2015中国大数据营销服务报告(完整版)

2015营销策略分析
《2015营销策略分析》
2015年是一个充满挑战的一年，市场竞争激烈，消费者需求日益多元化，对营销策略提出了更高的要求。

在这样的大环境下，企业需要不断地调整和改进自己的营销策略，以适应市场的变化。

首先，社交媒体的崛起给营销策略带来了新的挑战和机遇。

2015年，各大企业纷纷将重点转移到社交媒体平台上，利用微博、微信、Facebook等平台与消费者进行互动，进行品牌宣传和产品推广。

通过社交媒体，企业可以更加直接地了解消费者的需求和反馈，从而及时调整营销策略。

其次，移动互联网的快速发展也对营销策略提出了新的要求。

2015年，移动互联网用户规模持续扩大，消费者购物行为的主体逐渐转向了手机端。

因此，企业需要重点关注移动互联网上的营销策略，打造更加便捷、个性化的购物体验。

此外，2015年是“互联网+”的爆发年，各行各业纷纷加快了转型步伐。

营销策略也不例外，更多的企业开始将线下销售与线上平台结合起来，通过O2O模式进行营销。

通过线上线下的多维度结合，企业可以更好地触达消费者，提升销售效果。

总的来说，2015年的营销策略分析可以概括为“社交媒体+移动互联网+O2O”。

企业需要在社交媒体上进行品牌宣传和消费者互动，重点关注移动互联网上的营销策略，同时通过O2O
模式将线上线下进行有机结合。

只有不断地调整和改进自己的营销策略，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

跨境电商行业报告一、行业概述跨境电商行业在近年来呈现出爆炸性的增长态势。

随着全球化进程的加速和互联网技术的飞速发展，跨境购物逐渐成为一种全球消费趋势。

这一新兴行业不仅为全球消费者带来了前所未有的购物体验，更为众多商家提供了一个拓展市场的全新渠道。

二、市场规模在2015年至2017年间，跨境电商行业的市场规模持续扩大，呈现出令人瞩目的增长态势。

据统计数据显示，全球跨境电商交易额在此期间增长了近一倍，显示出强大的市场潜力。

尤其是在亚洲地区，由于庞大的人口基数和不断壮大的中产阶级群体，跨境电商市场呈现出爆炸性的增长。

三、主要参与者在这个竞争激烈的行业中，一些大型电商平台如亚马逊、阿里巴巴、eBay等凭借其强大的品牌影响力和资源优势占据了主导地位。

这些平台不仅为消费者提供了丰富的商品选择，还通过先进的技术手段优化了购物流程，提升了用户体验。

同时，许多中小企业也纷纷涉足跨境电商领域，通过搭建自己的电商平台或借助第三方平台开展跨境业务。

四、市场动态1. 政策环境：随着跨境电商行业的蓬勃发展，各国政府开始关注这一新兴领域，并制定了一系列相关政策以规范市场。

例如，欧盟对跨境电商实施了严格的增值税改革，要求卖家在欧盟境内进行增值税注册并缴纳税款，这无疑增加了卖家的运营成本。

此外，一些国家还出台了数据保护法规，对跨境数据流动提出了更严格的要求。

2. 技术创新：在跨境电商行业中，技术创新始终是推动行业发展的重要驱动力。

人工智能、大数据和物联网等先进技术的应用为跨境电商带来了诸多变革。

通过人工智能和大数据分析，卖家可以更准确地了解消费者需求，实现精准营销。

物联网技术的普及则使得智能物流成为可能，提高了物流效率并降低了运营成本。

3. 物流服务：跨境电商的物流服务一直是行业发展的关键因素之一。

随着消费者对购物体验的日益重视，快速、可靠的配送服务变得尤为重要。

许多企业纷纷与物流公司合作，利用先进的技术手段优化物流流程，缩短配送时间，提升消费者满意度。

2015中国大数据营销发展报告在信息化加速发展的时代了，我们身边的一切正浩浩荡荡地发生着变化，人们的一切生活都开始和互联网挂钩，企业的营销也随之进行着调整。

然而在这个时代，企业的营销面临着诸多挑战：一是消费群体难以定位，社会逐渐从大众消费转变为到圈层经济，已经不是一个品牌广撒网地播放广告使得其家喻户晓从而促进营销，企业如何精准捕捉自己的消费群体，显得颇有难度；二是竞争压力的逐渐加大，成本的控制更为重要，营销投入不能削减同时还必须达到超额的营销回报；三是未来变幻莫测，不容易把握企业发展方向，企业在决策上容错率大大降低。

在大数据时代，营销越来越被数据驱动。

大数据让广告投放更加精准；大数据让企业能更快的听到消费者的声音并进行相应的产品和服务改善。

企业如同一个精巧的生物体，大数据和科技让企业的神经系统更加进化，更敏锐的感知和更智慧的行动，不仅让企业更好地存活，更可以合理调度社会资源避免了浪费。

2015年8月，第一财经、明略数据以及秒针系统合作进行了大数据营销应用的调查。

共有以下4个问题答案的重大发现：大数据营销包括的哪些应用？大数据营销在中国的应用现状如何？企业所需的大数据来源在哪里？企业如何开始应用大数据营销？大数据营销会有哪些应用领域？我们平时都有这样一个生活体验：在百度搜索了“胃疼”，或者在某电商网站上浏览了婴儿用品，随后一段时间内，你再用这台设备上网时，会发现有些浏览的页面里有百度广告联盟推送的胃药广告，在那家电商网站上会有“猜你喜欢”模块向你推送婴儿玩具或图书。

我们在线上订餐、购物、搜索、浏览，在线下观影、刷卡、乘车，每一个行为，都是一条数据，他们大多都可以被存储下来。

在互联网时代，数据爆发式增长，获取数据的途径越来越丰富，门槛也越来越低。

上面的例子，其实就是大数据指导营销的一种应用。

大数据营销包含多种应用，包括目前热门的精准广告投放、程序化购买、广告监测、广告创意优化、客户关系管理（CRM）、线上线下销售、风险控制、研究与洞察、用户画像、企业内部管理、新产品研发等等领域。

国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见国办发[2015]51号各省、自治区、直辖市人民政府，国务院各部委、各直属机构：为充分运用大数据先进理念、技术和资源，加强对市场主体的服务和监管，推进简政放权和政府职能转变，提高政府治理能力，经国务院同意，现提出以下意见。

一、充分认识运用大数据加强对市场主体服务和监管的重要性简政放权和工商登记制度改革措施的稳步推进，降低了市场准入门槛，简化了登记手续，激发了市场主体活力，有力带动和促进了就业。

为确保改革措施顺利推进、取得实效，一方面要切实加强和改进政府服务，充分保护创业者的积极性，使其留得下、守得住、做得强；另一方面要切实加强和改进市场监管，在宽进的同时实行严管，维护市场正常秩序，促进市场公平竞争。

当前，市场主体数量快速增长，市场活跃度不断提升，全社会信息量爆炸式增长，数量巨大、来源分散、格式多样的大数据对政府服务和监管能力提出了新的挑战，也带来了新的机遇。

既要高度重视信息公开和信息流动带来的安全问题，也要充分认识推进信息公开、整合信息资源、加强大数据运用对维护国家统一、提升国家治理能力、提高经济社会运行效率的重大意义。

充分运用大数据的先进理念、技术和资源，是提升国家竞争力的战略选择，是提高政府服务和监管能力的必然要求，有利于政府充分获取和运用信息，更加准确地了解市场主体需求，提高服务和监管的针对性、有效性；有利于顺利推进简政放权，实现放管结合，切实转变政府职能；有利于加强社会监督，发挥公众对规范市场主体行为的积极作用；有利于高效利用现代信息技术、社会数据资源和社会化的信息服务，降低行政监管成本。

国务院有关部门和地方各级人民政府要结合工作实际，在公共服务和市场监管中积极稳妥、充分有效、安全可靠地运用大数据等现代信息技术，不断提升政府治理能力。

二、总体要求（一）指导思想。

全面贯彻落实党的十八大和十八届二中、三中、四中全会精神，按照党中央、国务院决策部署，围绕使市场在资源配置中起决定性作用和更好发挥政府作用，推进简政放权和政府职能转变，以社会信用体系建设和政府信息公开、数据开放为抓手，充分运用大数据、云计算等现代信息技术，提高政府服务水平，加强事中事后监管，维护市场正常秩序，促进市场公平竞争，释放市场主体活力，进一步优化发展环境。

市场商品调研报告14篇市场商品调研报告14篇在生活中，报告的用途越来越大，多数报告都是在事情做完或发生后撰写的。

为了让您不再为写报告头疼，以下是小编为大家收集的市场商品调研报告，仅供参考，大家一起来看看吧。

市场商品调研报告1一、中国汽车行业数字营销市场发展迅速(一)中国汽车行业数字营销市场规模高速增长互联网媒体的发展日新月异，不断创新的模式对传统媒体形成巨大影响。

数字营销在吸引了超过5亿受众的同时，也越来越得到广告主的青睐。

广告主利用数字营销方式投放的广告比例快速提升，汽车厂商采用数字营销投放广告十分积极，逐渐成为中国互联网最大的行业广告主。

20xx年中国汽车行业数字营销市场规模为92.5亿元，同比增长19.5%。

赛迪顾问预测，到20xx年，中国汽车行业数字营销市场规模将达到146.5亿元。

(二)中国汽车行业数字营销效果更加明显1、数字营销服务链条大幅延长，服务的附加值更高传统营销方式下，受传统媒体时间、空间、技术手段的限制，营销内容的展示往往是营销服务活动的终点，后续延伸性服务较少，提供的服务效果也相对不明显。

而互联网环境下，所有信息与行为均可以数字化，营销服务提供商向客户提供服务的内容丰富性显著提高，对于数字营销来说，营销内容的投放和展示成为了营销服务的前端环节。

通过对数据的持续跟踪，采用大数据分析，可以准确、客观地获得营销投放效果数据，进而据此向客户提出策略优化建议，实时改进营销活动，改善营销效果。

相对于传统营销方式，数字营销服务链条大幅延长，对客户提供的服务所体现的附加值更高。

2、消费者识别更清楚，沟通更有效营销沟通的先导环节是消费者识别，即从广泛人群中准确找到自己的目标客户。

传统营销中的消费者识别主要依靠不同媒体生产不同的内容，来吸引不同特质的消费者，从而在一定程度上区别用户，这种区分和识别的方法比较粗糙。

在数字营销环境下，营销服务提供商可以借助大数据方式进行客户端特征分析、用户行为分析等多种技术手段去识别用户。

IDC：2015年中国智能手机出货量4.341亿台同比增长2.5% 市场研究公司IDC最新数据显示，2015年第四季度，中国智能手机出货达1.173亿台，同比增长8%，2015年全年出货量4.341亿台，同比增长2.5%。

根据IDC数据，在2015年第四季度，华为智能机出货量1790万台，同比增50.8%，位居第一；苹果智能机出货量1710万台，同比增16.8%；小米智能机出货量1690万台，同比增15.3%，位居第三。

在2015年全年，小米智能机出货量6490万台，同比增23.2%，位居第一；华为智能机出货量6290万台，同比增53%；苹果出货量5840万台，同比增56%。

“小米、华为和苹果是2015年最大的智能手机商，与2013年完全不同，当时最大的玩家是三星、联想、酷派，”IDC亚太区客户设备团队资深市场分析师Xiaohan Tay称。

“小米入局的时候，中国智能手机市场还在增长，通过破坏性的销售模式，小米获得了相当大的市场份额。

华为通过对研发、强大产品、品牌、渠道连接的投资，2015年增长很明显……从另一方面来看，在中国消费者的眼中，苹果依然是强大的、人们渴望的品牌。

现在中国市场正在减速，不太可能会有新企业像几年前的小米一样对市场造成大影响，”Xiaohan Tay称。

IDC报告称，不论是从平均售价(以下简称ASP)还是从出货量同比增长率来看，华为都是最大的赢家，2015年华为的关键旗舰产品Ascend Mate 7销售很不错，随着华为旗舰手机数量的增加，以及200美元至500美元手机的出货量的增长，华为将继续影响三星的出货。

尽管OPPO手机的平均售价已经出现同比下降的趋势，但它的平均售价仍然比华为高，2015年OPPO R7的销量很好。

2015年小米虽然是中国最大的智能手机商，但它的平均售价却是前5大手机商中最低的，小米的增长主要来自于低端红米机型。

自 techweb。

商品市场营销调研报告商品市场营销调研报告应该怎么写?市场营销调研是个人或组织根据特定的决策问题而系统地设计、搜集、记录、整理、分析及研究市场各类信息资料、报告调研结果的工作过程。

下面小编给大家带来商品市场营销调研报告，欢迎大家阅读。

商品市场营销调研报告篇1：该报告显示，与XX年度相比，样本酒店XX年平均房价由441元升至458元，但平均出租率却由XX年的%下降至%，出租率在70%以上的酒店锐减。

XX年，样本酒店星级水平与平均房价呈正比关系，但与出租率则呈反比。

星级越高，平均房价越高，出租率越低。

但由于不同星级酒店之间平均房价的差距大于出租率的区别，每间房收益与星级水平仍呈明显的正比关系。

单体酒店、国内品牌酒店与国际品牌酒店在出租率上区别很小，但平均房价差距却很大。

参与本次调查的国际品牌酒店XX年的平均房价达到690元，国内品牌酒店为477元，单体酒店仅为399元，因此，平均每间房收益国际品牌酒店最高，国内品牌酒店次之，单体酒店最低。

按地域比较，中部地区的酒店平均房价最低，导致每间房收益最低;华南地区平均房价最高、出租率较高，北部地区平均房价低，但出租率最高。

按类型比较，商务酒店平均房价、出租率与每间房收益最高，休闲度假酒店虽然平均房价最高，但出租率也最低。

会议酒店与综合性酒店的平均房价相近，但会议酒店每间房收益却为四类酒店中最低的。

该报告显示，所有样本酒店约一半的收入来源为客房(%)，其次为餐饮(%)，而康体娱乐及其他所占比例很小，分别为%与%。

“华南与北部地区酒店客房收入逾50%，餐饮收入低于40%，而华东、西部与中部的酒店正好相反。

”香港理工大学酒店及旅游业管理学院助理教授肖曲表示，国际品牌客房收入逾50%;国内品牌与单体酒店客房收入则低于50%，餐饮高于40%。

XX年，对所有星级、类型、区域与品牌的酒店来说，国内商务与会议会展都是所占比重最大的两大客源市场。

对所有酒店来说，会议会展客源的餐饮消费在客人总消费中的比重都显著大于其他客源类型。

第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。

作为我国通信行业的重要参与者，中国联通拥有庞大的用户群体和丰富的网络数据资源。

通过对这些数据的深入分析，可以洞察用户行为、优化网络服务、提升运营效率。

本报告将从联通网络大数据的采集、处理、分析及应用等方面进行探讨，旨在为我国通信行业的发展提供有益参考。

二、联通网络大数据采集1. 数据来源联通网络大数据主要来源于以下几个方面：（1）用户行为数据：包括通话记录、短信记录、上网记录等。

（2）网络运行数据：包括基站流量、网络质量、故障信息等。

（3）设备运行数据：包括设备状态、性能指标、维护记录等。

（4）市场调研数据：包括用户满意度、市场竞争情况等。

2. 数据采集方式联通网络大数据采集主要通过以下几种方式：（1）实时采集：通过数据采集系统，实时获取用户行为数据、网络运行数据等。

（2）离线采集：通过数据备份、日志分析等方式，获取设备运行数据、故障信息等。

（3）市场调研：通过问卷调查、访谈等方式，获取用户满意度、市场竞争情况等。

三、联通网络大数据处理1. 数据清洗在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。

2. 数据整合将来自不同来源、不同格式的数据整合成统一的数据格式，便于后续分析。

3. 数据建模根据分析需求，建立相应的数据模型，如用户画像、网络质量预测模型等。

四、联通网络大数据分析1. 用户行为分析通过分析用户通话记录、短信记录、上网记录等，可以了解用户的使用习惯、偏好和需求，为产品设计、市场营销等提供依据。

2. 网络质量分析通过分析基站流量、网络质量、故障信息等，可以识别网络瓶颈、预测网络故障，为网络优化和维护提供支持。

3. 设备运行分析通过分析设备状态、性能指标、维护记录等，可以评估设备健康状况，预测设备故障，提高设备运行效率。

4. 市场分析通过分析用户满意度、市场竞争情况等，可以了解市场动态，制定合理的市场策略。

2015年通信运营业统计公报发布时间：2016-01-21 来源：运行监测协调局2015年，我国通信运营业认真贯彻落实中央各项政策措施，围绕实施网络强国战略，推动网络提速降费，提升4G网络和宽带基础设施水平，积极推动移动互联网、IPTV等新型信息服务普及，全面服务国民经济和社会发展，全行业保持健康发展。

一、综合经初步核算1，2015年电信业务收入完成11251.4亿元，按可比口径测算2同比增长0.8%，比上年回落2.8个百分点。

电信业务总量完成23141.7亿元3，同比增长27.5%，比上年提高12个百分点。

2015年，非话音业务收入占比由上年的58.2%提高至68.3%；移动数据及互联网业务收入占电信业务收入的比重从上年的23.5%提高至27.6%。

移动宽带用户（3G/4G）在移动用户中的渗透率达到60.1%，比上年提高14.8个百分点；8M以上宽带用户占比达69.9%，光纤接入（FTTH/0）用户占宽带用户的比重突破50%。

融合业务发展渐成规模，截至12月末，IPTV用户达4589.5万户。

图1 2010-2015年话音业务和非话音业务收入占比变化情况二、用户规模2015年，全国电话用户净增121.1万户，总数达到15.37亿户，增长0.1%，比上年回落2.5个百分点。

其中，移动电话用户净增1964.5万户，总数达13.06亿户，移动电话用户普及率达95.5部/百人，比上年提高1部/百人。

固定电话用户总数2.31亿户，比上年减少1843.4万户，普及率下降至16.9部/百人。

图2-1 1949-2015年固定电话、移动电话用户发展情况图2-2 2015年移动电话普及率各省发展情况2015年，2G移动电话用户减少1.83亿户，是上年净减数的1.5倍，占移动电话用户的比重由上年的54.7%下降至39.9%。

4G移动电话用户新增28894.1万户，总数达38622.5万户，在移动电话用户中的渗透率达到29.6%。

2015年双11交易额数据汇总：天猫苏宁京东交易销售金额对比百科 |2015-11-12 09:00:05 |来源：中国时尚网黑范 |评论：0摘要：2015年天猫双11销售额达多少?手机上下单有多少人?京东2015年双11交易额达到多少?苏宁2015年双十一成交销售额是多少?今年双11阿里系淘宝天猫总成交额GMV是多少、2015双11苏宁云商交易量增长百分比、京东11.11销售金额有多大等详情可参考：《2015年天猫苏宁京东国美当当聚美唯品会双十一成交额》。

2015天猫双11成交销售交易额数据2015天猫双11全球狂欢节开始的第18秒，交易额超1亿元，其中无线交易额占比79.66%!1分12秒，2015天猫双11全球狂欢节交易额超10亿元，其中无线交易额占比81.82%!12分28秒，100亿元!17分58秒，2015天猫双11全球狂欢节无线交易额超过100亿!33分53秒，2015天猫双11全球狂欢节交易额超200亿，其中无线交易额占比 74%!北京时间11月11日凌晨零点14分，北京市朝阳区的一位买家收到了刚刚在天猫购买的微鲸电视。

这是2015天猫双11全球狂欢节配送的第一单，由菜鸟网络合作伙伴日日顺物流送达。

凌晨43分，菜鸟网络物流订单数已突破一亿!相比去年同期达到一亿笔订单提前8小时。

1小时13分59秒，2015天猫双11全球狂欢节交易额超300亿。

阿里巴巴集团中国零售事业群总裁张建锋在杭州指挥中心与媒体连线：今年双11已创下多项纪录，同时在线峰值达4500万人，无线占比峰值超90%。

张建锋透露，今年所有品类和单品销售都显著好于计划，很多品牌销售超过60%甚至售罄!截至11月11日4小时26分31秒，2015天猫双11全球狂欢节交易额超362亿元，已超过2013年双11全天交易额。

7小时45分42秒，2015天猫双11全球狂欢节交易额超417亿，已超过2014年美国感恩节购物节线上交易总额。

第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为各行各业的重要战略资源。

银行业作为国民经济的重要支柱，其业务模式和服务体系正逐步向数字化、智能化转型。

为了提高银行的服务质量、风险控制和业务创新能力，大数据分析技术成为银行业不可或缺的工具。

本报告将围绕银行大数据分析实训，从实训目的、实训内容、实训过程、实训成果及实训总结等方面进行详细阐述。

二、实训目的1. 熟悉银行大数据分析的基本概念和流程。

2. 掌握大数据分析工具和技术，如Hadoop、Spark、Python等。

3. 能够运用大数据分析技术解决实际问题，如客户画像、风险控制、营销策略等。

4. 培养团队合作和沟通能力，提高实践操作能力。

三、实训内容1. 大数据基础理论- 大数据定义及特点- 大数据存储、处理和分析技术- 大数据在银行业中的应用2. 数据采集与预处理- 数据采集方法：API接口、爬虫技术、数据交换等- 数据清洗：缺失值处理、异常值处理、数据转换等- 数据集成：数据仓库、数据湖等3. 数据分析与挖掘- 数据可视化：图表制作、仪表盘设计等- 数据挖掘算法：分类、聚类、关联规则等- 客户画像：客户细分、需求分析等4. 风险控制与营销策略- 风险评估模型：信用评分、欺诈检测等- 营销策略分析：客户细分、精准营销等5. 实践操作- 利用大数据分析工具进行实际案例分析- 编写数据分析报告，提出解决方案四、实训过程1. 理论学习阶段- 通过课堂讲解、文献阅读等方式，掌握大数据分析基础知识。

2. 实践操作阶段- 利用Hadoop、Spark等大数据处理框架进行数据采集、清洗和分析。

- 运用Python等编程语言进行数据挖掘和可视化。

3. 案例分析阶段- 选择实际案例，运用所学知识进行数据分析和解决方案设计。

4. 团队合作阶段- 分组讨论，共同完成案例分析报告。

五、实训成果1. 数据采集与预处理- 成功从多个数据源采集客户数据，并进行清洗和预处理。

2015年中国B2B市场份额排名阿里巴巴占比42%5月17日，中国“互联网+产业”智库、国内知名电子商务研究机构——中国电子商务研究中心()发布《2015年度中国电子商务市场数据监测报告》。

报告显示，2015年，中国电子商务交易额达18.3万亿元，同比增长36.5%，增幅上升5.1个百分点。

其中，B2B电商交易额13.9万亿元，同比增长39%。

网络零售市场规模3.8万亿元，同比增长35.7%。

以下为该B2B市场份额情况据中国电子商务研究中心监测数据显示，2015年，B2B电子商务服务商市场份额中，阿里巴巴排名首位，市场份额为42%。

接下来排名为：环球资源(深圳环球资源网络服务有限公司NASDAQ:GSOL))、慧聪网(北京慧聪国际资讯有限公司(HK.8292))、上海钢联(上海钢联电子商务股份有限公司(300226,SZ))、焦点科技(焦点科技股份有限公司(002315,SZ))、环球市场(环球市场集团(亚洲)有限公司)、网盛生意宝(浙江网盛生意宝股份有限公司(002095,SZ))分别位列二~七位，分别占比5%、4.2%、3.7%、2.2%、1.7%、0.8%，其他40.4%。

(注：从2015年开始，市场份额只核算中国B2B电商服务商营收规模，涵盖平台的会员费、广告费、交易佣金等收入，不包含运营商自营营收。

)对此，中国电子商务研究中心B2B与跨境电商部主任、高级分析师张周平分析认为，1)2015年，中国B2B电商服务商市场份额占比中，7家核心企业占比为59.6%，市场竞争格局未发生明显变化。

随着大量垂直类涉及多领域的B2B平台出现，新兴企业开始不断蚕食市场份额。

也使得老牌B2B巨头企业增加压力，纷纷完善服务体制提高运营效率，在服务深度和服务广度层面均有加强。

2)阿里巴巴继续领跑B2B市场，市场份额同比上升3.1%，业务复苏态势强劲。

2015年推出全球货源平台，打造集线上商品展示、交易的综合服务平台，启动“实力商家”项目，重点扶持实力商家。

2015年数据中心行业分析报告近几年，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713.2万平方米，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。

十二五时期，中国IT 投资规模将达到1,600亿美元，IT投资的增长促进了数据中心市场的发展，数据中心的建设和升级反过来又将带动包括服务器、存储和基础设施等相关IT市场的增长。

IDC将数据中心按照不同的规模划分为五个等级，对该市场的研究包含了从服务器机柜到数千平米的企业级数据中心的各类型数据中心的情况，并且从最终用户的IT投资和服务提供商的外包服务等不同角度对数据中心整体市场进行跟踪和分析二、驱动力: 市场分析各政府部门对战略性新兴产业的大力扶持，以及对云计算、物联网、宽带和下一代网络的发展的高度重视，都给中国数据中心市场的发展带来极大利好因素。

电商2015年运营大数据分析一、代运营商基本情况汇总从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于、和，而、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。

运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为9.6倍。

目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。

42%的服务商选择聚焦优势类目发展。

按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。

未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规化。

二、天猫代运营商分布情况汇总86家70家81家16家北京26家28家，12家其他57家三、代运营商创始人背景和团队现状服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准：①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。

②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。

③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型四、天猫核心类目分布情况汇总五、人员结构比例不同，服务效率也不同。

运营能力和技术能力说明服务效率差异：具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。

然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。

目前从业人员约3万人，运营人员占20%。

六、在五个专业服务环节有不同程度的外包•运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。

专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。

专业服务外包：目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。

客流分析报告范文二巴二分公司邱模12月12-18日，我单位组织人员对东圃站B3、B7线进行了为期一周（工作日）的驻点客流调查，现将部分调查情况（周四至下周二）报告如下：一、调查安排为保障本次调查的真实有效性，我单位对本次调查做了认真、充分的准备：一是由部门专人带队，安排了比较固定的、充足的调查人员，采取了一人盯一卡位、守候式调查的模式，提高调查数据的真实率；二是制定了本次调查专用的客流调查表格，对调查及取数口径进行了统一的培训，实现标准化度量，提高调查结果核对的准确率，具体安排如表1、表2示。

表1：调查人员安排表：表二2：东圃站专项客流调查表二、调查方法及统计口径（一）调查方式：驻点客流调查。

（二）统计口径：1、统计时段范围：7：01-8：30时，首班按发班时间统计，尾班统计按入位时间统计。

2、所有统计时间均为北京时间，座位数取实际，核载人数均按95人（12米大巴车型）计。

3、入位时间：以车辆开门上客时间为准；发班时间：以车门关闭停止上客为准；留站人数：以车辆停止上客后的现场即时客流人数为准；现场车辆台数：为留站车辆数，即车辆发车后的即时剩余车数。

4、数据计算公式：满载率=上车人数÷核载人数×100%；平均发班间隔=每班车发班间隔合计÷发班班次；平均上客时长=每班车上客时间合计÷发班班次；平均现场车辆台数=每班次后留站车辆数合计÷发班班次。

三、B3、B7线基本情况介绍B3线配车67台，其中12米车42台，11.2米车25台，在7：01-8：30时段分为快线和慢线（短线）共计2个发班卡位；B7线配车48台，均为12米车型，分为B7快线和B7慢线。

根据现场客流调查显示，因都为大巴车型，本次调查线路每班车上客情况与车长关联不大，为合理比较总站发班客流核载情况，核载人数均按95人（12米大巴车型）计。

四、具体客流调查情况（一）B3线驻点客流调查情况 1、B3慢线（短线）调查分析（1）基本发班情况：B3慢线（短线）日均发班12.75班，日均运载乘客981.25人次，平均发班间隔7分40秒，平均上客时间4分27秒，平均每班次载运76.96人次，满载率81.01%，现场平均留站车数为2.72台，具体见表3。