大數據調研規劃編制

『壹』 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容

（1）內部控制組織抄
組織是體系運行的基本保障。其中，是否設置專職的內控部門是企業界關注的焦點，通常的設置方式包括三種：
方式一：單獨設置內控部門。
方式二：由內部審計部門牽頭負責內控工作。
方式三：在內部控制建設集中期設立內部控制建設辦公室，該辦公室從各主要部門抽調人員專職從事內控體系建設工作，待體系正式運行時，辦公室解散，人員歸位到各經營管理部門，且牽頭職能也歸位至內審部門。
（2）內部環境的診斷與完善
（3）動態的風險評估
（4）控制活動的設計
內控手冊分模塊設計，每一模塊一般包括五個方面的內容：
第一，管理目標。
第二，管理機構及職責。
第三，授權審批矩陣。
第四，控制活動要求。
第五，比照上述幾部分，各經營管理部門應當重新梳理與完善業務流程，針對關鍵風險點強化控制措施，確保組織職責、授權審批、內控要求落實到經營流程中，保證管理目標的實現。
（5）信息與溝通貫穿始終
（6）內部監督手段。

『貳』 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容是什麼

大數據系統體系建設規劃包括的內容是：強化大數據技術產品研發，深化工業大數據創新應用，促進行業大數據應用發展，加快大數據產業主體培育，推進大數據標准體系建設，完善大數據產業支撐體系，提升大數據安全保障能力。

指以數據生產、採集、存儲、加工、分析、服務為主，進行的相關經濟活動稱為大數據產業，目前我國的大數據產業體系已初具雛形，大數據系統體系的發展建設有利於全面提升我國大數據的資源掌控、技術支撐和價值挖掘各方面的能力，加快我國稱為數據強國的步伐，同時有利支撐著我國成為製造強國、網路強國的建設工作。

(2)大數據調研規劃編制擴展閱讀

大數據系統體系建設規劃發展原則：

創新驅動、應用引領、開放共享、統籌協調、安全規范。

大數據系統體系建設規劃發展目標：

技術產品先進可控、應用能力顯著增強、生態體系繁榮發展、支撐能力不斷增強、數據安全保障有力。

『叄』 大數據規劃的五個步驟

大數據規劃的五個步驟
數據分析的未來將朝著更為普及化、更為實時的數據分析去邁進，也就是說「針對正確的人，在正確的時間，獲得正確的信息」，從這個意義來說，它已經超越了技術本身，是更為接近業務層面的實時分析。
對於一個成功企業來說，數據整合能力、分析能力和行動能力不可或缺。如果不具備完善的數據整合、分析和行動能力的企業遲早面臨被淘汰的風險。在經營環境發生巨變的情況下，任何企業都必須在大數據規劃上做好准備，這樣才能搶先競爭對手發現市場新的趨勢。
三種能力
我們建議企業和政府機構進行數據整合能力、分析能力和行動能力的建設。對於任何公司的管理層來說，要充分認識到數據的重要性，在管理層充分認識到數據的重要性之後，內部要有足夠的人員和能力去整合、搭建和完善數據管理基礎架構。有了海量數據之後，數據分析師能夠對其進行分析和挖掘，使其產生理想的價值。
數據分析能力通過一定的方法論可以獲得。這個方法論從宏觀的角度來看，是通過數據整合探索出有效的業務價值，進而精確地協助制定商業策略或服務提升的策略，有效地採取正確的行動，來協助業務和服務質量的增長，或是解決業務已知、不確定或發現未知的問題。
另外，數據要實現普及化，不僅掌握在管理層手中，在數據安全和許可權管理的機制下，企業或單位的每一個人都要了解自己的業務具體發生了什麼，為何發生，預測將要發生什麼情況，從而更快、更好地做出決策，最終達到智慧型的管理，通過一些主動式的事件，產生正確的行動，如業務增長的價值措施和辦法，來精確有效地提升業務的增長。
五個步驟
如今大數據已經遠遠超出了IT的范疇，也就是說所有部門都在大數據運用的范疇中。
大數據規劃有五個步驟，首先從業務驅動的角度，相關部門選擇要解決和產生的業務場景。針對需求處理和採取整合這些場景需要的大數據。當然選擇的重點是怎麼使信息快速產生價值。場景因需求不同而包羅萬象：例如企業在精確營銷方面提升業務增長，對於其客戶在購買哪些產品前的黃金路徑統計分析等等。
其次，直接產生的價值需要與已有的客戶關系管理、客戶交易等數據進行結合和關聯，從而為企業產生總體的關鍵價值效益。例如，哪些用戶在購買前確實通過上述統計總結的黃金路徑，而這些用戶和該企業的歷史關系為何，以提供企業下一步精確行動的優先順序等等。
第三，整個企業要建立大數據分析的支持體系、分析的文化、分析數據的人才，徹底形成企業對大數據的綜合管理、探索、共識。大數據能力的建設是企業或政府單位內上下及跨部門就如何提供更加智慧型服務和產品給用戶的議題。
第四，隨著大數據探索范圍的擴大，企業要建立大數據的標准，統一數據格式、採集方法、使用方式，設定一個共享的願景和目的，然後按照階段化的目標去實現願景。例如，有關數據的存儲和處理長期圍繞在關系型的結構數據中，提供更加智慧型服務和產品是需要結合過去難以處理分析的數據，如文本、圖像等等。數據內容快速演變，因此對數據的標准、格式、採集、工具、方法等的治理能力必須與時俱進。
第五，最終建成企業或政府單位內的「統一數據架構」，從各類所需的多元的結構化數據源建立整合能力（採集、存儲、粗加工）。在此基礎上，建設數據探索和分析能力（從整合出來的海量數據里快速探索出價值），之後如何有效、實時、精確地與已有的業務數據結合，產生精確的業務行動能力（進行更深度的利用和提供更智慧型的服務），從而達到「針對正確的人，在正確的時間，正確的方式，提供正確的信息」的目標。

『肆』 大數據在城市總體規劃中的應用

• 空間分析和規劃：大數據技術可以對擾茄檔城市中的各種空間數據進行分析和處理，如人口納虧分布、交通流量、建築密度等。通過分析這些數據，可以更加全面地了解城市的發展趨勢和需求，為城市規劃提供科學依據和參考。

• 交通規劃和管理：大數據技術可以對城市交通流量、擁堵情況等進行實時監測和分析，同時也可以預測未來的交通需求和趨勢。通過這些數據，可以制定更加科學和有效的交通規劃和管理方案，提高城市的交通效率和質量。

• 城緩亂市設施管理：大數據技術可以對城市中的各種設施進行實時監測和分析，如供水、供電、燃氣、垃圾處理等。通過這些數據，可以提高城市設施的管理效率和質量，為市民提供更加便捷、安全和舒適的生活環境。

• 環境保護和治理：大數據技術可以對城市中的各種環境指標進行監測和分析，如空氣質量、水質等。通過分析這些數據，可以更加全面地了解城市的環境狀況和問題，並制定相應的環境保護和治理方案。

『伍』 調研報告大數據分析怎麼做

1、明確思路

明確數據分析的目的以及思路是確保數據分析過程有效進行的首要條件。它作用的是可以為數據的收集、處理及分析提供清晰的指引方向。可以說思路是整個分析流程的起點。首先目的不明確則會導致方向性的錯誤。當明確目的後，就要建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標。

2、收集數據

收集數據是按照確定的數據分析框架收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里所說的數據包括第一手數據與第二手數據，第一手數據主要指可直接獲取的數據，第二手數據主要指經過加工整理後得到的數據。

3、處理數據

處理數據是指對收集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，它是數據分析前必不可少的階段。數據處理的基本目的是從大量的、雜亂無章、難以理解的數據中，抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法。

4、分析數據

分析數據是指用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。由於數據分析多是通過軟體來完成的，這就要求數據分析師不僅要掌握各種數據分析方法，還要熟悉數據分析軟體的操作。而數據挖掘其實是一種高級的數據分析方法，就是從大量的數據中挖掘出有用的信息，它是根據用戶的特定要求，從浩如煙海的數據中找出所需的信息，以滿足用戶的特定需求。

5、展現數據

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，我們常說用圖表說話就是這個意思。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形。

6、撰寫報告

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，供決策者參考。一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。另外，數據分析報告需要有明確的結論，沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義，因為我們最初就是為尋找或者求證一個結論才進行分析的，所以千萬不要舍本求末。最後，好的分析報告一定要有建議或解決方案。

『陸』 如何利用大數據思維來進行用戶調研

如何利用大數據思維來進行用戶調研

傳統的產品調研，通常需要先行選定用戶樣本，之後耗費大量人力物力採用不同的調研方法，進行用戶調研。如果把大數據應用到用戶調研當中，憑借著海量的歷史數據樣本，對於調研問題，可以藉助大數據進行預分析處理，之後再進行人工選擇性介入處理，不僅可以提高用戶調研的效率，以最快的速度響應用戶需求，而且可以極大的降低用戶調研的成本。基於此，本文試圖利用大數據思維，來解讀大數據時代下用戶調研的新變化。

說明：本文提供的僅僅是大數據時代下，用戶調研的思路。如果有具體的用戶調研需求，歡迎向筆者提出，筆者將在下篇推文中，進行具體案例的探討。

大數據作為一種生產資料，正在越來越深入的影響著人類社會。現在，大數據在電商領域，通過根據相似消費者的商品偏好，向顧客推薦更符合其個人喜好的商品，這一推薦方式不僅僅省去了消費者尋找商品的時間，更是提高了電商平台的收入。

同理，在音樂、電視劇、電影，廣告投放、用戶調研等領域，大數據的可用武之地也越來越廣。那麼，大數據時代給用戶調研方式帶來了哪些改變呢？

大數據被廣泛應用以前，傳統的用戶調研方式，通常需要經過界定調研問題、制定調研計劃、綜合調研方法、設計調研問卷、總結調研結果這5個步驟。

但是，大數據被廣泛應用以後，憑借著海量的歷史數據樣本，對於調研問題，可以藉助多種公開的大數據工具進行預分析處理，之後再進行人工選擇性介入處理，將二者進行比對，進行多輪TEST，幫助產品人員發現問題的真相。

一、設置出優秀的調研問題，調研便成功了一半

設置調研問題，處於整個調研的第一個環節，其重要性自然不言而喻。比如某些產品經理可能會提出「用戶為什麼不接受視頻付費」，或者「是否有足夠的用戶願意支付15元/月來觀看正版高清視頻，如果是更低或者更高的價格呢？」前一個調研問題過於寬泛，而後一個調研問題卻又界定的過於單一。

如果將調研問題界定為：

當然，並非所有調研的調研內容都能如此具體明了：

有些屬於探索性研究，這類調研的目的在於找出問題的真相，提出可能的答案，或新的創意；

有些屬於描述性研究，這類調研重在描述項目內容的某些數量特徵；

還有一些是因果性研究，這種調研的目的是檢測現象之間是否存在因果關系。

大數據的魅力在於採集的不是樣本數據，而是全部數據。例如滴滴推出滴滴外賣服務、美團推出美團打車業務，得益於現代社交網路的發達程度，滴滴和美團幾乎可以對微博、微信等社交媒體上的對於新推出服務的議論進行統計分析，從而提供更好的服務。

例如，可以通過網路指數了解網友對於此項服務的搜索行為，同時進行跟蹤分析：

當然並不是所有的網友都會使用網路搜索，他們也有可能使用360搜索，這時就要藉助360指數：

又或者用戶採取其他方式來表達情緒和想法，比如社交媒體微博、微信，可能就會用到微博指數，第三方輿情監測和口碑分析工具，藉助新浪微輿情進行口碑分析和文本挖掘：

說明：以上的大數據工具，僅列舉了常用的3種。在實際操作中，大數據工具的選擇，還需要根據用戶具體的調研問題來確定。

三、人工介入，對調研問題進行針對性處理

可以根據大數據分析結果，人工介入到調研問題上來，進行有針對性的調研處理，這時候可以採用傳統的調研方法。但是與以往不同的是，在採用這些調研方法時，不需再耗費大量成本進行種種調研。選擇人工介入的目的，是為了更真實的感受調研過程，參與調研問題的處理上來。

傳統的調研方法，通常有以下4種方式：

1.觀察法

這種方法是採取不引人注目的方式，來觀察消費者使用產品的情形，以收集最新數據資料。某些戰略咨詢公司在做調研時，十分信奉觀察法。

下面是國內知名的營銷咨詢公司，華與華在《超級符號就是超級創意》里關於這一方法運用的片段，了解一下：

「比如你在超市裡觀察牙膏的消費，觀察走到牙膏貨架前的人，你會看到這樣的一個過程：一個顧客推著購物車走過來，一邊走一邊瀏覽貨架上的牙膏；停下來，注目於一盒牙膏片刻，繼續往前走；停下來，拿起一盒牙膏，看後放下；又拿起一盒看看，再翻過來，仔細看包裝，背後的文案放回貨架；往前走兩步，掉頭回到最開始注目的那盒牙膏，仔細看看，包裝背後的文案，放回貨架；快步走回，第四步看的那盒牙膏仍進購物車里，選擇結束。」

「不，沒結束，他可能過一會兒會折回來，把剛才放進購物車里的牙膏放回貨架，換成第二步注目的那盒，也可能兩盒都要。這樣你就觀察到他買牙膏的整個過程，竟然有七個動作。」

2.焦點小組訪談法

這是一種基於人口統計特徵、心理統計特徵和其他因素的考慮，仔細的招募六到十個人，然後將他們召集在一起，在規定時間內與這些參與者進行討論的一種調研方式，參與者通常可以得到一些報酬。

調研人員通常坐在座談是隔壁的，裝有單面鏡的房間內，對座談會的討論過程進行觀察。必須要注意的是：實時焦點小組訪談時，必須讓參與者盡可能的感受到氣氛輕松，力求讓他們說真話。

3.行為資料分析法

用戶在使用產品時所產生的種種行為都可以用來觀察用戶的心理，調研人員通過分析這些數據，可以了解用戶的許多情況。

用戶的瀏覽時長和瀏覽內容可以反映用戶的實際偏好，它比用戶口頭提供給調研人員的一些陳述更為可靠。

4.實驗法

通過排除所有可能影響觀測結果的因素，來獲得現象間真正的因果關系。

比如視頻網站，向用戶提供高清視頻服務，第一季度只收費25元每月，第二季度收費15元每月。如果兩次不同價格的收費，使用該服務的用戶沒有差異，那麼視頻網站就得不出如下結論：較高的服務費用會顯著影響用戶觀看收費視頻的意願。

四、調研方法確定以後，就可以著手調研問卷的設計了

設置調查問卷，是為了收集一手資料。不過，由於問卷中問句的格式、次序和問句的順序都影響問卷的填答效果，所以對問卷中的問句進行測試和調整是非常必要的。

問卷設計的注意事項：

五、總結調研結果

將大數據統計預分析得到的結果，同產品調研人員實際調研得出的結果，進行比對，從而將數據和信息轉換成發現和建議。

最後，大功告成，根據市場調研所得的結果，就可以制定具體的營銷決策。

說明：由於在這個過程中，運用傳統調研方式，無需耗費大量人力物力，對於可疑結果，可以通過控制變數的方式，進行多輪TEST，幫助產品人員真正發現調研問題的真相。

『柒』 如何通過大數據分析做市場調研

大數據時代新的市場研究方法使「無干擾」真實還原消費過程成為可能，智能化的信息處理技術使低成本、大樣本的定量調研成為現實，這將推動消費行為及消費心理研究達到一個新的高度，幫助快速消費品企業更為精準地捕捉商機。大數據時代的市場研究方法主要體現在以下四個方面。
1.基於互聯網進行市場調研提高了效率，降低了成本
網路調研具有傳統調研方法無可比擬的便捷性和經濟性。快速消費品企業在其門戶網站建立市場調研板塊，再將新產品郵寄給消費者，消費者試用後只要在網站上點擊即可輕松完成問卷填寫，其便利性大大降低了市場調研的人力和物力投入，也使得消費者更樂於參與市場調研。同時，網路調研的互動性使得企業在新產品尚處於概念階段即可利用3D擬真技術進行產品測試，通過與消費者互動，讓消費者直接參與產品研發，從而更好地滿足市場需求。
2. 挖掘網路社交平台信息成為研究消費態度及心理的新手段
QQ、微博、微信等社交平台已日漸成為新生代消費群體不可或缺的社交工具，快速消費品的消費者往往有著極高的從眾性，因此針對社交平台的信息挖掘成為研究消費潮流趨勢的新手段。例如，通過微博評論可以統計分析消費者對某種功能型產品的興趣及偏好，這對研究消費態度及心理有非常大的幫助。更重要的是，這類信息屬於消費者主動披露，與訪談形式的被動挖掘相比信息的真實性更高。
3. 移動終端提供了實時、動態的消費者信息
隨著3G網路及智能手機普及，市場研究已滲透到移動終端領域。大量的手機APP應用（例如二維碼掃描等）為實時採集消費信息提供了可能性，移動終端的信息分析在購買時點、產品滲透率及回購率、獎勵促銷效果評估等方面將發揮不可估量的作用。
4. 零售終端信息採集系統幫助企業了解市場
目前，PC-POS系統在零售終端得到了廣泛的應用，只要掃描產品條形碼，消費者購買的產品名稱、規格、購進價、零售價、購買地點等信息就可以輕松採集。通過構建完整的零售終端信息採集系統，快速消費品企業可以掌握商業渠道的動態信息，適時調整營銷策略。
環顧四周，在每個行業中，大數據的增長正在改變我們收集、存儲、分析和應用數據的方式。正如很多公司目前正在收集整理的那樣，大家面臨的共同問題是智能化信息採集、儲存及分析。
l 超大容量的數據倉庫。數據倉庫具有容量大、主題明確、高度集成、相對穩定、反映歷史變化等特點，可以有效地支撐快速消費品企業進行大數據分析與應用。數據倉庫可以更有效地挖掘數據資源，並可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析報表，有助於營銷人員更有效地制定營銷戰略。
l 專業、高效的搜索引擎。旅遊搜索、博客搜索、購物搜索、在線黃頁搜索等專業搜索引擎已經得到了廣泛應用，快速消費品企業可以根據自己的特點構建專業化的搜索引擎，對相關的企業信息、產品信息、消費者評價信息、商業服務信息等數據進行智能化檢索、分類及搜集，形成高度專業化、綜合性的商業搜索引擎。
l 基於雲計算的數學分析模型。市場研究的關鍵是洞察消費者需求，基於雲計算的數學分析模型可以將碎片化信息還原為完整的消費過程信息鏈條，更好地幫助營銷人員研究消費行為及消費心理。這些碎片化的信息包括消費者在不同時間、不同地點、不同網路應用上發布的消費價值觀信息、購買信息、產品評論信息等。基於雲計算的智能化分析，一方面可以幫助市場研究人員對消費行為及消費心理進行綜合分析，另一方雲計算成本低、效率高的特點非常適合快速消費品企業數據量龐大的特性。
傳統的市場研究包括定性研究及定量研究，以座談會為主的定性研究受制於主持人的訪談技巧，以街頭攔截訪問為主的定量研究雖然以嚴謹的抽樣理論為基礎，但同樣不能完全代表總體的客觀情況。而大數據時代革命性的調研方法為市場研究人員提供了以「隱形人」身份觀察消費者的可能性，超大樣本量的統計分析使得研究成果更接近市場的真實狀態。
與此同時，大數據時代的新方法、新手段也帶來新的問題，一是如何智能化檢索及分析文本、圖形、視頻等非量化數據，二是如何防止過度採集信息，充分保護消費者隱私。雖然目前仍然有一定的技術障礙，但不可否認的是大數據市場研究有著無限廣闊的應用前景。

『捌』 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容

技術模型控制、適應傳統管理工作需求 新一代電子政務系統在得出了業務資源及關系模型和業務資源許可權控制模型後，再結合機關單位辦公實際，梳理傳統管理工作需求，把機關單位的傳統管理工作、規章制度通過技術模型的形式固定了。還有像傳統的規章制度中對文件傳閱控制、處理規定等，新一代電子政務系統就通過查詢授權功能在技術上實現。提煉標准模型在創新的業務核心模型基礎上，新一代電子政務系統建設為了保障業務核心模型的有效實現和規劃，再提煉了業務標准模型。統一資料庫結構設計 新一代電子政務系統通過數據標准規范，統一了各子系統的數據結構標准，從數據底層實現了標准統一，為各子系統之間的數據共享和數據整合提供了統一結構基礎。統一系統和基礎信息資源分類 新一代電子政務系統通過統一各業務及應用子系統之間的系統和基礎信息資源分類，實現了信息資源支撐的統一，從而為各子系統之間的數據關聯相互交換提供了統一數據基礎。業務數據標准化保障了業務模型在數據層次的統一，確保了業務模型數據標准。統一主界面布局與統一應用層次 在業務數據標准統一基礎上，為了確保業務核心模型在電子技術實現後的規范和方便應用，新一代電子政務系統又創新實現了系統布局和展示層的標准,還可以為應用層次劃分標准，從而方便用戶對系統的規范使用。制定設計模型創新了業務核心模型，提煉了業務標准後，新一代電子政務系統針對各種辦公業務資源，從業務工作的實際出發，結合實踐經驗，又創新制定了基於業務核心模型基礎上的業務設計模型，業務設計模型的創新又在於歸納可復用各業務功能模塊上面。新一代電子政務系統中，業務設計模型的創新在於提煉可復用各業務功能模塊。以往的電子政務建設，模塊不清晰，系統建設雜亂無章，很多建設工作重復，這不僅僅耗費了大量資金，而且不利於系統的長遠發展和推廣應用。新一代電子政務系統從建設的實踐中，從功能模塊層提煉出了可復用的各業務功能模塊，以方便系統的繼續發展和建設，局部見圖2