联网数据中心)，是为计算机系统（包括服务器、存储和网络设备等）安全稳定持续运行提供的一个特殊基础设施，可以理解为将数据集中存储和运作的“数据图书馆”。该空间一般包含以下基础设施（即上游）：建筑物、电力电气系统、制冷系统、监控管理系统、安防系统等，下游主要是互联网企业、金融机构、政府机关等。 纵观IDC 行业演进和发展史，各阶段客户需求和技术的变革决定每个阶段的服务形态，目前来看第三阶段的数据中心概念扩大，服务范围扩大，更注重高性能架构，随着云计算技术发展，数据中心走向虚
大数据行业分析报告
目录 一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)
一、大数据概述 1、大数据简介 随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征 大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面： 首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格
第章电子商务行业投资分析报告 一、2010年中国电子商务行业整体概况 互联网如今已深入到人们生活的各个领域，作为互联网产业最重要、发展最健康的一支，电子商务行业从1997年起已经跨过了13年了。 截至2010年6月，我国总体网民达到4.2亿①，较2009年底增加3600万人。互联网也逐渐由早期的门户、新闻娱乐向电子商务和生活服务应用为主转变，电子商务正以低成本、高效率、覆盖广、协调性强、透明度高等一系列明显的交易优势席卷经济的各个层面。（一）行业发展概况 截止2010年6月底，中国电子商务市场（包括B2B、B2C、C2C）交易额达到2.25万亿元；其中B2B交易额达到2.05万亿元，B2C与C2C网购交易额达到2000亿元。预计2010年全年B2B交易额为3.85万亿元，网购交易额为4300亿元②。中国网上支付（第三方支付）市场交易规模达到4500亿元，同比增长71.1%；移动电子商务实物交易规模达到13亿元，用户数为5531.5万人； 截止2010年6月底，我国规模以上电子商务网站总量达20700家，其中B2B为8200家，B2C、C2C及其他模式的为达12500家，预计全年超过2.3万家。 ①中国互联网络信息中心。 ②中国电子商务研究中心。
（二）行业发展特点 总体上来看，我国电子商务已进入全面应用时期，呈现出七大特点。
1.电子商务行业越来越受到风险投资追逐 2010年上半年，中国电子商务行业保持高速增长，正引发新一轮资本进驻。根据ezCapital 的数据显示，截止2010年9月底，国内电子商务企业已经完成23笔投融资、7笔收购案例，已披露涉及金额达3.42亿美元。 从投资时间上来看，今年6月共有乐淘文化、红孩子、梦芭莎等9笔企业获得风险投资，另外还包括酷团网收购优团网，比今年其他月份融资活跃得多，是电子商务行业融资高潮的月份。另外，上半年北极光、恩颐投资、凯鹏华盈创投对红孩子领投的5000万~1亿美元以及京东商城1.5亿美元的第三轮投资，从规模上看甚至可以算作是PE。此外，服装类电子商务企业上海麦考林国际邮购有限公司10月份赴美国NASDAQ市场上市，极可能引爆电子商务B2C类企业的上市情绪。 2.移动电子商务撑起未来一片天 “3G”时代的到来，将电子商务引到发展移动电子商务市场的方向上来。 实际上在较早时期，电子商务行业内的“巨无霸”企业，如阿里巴巴、百度等早已在移动电子商务领域布好了局，移动电子商务基于更方便、更快捷、随时随地的优势，蕴藏着巨大的发展潜力，可能会远远超乎人们的想象，因此这块大蛋糕会吸引更多的企业加入进来。 现在来看，已经有越来越多的电子商务企业将触角伸向移动支付、移动IM、移动旺铺等；而鉴于移动电子商务良好的发展势头，必然会吸引嗅觉灵敏的中小企业加入进来，加剧行业市场竞争。 3.电子商务服务企业主要分布在发达省市 目前我国电子商务服务企业主要分布在珠三角、长三角、北京等发达地区，从地域来看，电子商务发展得非常不平衡，但是，这种不平衡是非常好理解的：电子商务的发展离不开环境的高承载能力、较发达的金融水平、良好的物流配送等，长三角、珠三角以及北京等发达地区是经济发展的第一梯队，具有一流的电子商务配套设施，因此电子商务在这些省市发展水平靠前是经济基础的反应。 4.网络团购刮起旋风 今年上半年，国内电子商务行业刮起了一阵团购旋风，一时间到处都是团购网站和怀揣梦想的IT创业青年，在一些团购导航网站的页面上，爱家团、家有团、爱帮团、窝窝团、糯米团、饭团、可可团、团酷······罗列着这些新奇又陌生的团购网站名字。在一些早先网站取得佳绩之后，新浪、腾讯等互联网巨头纷纷加入，使得网络团购炙手可热。 截止2010年8月底，国内网络团购企业为1215家，这不包括已倒闭、未开团的团购网
数据分析经典语录汇总 【数据分析三字经】①学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新；②方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手； ③分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议； 做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具。 【数据分析的3点要求】第一，熟悉业务，不熟业务，分析的结果将脱离实际，业无从指导；第二，多思考，只有经常发问为什么是这样的？为什么不是那样的？只有这样才有突破点；第三，多动手，不动手，靠脑袋想是不够的，不要怕错，大不了错了重来。 数据分析不仅是个工具，而且是门艺术，优秀的数据分析师不光要懂业务、懂管理，懂分析、还要懂创意、懂设计、懂生活，所以数据分析师也是个艺术家。 【数据分析流程】首先明确分析目的，然后搭建分析体系，确定各个分析内容，进行数据搜集、数据处理、数据分析、数据展现逐步完成，最后检验是否达到分析目的！ 【数据挖掘流程】①业务理解：清晰定义业务问题；②数据理解：有什么数据，数据质量心中有数；③数据准备：数据抽样、转换、缺失值处理等；③建模：选择和应用不同的模型技术，调整模型参数；④评估：对前面步骤进行评估；⑤部署：把数据挖掘成果送到相应人手中，并进行日常监测和维护、更新。 【以终为始的分析原则】我做这个数据分析的目的是什么？然后，再根据这个目标倒推应该从哪几个角度、指标进行分析。 【数据分析5步走】1、锁定分析目标，梳理思路，叫纸上谈兵；2、把杂乱的数据整理出图表报表，用数据探业务，叫自问数答；3、锁定核心抓重点，设定最终算法，叫挟天子以令诸侯；4、梳理重点发现，准备剧本开拍，接受PK，叫才辨无双；5、效果梳理，总结经验，叫内视反听。 【数据分析框架的重要性】问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化，然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们：1、以完整的逻辑形式结构化问题；2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系；3、理顺思路、系统描述情形/业务；4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。 数据分析如果一开始数据分析方向就错了，所有努力都是徒劳，后果不堪设想。亲们，数据分析前先明确目的，再根据分析目的确定分析框架与内容，以及所采用的数据分析方法。【常用数据分析方法】：趋势分析：查看一段时间某一数据或者某一组的变动趋势，得出某一个业务上升、下降、平稳、波动等趋势信息；对比分析：自己和自己比，找趋势、规律；自己和别人比，找差异、问题。结构分析：拆字诀，子类目、属性值、新老会员、各个运营节点，都可拆。 【数据分析注意点】1、要注意每种统计分析方法的适用范围；2、使用不同的数据分析方法对同一问题进行解释，来互相验证结论的真伪，多次尝试；3、结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述；4、需要耐心和细致，不能出现任何疏漏，别一个老鼠害一锅汤；5、高级数据分析不一定是最好的，简单有效才是最好的。 【如何用数据看透问题】1、确定指标，看数值；2、问题还不够明确？将指标层层分解；3、只看数值还不能确定问题？多周期看趋势；4、问题初步明确了，找不到原因或者发力点？将统计对象分类，拆解为不同角度来观察；5、参考行业对比数据，如果有的话...而每一步具体怎么走，全靠业务理解！