易观：2019中国大数据应用市场专题分析

易观数据分析近年来，随着互联网的不断发展和智能设备的普及，数据量呈现爆发式增长，并且数据的价值日益凸显。

而要从庞大的数据中提取有价值的信息，并获得有效的商业洞察，数据分析成为了一项日益重要的技术和工作领域。

在众多的数据分析工具和平台中，易观数据分析以其强大的功能和灵活的使用方式，成为了许多企业和组织的首选。

易观数据分析是一种基于大数据分析的数据智能平台，它提供了丰富的数据分析功能和强大的数据处理能力。

易观数据分析可以帮助企业从多个角度对海量数据进行深度挖掘和分析，从而实现更好的商业决策和战略部署。

首先，易观数据分析具有强大的数据处理能力。

它可以快速、准确地处理海量数据，在短时间内生成全面的数据分析报告。

而且，易观数据分析支持多种数据格式和数据源的接入，可以轻松地处理结构化数据和非结构化数据，满足不同数据类型的分析需求。

其次，易观数据分析提供了多种数据分析方法和工具，帮助用户从各个维度深入分析数据。

例如，易观数据分析可以根据用户的需求，进行数据可视化分析，通过图表、表格等方式展现数据结果，直观地呈现数据的趋势和关联关系。

此外，易观数据分析还支持数据挖掘和机器学习算法的应用，可以从数据中发现规律、预测未来发展趋势，为企业的决策提供参考依据。

除了数据分析功能，易观数据分析还具备强大的数据管理和安全性能。

它可以对数据进行分类、整理和存储，提高数据的管理效率，并确保数据的安全性和隐私性。

易观数据分析还支持数据的备份和恢复，防止数据丢失或损坏，保证数据的完整性和可用性。

实际上，易观数据分析已在各个领域得到了广泛的应用。

例如，在电子商务领域，易观数据分析可以帮助企业深入了解用户的购物行为和偏好，优化产品推荐和营销策略，提升销售额和客户满意度。

在金融领域，易观数据分析可以帮助银行和保险公司分析客户的信用风险和投资偏好，制定个性化的服务和产品方案，提高经营效益和风险管理能力。

在医疗领域，易观数据分析可以挖掘医疗数据中的潜在关联和规律，辅助医生进行精准诊断和治疗，改善医疗服务的质量和效果。

行业常见数据分析方法和专题分析1行业分析方法12行业调研主要途径63数据常见分析方法74数据分析主要图表95专题分析11专题一：分析11专题二：移动应用12专题三：零售行业〔电商行业可参考〕14专题四：产品市场运营or活动推广191行业分析方法2行业调研主要途径2.统计局统计、年鉴网络常见查询方法：●百度包括百度搜索和文库内容●搜狗微信搜索●第三方公司：艾瑞咨询、尼尔森、易观智库●百度指数、微博指数●移动应用：talkingdata 、友盟●关于数据来源有一个大数据导航推荐3数据常见分析方法建立在小蚊子根底上的整理和思考。

原文见：://mp.weixin./s?__biz=MzA5MjcxNDQxNw==&mid=551953540&idx=1&sn=b1741234fd7de219affbcd5 ef5eeef9b&scene=21#wechat_redirect数据分析两大根底：指标和维度，在我看来就是分析问题时确定可考核量化指标。

维度就是多指标组合分析。

如同指标就是一个个积木，积木越细化越多样越好，选择不同维度将指标组合如同积木组合图案，每一个图案都代表一个画像，重点是分析维度最后得出的结论是有重要意义的，对决策有参考价值。

1、指标〔两大思维之一：拆分〕指标，用于衡量事物开展程度的单位或方法，它还有个IT上常用的名字，也就是度量。

例如：人口数、GDP、收入、用户数、利润率、留存率、覆盖率等。

很多公司都有自己的KPI指标体系，就是通过几个关键指标来衡量公司业务运营情况的好坏。

指标需要经过加和、平均等汇总计算方式得到，并且是需要在一定的前提条件进展汇总计算，如时间、地点、X围，也就是我们常说的统计口径与X围。

指标可以分为绝对数指标和相对数指标，绝对数指标反映的是规模大小的指标，如人口数、GDP、收入、用户数，而相对数指标主要用来反映质量好坏的指标，如利润率、留存率、覆盖率等。

本产品保密并受到版权法保护2024外贸基本盘稳固，跨境支付赋能产业链价值提升与体验优化分析定义与分析方法分析方法千帆说明⚫千帆说明：千帆通过多重数据源注入算法模型推算出APP 活跃行为，帮助企业快速了解市场。

千帆分析领域全面、行业划分细致、APP 收录量高，助力企业洞察市场地位及赛道发展趋势。

千帆是数字化企业、投资公司、广告公司优选的大数据产品，并且干帆的产品效果已经在BAT 旗下的众多企业，平安、华为等数字化转型企业，工商银行、招商银行、华泰证券、银河证券等金融机构，以及软银愿景基金等数百家企业得到了验证。

分析定义及分析范畴⚫分析内容中的资料和数据来源于对行业公开信息的分析、对业内资深人士和相关企业高管的深度访谈，以及易观分析师综合以上内容作出的专业性判断和评价。

⚫分析内容中运用Analysys 易观分析的产业分析模型，并结合市场分析、行业分析和厂商分析，能够反映当前市场现状，趋势和规律，以及厂商的发展现状。

⚫跨境支付：指两个或及其以上的国家或地区进行国际贸易、国际投资或其他经济活动，从而需借助一定的支付系统和结算工具实现国家或地区间的资金转移，最终完成各类经济交易。

⚫本报告旨在对跨境支付行业进行全景扫描，梳理跨境支付相关的政策及产业发展背景、B 端市场发展现状及趋势，助力跨境支付厂商识别行业机会，提升服务能力，并对2024年的行业趋势做一展望。

跨境支付市场发展环境分析——外贸基本盘稳固，新兴业态韧性突出跨境支付市场发展现状——聚焦产业赋能，跨境支付市场规模创新高跨境支付市场发展趋势分析——服务国家战略，形成以AI 为驱动的产业新质生态CONTENTS010203跨境支付市场发展环境分析——外贸基本盘稳固，新兴业态韧性突出01政策环境：支持跨境电商开展跨境支付业务，数据合规成焦点⚫2023年，监管部门持续强调跨境电商等新型贸易形态在稳定外贸中的关键作用，通过实施多项举措积极推进跨境电商的繁荣发展。

中国大数据分析平台行业研究报告一、引言随着互联网时代的到来，大数据成为推动经济社会发展的重要驱动力。

在这个时代，大数据分析平台的兴起为企业提供了更加全面、精准的商业智能解决方案。

本报告旨在对中国大数据分析平台行业进行深入研究，揭示其发展现状、趋势以及面临的挑战。

二、市场概况1.市场规模中国大数据分析平台行业自2008年发展至今，市场规模呈现快速增长的趋势。

据统计数据显示，2019年中国大数据分析平台行业市场规模达到500亿元，预计到2025年将达到2000亿元。

2.市场竞争格局目前，中国大数据分析平台行业竞争激烈，主要的参与者包括国内外知名科技企业以及一些新兴创业公司。

腾讯、阿里巴巴、百度等公司凭借其技术实力和市场份额在行业中占据主导地位，但也面临来自国际竞争对手的挑战。

三、行业发展趋势1.人工智能与大数据融合随着人工智能技术的不断发展，大数据分析平台将更加注重与人工智能的融合。

未来，人工智能将成为大数据分析平台的核心驱动力，为企业提供更加智能的数据分析和决策支持。

2.云计算技术的应用云计算技术的兴起为大数据分析平台的发展提供了强大的支持。

通过云计算技术，大数据分析平台可以实现高效、灵活的数据存储和计算能力，大幅降低企业的运营成本和维护成本。

3.行业应用场景多元化随着大数据分析平台技术的成熟以及各行业对数据分析需求的增长，行业应用场景将进一步多元化。

金融、零售、制造等传统行业将成为大数据分析平台的主要应用领域，同时新兴行业如医疗健康、物联网等也将迎来快速发展。

四、发展机遇与挑战1.政策利好中国政府多次出台政策支持大数据行业发展，为大数据分析平台提供了良好的发展环境和政策支持。

2.数据安全与隐私问题随着大数据时代的到来，数据安全和隐私问题成为了大数据分析平台发展面临的重要挑战。

平台企业需要加强数据安全保护，建立完善的数据隐私管理机制。

3.技术创新和人才培养大数据分析平台行业的发展离不开技术创新和人才的培养。

工程技术创新与发展（2020）返回上一级单选题（共30题, 每题2分）•• 1 ．（）承载着工业机理、工业原理、工业知识、工业经验, 是未来工业运行体系的核心。

•A．工业数据••B．工业网络••C．工业软件••D．工业平台••• 2 ．本课程提到, 细胞上的蛋白分子可以用（）看到。

•A．放大镜••B．望远镜••C．电子显微镜••D．显微镜••• 3 . 第三代信息平台的典型体系结构是（）。

•A．端—网—云••B．端—网—大数据••C．大数据—网—云••D．端—大数据—云••• 4 ．根据本课程, （）项目组织国内26家部品生产企业进行公共租赁住房内装部品技术整合及集成装配技术实践, 并共同协商统一各类部品设计规则。

•A．温泉C03公租房项目••B．住博会“明日之家”••C．北京市公租房体验馆••D．骊住LIXIL-巨型承建商••• 5 ．本课程提到, 2016年10月, 美国主要域名服务商“动态网络服务”公司遭到大规模DDoS 攻击, 攻击者使用了（）形成僵尸网络。

•A．大数据••B．恶意程序•C．木马病毒邮件••D．物联网设备••答案解析: 暂无• 6 . 采用“人单合一”模式的企业是（）。

•A．尚品宅配••B．红领集团••C．海尔••D．GE•••7 ．本课程提到, 网络化协同制造主要呈现出协同研发和（）等类型。

•A．协同生产••B．协同服务••C．协同销售••D．协同云制造••8 ．（）是一个分布式的共享账本和数据库, 具有去中心化、不可篡改、全程留痕、可以追溯、集体维护、公开透明等特点。

•A．云计算••B．移动互联网••C．物联网••D．区块链•••9 ．根据本课程, 模块化原理和方法中将套型空间的内装部品从空间模块中剥离出来形成（）。

•A．套型模块••B．部品模块••C．单位空间模块••D．单一空间模块•••10 ．传统互联网工作机制存在“三重绑定”限制, 造成“使得尽力而为传输, 实时可靠性差”的原因是（）。

易观分析易观分析是一家专注于市场调研和数据分析的公司，总部位于中国。

自成立以来，易观分析以其专业、准确的数据分析和深入研究而在行业内声名鹊起。

本文将对易观分析的发展历程、服务领域以及对市场的影响进行探讨。

易观分析成立于2004年，最初只是一个小团队。

然而，凭借着对市场的敏锐洞察力和准确的数据分析能力，易观分析很快吸引了大量客户的关注。

随着公司规模的扩大，易观分析也逐渐发展成为一家行业内享有盛誉的数据研究公司。

易观分析的服务领域十分广泛，涵盖了电商、互联网、零售、金融、教育、房地产等多个领域。

公司为客户提供市场趋势分析、竞争对手分析、用户调研、数据挖掘等全方位的服务。

无论是大型跨国企业还是新兴创业公司，易观分析都能为其提供定制化解决方案，帮助客户深入了解市场情况，制定有效的营销策略。

易观分析通过大数据分析能力，帮助客户解决市场中的难题。

借助其庞大的数据资源和先进的分析技术，易观分析能够帮助客户发现潜在的商机，并提供切实可行的建议。

通过对用户行为的分析，易观分析可以帮助企业了解用户需求，从而提升产品和服务的质量，提高用户体验。

易观分析在市场中的影响力不容忽视。

许多企业倚重着易观分析提供的数据分析报告来指导他们的战略决策，因为他们相信易观分析的数据准确性。

易观分析的报告还广泛用于行业内的学术研究，被认为是了解市场动态和趋势的重要参考。

除了数据分析服务，易观分析还积极参与行业交流和研究活动。

公司定期举办研讨会和论坛，邀请行业专家和企业代表分享经验和见解。

这些活动不仅促进了业内的交流和合作，还提高了易观分析在行业中的影响力和声誉。

总之，易观分析凭借其专业和准确的数据分析能力，以及全面的研究服务，成为了市场调研和数据分析领域的领导者。

通过帮助客户深入了解市场和用户需求，易观分析为企业提供了重要的决策支持。

未来，易观分析将继续致力于提供高质量的数据分析服务，为客户带来更大的价值。

第1篇一、报告概述随着我国经济的持续增长和互联网技术的快速发展，广告行业在我国市场中的地位日益重要。

本报告通过对国内广告市场的数据分析，旨在揭示广告行业的现状、发展趋势以及存在的问题，为广告行业的相关企业和从业者提供参考。

二、数据来源及分析方法1. 数据来源本报告数据来源于国家统计局、中国广告协会、艾瑞咨询、易观智库等权威机构发布的广告行业相关数据。

2. 分析方法本报告采用统计分析、趋势分析、对比分析等方法，对国内广告市场的发展现状、趋势和问题进行深入剖析。

三、国内广告市场现状分析1. 广告市场规模近年来，我国广告市场规模持续扩大。

据国家统计局数据显示，2019年我国广告市场规模达到9486亿元，同比增长7.9%。

预计未来几年，我国广告市场规模将继续保持稳定增长。

2. 广告行业结构从广告行业结构来看，我国广告市场主要由电视、报纸、杂志、户外、网络、移动等媒体构成。

其中，电视广告占据市场主导地位，其次是网络广告。

随着互联网的普及和移动设备的广泛应用，网络广告和移动广告市场份额逐年提升。

3. 广告市场地域分布我国广告市场地域分布不均，一线城市和部分二线城市广告市场规模较大。

随着我国城市化进程的加快，三四线城市及以下地区的广告市场潜力巨大。

四、国内广告市场发展趋势1. 广告市场持续增长在经济稳定增长和消费升级的背景下，我国广告市场将持续保持增长态势。

随着新兴媒体和技术的不断涌现，广告市场将迎来更多的发展机遇。

2. 数字化、智能化趋势明显互联网、大数据、人工智能等技术在广告行业的应用越来越广泛，数字化、智能化趋势日益明显。

未来，广告行业将更加注重数据分析和用户画像，实现精准营销。

3. 跨界融合加速广告行业与其他行业的跨界融合将成为常态，如广告与电商、内容、娱乐等领域的结合，为广告市场带来更多创新和机遇。

4. 移动广告市场潜力巨大随着智能手机的普及和移动应用的不断丰富，移动广告市场将保持高速增长。

未来，移动广告将成为广告市场的重要增长点。

大数据行业分析报告（2018-2019）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 (14)3、国内运营商分析 (19)四、存在问题及对策分析 (20)1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (20)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 (21)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 (22)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，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。

再次，是数据处理速度（velocity）快，在数据体量庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。