2018年中国大数据行业分析报告

2018-2019双十一消费大数据分析报告每年的双十一购物狂欢节都是一场消费盛宴，不仅是消费者的购物狂欢，也是电商行业的一场大考。

在 2018-2019 年的双十一期间，消费数据呈现出了许多有趣的特点和趋势，通过对这些数据的深入分析，我们可以更好地了解消费者的行为和市场的动态。

一、消费规模与增长趋势2018 年双十一，全网销售额达到 3143 亿元，而 2019 年双十一全网销售额更是高达 4101 亿元，同比增长约 30%。

这一增长趋势表明，双十一的影响力在不断扩大，消费者的购物热情持续高涨。

从消费品类来看，服装、美妆、数码产品等依然是热门品类。

其中，服装类销售额占据较大比重，这反映了消费者对于时尚和个性化的追求。

美妆产品的销售额也呈现出快速增长的趋势，表明人们对于美的关注和投入不断增加。

二、消费者地域分布双十一的消费群体覆盖了全国各地。

一线城市如北京、上海、广州、深圳等依然是消费的主力军，但二三线城市的消费潜力也在逐渐释放。

随着电商基础设施的不断完善和物流配送的提速，二三线城市消费者的购物便利性得到了极大提升，这也促进了他们在双十一期间的消费。

此外，农村市场的消费增长也不容忽视。

电商平台在农村地区的普及和推广，使得更多农村消费者能够参与到双十一的购物狂欢中来。

农村消费者对于家电、日用品等商品的需求较大，这也为相关企业提供了新的市场机遇。

三、消费者年龄与性别分布在年龄分布方面，80 后和 90 后是双十一消费的主要群体。

80 后具有较强的购买力，他们在家庭用品、数码产品等方面的消费较为突出。

90 后则更加注重个性化和时尚消费，对于美妆、潮牌等商品的兴趣较高。

在性别方面，女性消费者在双十一期间的表现依然活跃。

她们在服装、美妆、母婴用品等品类上的消费占比较高。

而男性消费者则在数码产品、运动户外用品等方面的消费较多。

四、消费时间分布双十一的消费高峰通常出现在活动开始后的前几个小时和临近结束的时间段。

统计年鉴数据分析行业分析报告一、行业概述数据分析是指将数据进行收集、处理、分析和解释，以形成有效的商业决策的过程。

近年来，随着大量的电子设备和物联网技术的全面普及，企业、政府和个人等都在生产和日常生活中产生着大量的数据。

这些数据中包含了大量的宝贵信息，如果能够通过数据分析来深入分析，就能够对企业决策、市场预测、产品研发和客户服务等多方面的工作带来重要的帮助。

在当前互联网时代的背景下，数据分析产业得到了迅速的发展。

据统计，全球大数据市场规模在2020年达到了1140亿美元，年复合增长率为22.5%。

在我国，数据分析产业也呈现出快速发展的趋势，数据统计表明，2019年中国大数据市场规模达到1559亿人民币，同比增长20.7%。

未来随着5G技术的普及和应用，数据分析行业将迎来更广阔的发展空间。

二、市场分析1.行业主要产品和服务数据分析行业主要产品和服务包括以下几个方面：①大数据平台：提供大数据处理和存储的技术平台，其中包括数据采集、存储、清洗、转化、分析、可视化等功能。

②云计算服务：提供云计算技术和服务，支持大数据平台的运行，并具备高可扩展性和高性能。

③数据分析工具：提供数据分析的工具和软件，支持多种数据处理方式和算法模型的应用。

④数据咨询服务：提供大数据应用的咨询服务，包括数据分析和决策支持等领域的专业咨询。

2.行业发展趋势随着5G技术的发展和普及，数据分析产业将迎来崭新的发展机遇。

一方面，5G 技术将带来数据传输速度的飞跃，数据分析平台和工具将能够更快的对数据进行处理和分析。

另一方面，5G技术也将加速智能化应用的发展，促进数据分析与人工智能的结合，进一步提高数据的价值和利用效率。

此外，在未来的发展中，数据分析产业也将迎来更多的应用场景。

随着智能家居、自动驾驶、智能医疗等新兴领域的不断拓展，数据分析技术的应用也将被进一步拓展。

在数字经济的快速发展下，数据分析已成为企业竞争的重要战略工具，越来越多的企业加速了对数据分析等数字化技术的应用和研发。

中国省域大数据发展指数分析报告一总体情况评估中国省域大数据发展评估是基于大数据发展指数3.0评价指标体系，依据国家官方数据和权威机构数据，从大数据政用、商用、民用三个维度对全国31个省（区、市）进行综合评估，最终得出各地区2018年大数据发展指数。

（一）总体排名从本次评价结果来看，北京和广东的大数据发展状况依然处于全国领先的地位，其大数据发展指数得分均在60.00分以上。

各地区大数据发展指数的平均得分为39.09分，有12个省份超过总指数平均分，所占比例达到38.7%。

其中，北京、广东、浙江、上海和贵州分别位列此次大数据发展指数排名的前5位，大数据发展状况处于全国前列。

排名第一的北京总得分为74.11分，是排名最低的西藏总得分的7倍左右，差距较2017年有所缩小，但省域间大数据发展的差距依然明显（见表1）。

|Excel下载表1 2018年各地区大数据发展指数评价结果从2018年各地区大数据政用、民用和商用指数的平均得分来看（见图1），大数据政用指数依然占据着较为重要的位置，大数据民用指数逐渐赶超，大数据商用指数发展则相对缓慢。

这种情况主要表现在排名较为靠前及多数排名位于中等偏下的地区，如贵州、吉林、黑龙江、宁夏等，大数据民用得分均高于商用得分，表明其大数据在民用方面的重要性正在显现。

图1 2018年各地区大数据政用、民用和商用指数得分情况（二）历年排名对比从2016～2018年各地区大数据总指数排名来看，各地区大数据发展指数排名变化较为稳定。

除宁夏和湖北外，2018年排名较2016年排名变化幅度均在0～4个位次。

变化最大的宁夏由2016年的第30名上升至2018年的第21名，提升了9个位次（见表2）。

分析发现其在政用、商用方面的指数得分并未出现大幅波动，但在民用方面的指数得分较高。

近年来，宁夏在聚焦数据资源共享开放、提升政务民生服务水平方面重点突破，搭建互联互通的数据流通渠道，通信基础设施得到快速发展，已形成以银川、中卫两市为核心，错位发展、齐头并进的良好发展态势，这些都在不同程度上提升了宁夏大数据发展指数的得分与排名。

２０１８年中国新能源乘用车大数据研究报告目录一　新能源乘用车车型产品结构分析（一）车型分布（二）主要用途分布（三）燃料类型分布（四）电池及电机配套类别二　整车运行特征分析（一）日均行驶里程对比分析（二）不同车速下经济性指标分析（三）车辆运行电池温度情况（四）实际续航里程与工况法标称里程的分析（五）节能减排效果三　运行故障分析（一）整车故障分析（二）电池、电机相关故障分析四　充电行为特征（一）上线车辆与充电车辆对比分析（二）应用快充车辆占比情况（三）充电开始时间（四）开始充电ＳＯＣ值图表目录表１　新能源乘用车不同燃料类型及各细分车辆占比表２　插电式乘用车不同储能材料及电池外形分布表３　不同燃料类型私家车百公里电耗情况表４　不同用途纯电动乘用车不同车速段百公里平均耗电量表５　纯电动出租车不同季节不同车速段百公里平均耗电量表６　纯电动乘用车不同带电量实际续航与工况续航差异率表７　采用磷酸铁锂的纯电动乘用车故障分布表８　采用锰酸锂的纯电动乘用车月平均故障分布表９　方形动力电池纯电动乘用车月均故障分布表１０　采用方形动力电池的插电式乘用车故障分布表１１　采用软包动力电池的插电式乘用车月均故障分布表１２　采用永磁同步电机新能源乘用车月均故障分布图１　纯电动乘用车各细分车型及不同用途接入数量占比图２　插电式乘用车各细分车型及不同用途车辆数量占比图３　纯电动乘用车不同用途及各细分车辆占比图４　插电式乘用车不同用途及各细分车型占比图５　纯电动乘用车不同储能材料及电池外形分布图６　纯电动乘用车不同车型储能材料及电池外形分布图７　纯电动乘用车不同电机类型的车型和用途分布图８　插电式乘用车不同车型储能材料及电池外形分布图９　纯电动乘用车不同用途的日均行驶里程对比分析图１０　不同燃料种类乘用车中私家车的日均行驶里程分布情况图１１　插电式租赁车与纯电动租赁车日均行驶里程分布情况图１２　纯电动乘用车不同车型早晚高峰平均电耗图１３　不同用途纯电动乘用车不同车速下累计消耗ＳＯＣ占比图１４　纯电动出租车不同车速不同季节情况下耗电量占比图１５　不同区域乘用车月平均电池启动温度情况图１６　典型省市乘用车中私家车月平均电池启动温度情况图１７　典型省市纯电动出租车月平均启动温度情况图１８　不同季节实际续航平均里程与工况里程差值比图１９　纯电动乘用车不同日均行驶里程段单车年耗电量图２０　纯电动乘用车不同日均行驶里程段单车年减排量图２１　纯电动乘用车不同日均行驶里程段单车年节油量图２２　不同用途新能源乘用车单车年均减排量图２３　纯电动乘用车不同类型故障年累计量占比图２４　插电式乘用车不同类型故障年累计量占比图２５　纯电动乘用车各细分车型不同类型故障年累计量分布图２６　插电式乘用车各细分车型不同类型故障年累计量分布图２７　三元材料纯电动乘用车故障占比图２８　三元材料插电式乘用车故障占比图２９　磷酸铁锂纯电动乘用车故障分布图３０　采用软包动力电池的纯电动乘用车月均故障分布图３１　采用圆柱形动力电池纯电动乘用车月均故障分布图３２　乘用车月充电车辆数／　月上线车辆数图３３　乘用车不同用途月充电车辆占比图３４　不同用途纯电动乘用车月快充车辆占比一 新能源乘用车车型产品结构分析从车型分布、主要用途分布、燃料类型分布和电池及电机配套类别四个维度对新能源车型及配套零部件的分布情况进行分析，可全面了解国内市场中新能源乘用车的产品结构与特点。

２０１８年中国智慧物流大数据发展分析报告一、2016年中国智慧物流发展回顾（一）智慧物流成为物流业发展新动能（二）利好政策推动智慧物流快速发展 （三）智慧物流提质增效降本成效显著 二、2016年中国智慧物流热点分析（一）协同创新和资源共享 （二）一切业务数据化和一切数据业务化 （三）人工智能和万物互联（四）节能减排和绿色发展 三、智慧物流大数据发展指数（一）智慧物流大数据发展评价指标体系（二）2016年智慧物流大数据发展指数分析目 录近年来，在电子商务迅猛发展和全社会互联网化的影响下，我国物流业市场规模持续扩大、结构深入优化，新理念、新模式、新业态、新技术不断涌现，物流碎片化、去中心化等趋势特征日趋显著，信息联通、开放共享和智能2016年7月，国务院总理李克强主持召开了国务院常务会议，部署推进“互联网+”高效物流。

这标志着以互联网、大数据、云计算等现代信息技术为引导的智慧物流进入了全新的发展阶段。

从实践效果看，智慧物流已成为我国物流业提质增效、转型发展的新动能。

一、2016年中国智慧物流发展回顾（一）智慧物流成为物流业发展新动能化等核心理念得到普遍认可。

1．智慧物流引领行业发展趋势快递服务异军突起。

进入21世纪以来，我国物流业增速经历了由快趋缓、逐步企稳的过程。

2001-2008年，我国社会物流总额年均增长在20%以上。

2008年全球金融危机爆发后，社会物流总额增速出现了较大波动。

2012年-2016年，社会物流总额年均增长8% , 其中2015年、2016年增速回落至3%和5%。

与此同时，随着电子商务的快速兴起，快递市场规模迅速扩大，呈现出连续跨越式增长态势。

据邮政局统计，继2014年、2015年我国快递年业务量先后突破100亿件和200亿件后，2016年再上新台阶，超过300亿件。

全年快递企业业务量达312.8亿件，同比增长51.4%；业务收入累计完成3974.4亿元，同比增长43.5%。

物流碎片化特征日益显著。

2018年中国数字经济运⾏现状及⾯临的挑战分析,数字经济应⽤领域不断延伸「图」2018年中国数字经济运⾏现状及⾯临的挑战分析，数字经济应⽤领域不断延伸「图」⼀、数字经济的定义20世纪40年代以来，电⼦计算机的发明与通讯设备、信息⽹络等的快速普及，引发了科技与社会经济的剧烈变⾰，被称之为“数字化⾰命”，也被称为第三次⼯业⾰命或第三次科技⾰命。

相应地，社会经济发展形态也发⽣了巨⼤变化，继农业经济、⼯业经济后，⼀种以现代信息通信技术为依托、以⽹络尤其是互联⽹为载体，通过信息⽹络实现资源⽣产、分配、交换和消费的新型经济——数字经济，开始成为全球关注的焦点。

现阶段数字经济尚未形成统⼀的定义，但⼀般沿⽤G20杭州峰会的表述。

根据G20杭州峰会的表述，数字经济是指以使⽤数字化的知识和信息作为关键⽣产要素、以现代信息⽹络作为重要载体、以信息通信技术的有效使⽤作为效率提升和经济结构优化的重要推动⼒的⼀系列经济活动。

在云计算、物联⽹、⼈⼯智能等新⼀代信息技术的驱动下，数字经济的外延不断拓展，由狭义的数字产业化转向⼴义的产业数字化，涉⾜的⾏业由传统的基础电信、电⼦信息制造、软件服务、互联⽹等信息产业渗透⾄其他⾮信息⾏业，在智能制造、现代农业、“互联⽹+”等⽅⾯均发挥着重要作⽤。

⼆、数字经济发展现状在数字化浪潮的席卷下，各国纷纷开启数字化⾰命，争夺数字经济这⼀未来产业⾼地。

截⾄2015年，34个OECD（经合组织）成员国中有27个制订了数字经济相关的国家战略。

美国相继发布《联邦云计算战略》《⼤数据研究和发展倡议》等⽂件，加快部署云计算、⼤数据、⼈⼯智能等全球⽹络信息技术的前端领域。

欧盟也于2015年推出数字化单⼀市场战略，⼒图解决欧洲电信市场碎⽚化及投资不⾜的问题，在同⼀市场为企业和服务制定公平竞争环境。

2015年英国政府出台《数字经济战略（2015-2018）》，2017年发布《英国数字化战略》，⼒争让英国成为全球领先的数字化经济体。

中国在线旅游发展大数据指数报告2018中国旅游研究院&携程联合实验室报告人：马仪亮1区域在线旅游发展指数2区域在线旅游渗透率指数3区域旅游成本指数4在线旅游用户特征目录Contents1区域在线旅游发展指数上线旅游企业数大于6万家上线旅游企业数大于3万小于6万家上线旅游企业数小于3万家省域线上旅游企业规模分级：1、符合胡焕庸线规律；2、凹型分布——与旅游市场热度正相关。

每万人拥有线上旅游企业大于15家每万人拥有线上旅游企业介于8至15家之间每万人拥有线上旅游企业小于8家省域线上旅游企业规模分级：1、东西强，中部优势不再；2、哑铃型——客源地组团企业和目的地接待企业双领先。

92.6 91.5 90.084.0 82.1 81.1 78.8 74.3 73.7 73.4 73.2 71.4 69.5 67.9 67.0 66.9 64.9 64.8 60.4 58.8 57.4 54.3 52.4 51.9 50.6 49.4 46.9 46.941.2 39.3 39.2广东浙江江苏山东四川北京安徽湖北福建河南上海云南湖南河北辽宁陕西广西重庆江西海南贵州黑龙江山西天津内蒙古甘肃新疆吉林青海宁夏西藏区域在线旅游发展综合指数结合供给端订单数、各类企业数、交易额、非标酒店占比等大数据，以及需求端搜索量、净流入、点评等大数据得出：⏹省域在线旅游发展指数较不均衡，广东最高为92.6，紧随其后为浙江、江苏、山东、四川和北京等省市。

指数均在80以上；⏹安徽、湖北、河南等中部省份线上旅游企业规模不领先，但在线旅游发展较好；⏹西北和东北等平均气温低的省域，在线旅游发展滞后。

96.0 92.5 91.9 83.372.3 71.4 69.7 65.5 64.0 62.4 62.3 60.9 60.6 60.4 58.6 56.4 53.4 50.9 50.2 50.0 47.6 46.8 46.3 43.1 39.0 38.8 37.0 35.9 34.7 34.4 33.0浙江江苏广东山东四川北京云南湖北安徽河北福建上海广西河南陕西湖南江西贵州重庆辽宁甘肃海南山西内蒙古黑龙江新疆天津西藏吉林青海宁夏线上旅游企业规模指数94.1 93.0 90.0 89.6 87.6 86.4 84.0 84.0 82.4 81.3 80.5 79.7 78.3 78.3 77.3 76.3 75.9 73.4 71.6 68.7 67.8 67.2 65.1 63.9 63.0 62.8 62.6 60.8 53.3 52.6 50.7广东浙江江苏四川山东北京福建云南河南湖南安徽湖北重庆海南广西辽宁陕西河北江西上海黑龙江贵州山西内蒙古新疆吉林甘肃天津青海宁夏西藏线上旅游企业交易活跃指数91.8 89.7 88.3 87.8 86.0 84.1 82.9 80.9 76.4 75.3 73.2 72.3 68.9 67.0 65.0 63.8 60.4 56.0 55.9 55.1 53.9 53.1 49.7 45.1 43.8 41.4 37.8 37.8 35.0 31.5 30.4广东安徽上海江苏浙江北京四川山东湖北河南福建辽宁湖南河北陕西重庆云南广西天津江西黑龙江贵州海南山西内蒙古吉林新疆甘肃青海宁夏西藏游客服务价值感知指数2区域在线旅游渗透率指数区域线上客流渗透指数95.3 93.2 92.390.4 88.486.3 85.9 83.281.9 79.376.2 75.7 74.2 73.572.3 69.3 68.768.4 68.0 66.5 66.164.3 63.4 61.6 60.9 60.857.4 56.0 53.851.5 49.6海南上海西藏云南北京重庆天津陕西青海辽宁宁夏贵州吉林新疆甘肃山西福建湖南湖北黑龙江河北四川江西浙江内蒙古安徽广西河南江苏山东广东线上客流渗透指数广东、山东、江苏、河南、广西、安徽为游客接待大省，巨大的游客基数拉低线上客流比例3区域旅游成本指数省域旅游成本指数依据包价产品平均日价、机场航线平均每公里价格、各类酒店加权均价、各类景区加权均价等大数据得出： 旅游成本与距离成正比； 旅游成本与经济发展水平正相关（酒店等价格高）； 中部地区旅游成本普遍较低。

第1篇一、报告概述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。

本报告旨在通过对当前大数据分析技术的调查，分析大数据分析在各个领域的应用现状、发展趋势及面临的挑战，为我国大数据分析技术的发展提供参考。

二、大数据分析技术概述1. 大数据分析定义大数据分析是指对海量数据进行分析、挖掘，以发现数据背后的规律、趋势和关联性，从而为决策提供支持的过程。

大数据分析技术包括数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据分析等多个环节。

2. 大数据分析技术分类（1）数据采集技术：包括爬虫技术、API接口、传感器数据等。

（2）数据存储技术：如Hadoop、Spark、Flink等分布式存储系统。

（3）数据处理技术：包括数据清洗、数据集成、数据转换等。

（4）数据挖掘技术：如关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。

（5）数据分析技术：包括统计分析、可视化分析、预测分析等。

三、大数据分析在各领域的应用1. 金融领域大数据分析在金融领域的应用主要体现在风险控制、精准营销、客户关系管理等方面。

通过对海量交易数据、客户行为数据等进行分析，金融机构可以更好地了解客户需求，降低风险，提高盈利能力。

2. 医疗领域大数据分析在医疗领域的应用主要包括疾病预测、药物研发、患者管理等方面。

通过对患者病历、基因数据、医疗设备数据等进行分析，有助于提高医疗诊断的准确性，缩短研发周期，降低医疗成本。

3. 零售领域大数据分析在零售领域的应用主要包括库存管理、精准营销、供应链优化等方面。

通过对销售数据、客户行为数据等进行分析，零售企业可以更好地把握市场动态，提高库存周转率，提升客户满意度。

4. 交通领域大数据分析在交通领域的应用主要包括交通流量预测、交通信号控制、公共交通优化等方面。

通过对交通数据、气象数据、地理信息数据等进行分析，有助于提高交通效率，降低交通事故发生率。

5. 教育领域大数据分析在教育领域的应用主要包括学生学习行为分析、课程推荐、教学质量评估等方面。

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。