大數據產業統計調查

1. 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。

2. 大數據 統計分析方法有哪些

您好朋友，上海獻峰科技指出：常用數據分析方法有，

1. 聚類分析、內容

   2.因子分析、

   3.相關分析、

   4.對應分析、

   5.回歸分析、

   6.方差分析；

問卷調查常用數據分析方法：描述性統計分析、探索性因素分析、Cronbach』a信度系數分析、結構方程模型分析(structural equations modeling) 。 數據分析常用的圖表方法：柏拉圖(排列圖)、直方圖(Histogram)、散點圖(scatter diagram)、魚骨圖（Ishikawa）、FMEA、點圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。

希 望 採納不足可追問

3. 大數據來了 給政府統計帶來了機遇與挑戰

大數據來了 給政府統計帶來了機遇與挑戰

對於政府統計機構來說，沒有什麼比數據更重要的了。我們研究統計分類標准、統計調查方法、統計數據採集方式、統計數據加工處理方法、統計數據評估技術，都是為了獲取真實准確、完整及時、代表性強、分類科學、經濟適用的統計數據。

大數據時代的到來，既給政府統計帶來重大發展機遇，也帶來嚴峻挑戰。

一、大數據在政府統計中的應用

國家統計局高度重視大數據在政府統計中的應用。到目前為止，已經與17家大數據企業簽訂了戰略合作協議。當然，目前大數據在中國政府統計中的應用仍處於起步階段，主要表現在兩個方面：一是大數據成為政府統計數據的部分資料來源；二是大數據成為政府統計數據質量的部分評估依據。

（一）大數據成為政府統計數據的部分資料來源

目前，大數據已經成為中國政府統計數據的部分資料來源，以下是幾個有代表性的方面：

1.利用重點網上零售交易平台數據測算網上零售額

為了掌握網上零售交易平台的交易規模和結構，綜合測算網上零售數據，從今年1月份開始，國家統計局實施了月度網上零售交易平台調查，調查范圍為42家重點網上零售交易平台，包括京東商城、亞馬遜、當當網、淘寶網、天貓商城、酒仙網、美團網、中糧我買網、國美在線、大眾點評網等。據對上述42家重點網上零售交易平台數據測算，今年1~8月份，全國網上零售額22400.9億元，同比增長36.5%。其中，實物商品網上零售額18653.4億元，增長35.6%，佔全部網上零售額的83.3%；非實物商品網上零售額3747.5億元，增長41.1%，佔全部網上零售額的16.7%。這對於宏觀管理部門和社會公眾了解網上零售情況具有重要的參考作用。

2.利用房屋交易網簽數據計算全國70個大中城市的新建住宅價格指數

房屋交易網簽數據是指買賣雙方簽訂購房合同後，房地產開發企業在房管部門進行備案，並在房產信息網上公布的相關信息，包含地址、樓層、價格、面積和金額等詳細信息，基本涵蓋了當月新建住宅的全部交易情況。從2011年1月份開始，國家統計局開始採用房屋交易網簽數據計算全國70個大中城市的新建住宅價格指數。這對於提高70個大中城市新建住宅價格指數的數據質量起到了重要作用。

3.利用卓創資訊公司提供的價格信息，開展流通領域重要生產資料市場價格監測

國家統計局與卓創資訊公司開展合作，利用該企業提供的價格信息，開展流通領域重要生產資料市場價格監測。從2014年1月開始，按旬共同向社會發布流通領域9大類50種重要生產資料市場價格的檢測結果。行業涵蓋黑色金屬、有色金屬、化工產品、煤炭、石油天然氣、非金屬建材、農產品、農業生產資料、林產品等領域。地區監測范圍覆蓋北京、天津、河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、上海等24個省區市。這對於宏觀管理部門和社會公眾了解流通領域重要生產資料市場價格信息起到了重要作用。

（二）大數據成為政府統計數據質量的部分評估依據

國家統計局除了把大數據作為政府統計數據的部分資料來源外，也高度重視利用大數據評估政府統計數據質量。以下是目前比較有代表性的兩個方面：一是利用中國銀聯跨行銀行卡消費數據評估社會消費品零售總額數據質量；二是利用大型機械裝備企業物聯網數據評估固定資產投資數據質量。

二、大數據給政府統計帶來的機遇與挑戰

對於政府統計來說，大數據既帶來了重大發展機遇，也帶來嚴峻挑戰。

（一）大數據給政府統計帶來重大發展機遇

首先，大數據將不斷提高政府統計服務宏觀管理和社會公眾的能力。隨著大數據的不斷發展和完善，隨著政府統計機構開發應用大數據能力的不斷提升，政府統計產品的種類將會不斷豐富，政府統計數據的質量和時效性將會不斷提升，從而政府統計服務宏觀管理和社會公眾的能力會不斷提高。

其次，大數據將會推動政府統計發生革命性的變化。隨著大數據的發展和完善，隨著政府統計機構開發應用大數據技術的逐步成熟，政府統計將會發生革命性變化。一是現有的以周期性普查為基礎，以抽樣調查為主體，綜合運用全面調查、重點調查等方法，並充分利用行政記錄等資料的統計調查方法體系可能會發生重大變化。長期以來，抽樣調查方法，即在總體中抽選樣本、利用樣本推算總體的方法；普查和全面調查方法，即對總體中所有單位逐一進行調查的方法，在我國政府統計中發揮了重要作用。今後，在較長的時期內這些方法仍然會被政府統計所廣泛採用。但在大數據不斷發展和完善的情況下，某些領域、某些方面的大數據可能會取代抽樣調查、普查和全面調查方法，成為獲取統計數據的重要方法，而且這種獲取統計數據的方法將會變得越來越重要。二是政府統計中的數據採集方式可能會發生重大變化。長期以來，政府統計機構主要以企業填報、住戶記賬、調查員入戶等方式採集原始數據。在大數據不斷發展和完善的情況下，一部分原始數據將通過挖掘大數據的方式獲取，而且這種新的數據採集方式將會變得越來越重要。三是政府統計的數據處理模式可能會發生重大變化。在大數據不斷發展和完善的情況下，現行的對普查和全面調查數據進行直接審核、匯總、加工處理和對抽樣調查數據進行推算放大的數據處理模式可能會發生重大變化。

（二）大數據給政府統計帶來嚴峻挑戰

首先，大數據對政府統計能力帶來挑戰。從大數據本身的產生到發展完善，從政府統計對大數據的初步運用到成熟運用，需要一個較長的時期。在這個過程中，一方面，政府統計中傳統的統計調查方法、數據採集方式和數據處理模式將繼續運行，否則滿足不了宏觀管理和社會公眾的需求。另一方面，政府統計系統必須投入大量的人力和物力對大數據進行挖掘、加工處理和運用，否則也適應不了大數據時代宏觀管理和社會公眾的需求。這種雙軌運行的模式，對政府統計能力將是一個巨大的挑戰。

其次，大數據對傳統政府統計理念帶來挑戰。傳統的政府統計有一個約定俗成的理念：抽樣調查方法可降低調查成本，提高效率和數據質量。因為抽樣調查只對總體中部分抽中的樣本進行調查，並非對總體中的每一個單位都進行調查，所以調查單位明顯減少，可降低成本，節約時間，提高效率。同時，由於調查單位較少，政府統計機構有能力對基層統計調查人員進行較為扎實的培訓和指導，有精力對統計調查數據進行較為嚴格的檢查和審核，從而能夠提高統計調查數據質量。隨著大數據不斷發展完善，政府統計機構將會越來越多地通過大數據企業間接地獲取統計數據，不需要對總體中的具體單位進行直接調查，不需要調查員，從而也不需要對調查員進行培訓，抽樣調查所具有的調查成本低、能夠提高統計調查數據質量的優點就不復存在了。

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4. 大數據行業發展現狀與未來前景分析

近年來，全球正大步邁向大數據新時代，數據的高效存儲、處理和分析等需求也越來越旺盛。在此背景下，行業大數據得以高速發展，應用於各個領域，根據IDC發布的有關數據預測，2025年市場規模將達到19508億元的高點。

全球大數據儲量呈爆發式增長

隨著信息通信技術的發展，各行各業信息系統採集、處理和積累的數據量越來越多，全球大數據儲量呈爆炸式增長。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB，2019年全球大數據儲量達到41ZB。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。

5. 國家統計局正研究如何利用大數據 提高統計質量

大數據正成為科博會、京交會上的新熱點，而備受企業推崇的大數據也有望在國家統計工作中大顯身手。國家統計局局長馬建堂近日表示，國家統計局正組織力量研究如何在統計工作中利用大數據。業內分析，統計工作中利用大數據有助於降低調查成本，提高統計的及時性和准確性，可以提高統計質量，減輕外界對於統計數據准確性的質疑，但要想根本解決統計數據的信用危機，還需要改變惟GDP的政績考核體系。 大數據的挑戰 雖然大數據目前沒有統一定義，但市場普遍認為，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理、處理的數據集合。從產業角度，常常把這些數據與採集它們的工具、平台、分析系統一起被稱為大數據。 而大數據的應用已經滲透到日常生活中。專家認為，互聯網上每時每刻生成了大量交易和價格信息，如淘寶網上許許多多的店主開了許許多多的網店，經營著許許多多各種各樣的商品，一個綜合性的淘寶價格指數應運而生，雖然商品種類大大少於CPI，但由於實時產生的大量基礎信息做基礎，會吸引越來越多的人關注，將對政府統計的惟一性乃至權威性產生極大挑戰。這也意味著，隨著大數據時代的到來，政府統計部門不再是惟一的海量數據擁有者。 統計方式的變革 馬建堂此前在全國統計工作會議上強調，大數據時代的來臨，對統計數據的生產方式帶來了很大的挑戰。統計部門要利用海量數據並對其進行標准化處理，發掘這一數據寶庫，認真把握好這一促進政府統計改革發展的難得機遇。 據了解，政府統計一般是在普查掌握總體的基礎上，對一定規模限額以上的單位全額調查，對以下的單位進行抽樣，各級政府統計機構對本地區數據質量各負其責。但符合大數據概念的交易記錄，無論是成交額、成交量，還是各類商品的價格，都是作為一個總體存在。 通過利用客觀存在的海量數據，能夠有效降低調查成本。大數據化的採集方式減少了層層上報環節，有助於提高數據及時性、准確性。同時，通過對海量數據的分析、整理，可以對經濟社會運行情況進行多方面印證，更加真實合理。北京方迪經濟發展研究院副院長趙燕霞說。 一位業內專家舉例稱，比如每月公布的社會消費品零售額數據，除了幾個基礎的分類數據外，還可以對各行業收集的數據具體分析，研究餐飲消費結構、金銀珠寶消費與經濟關系、日用品消費佔比變化等，通過這些可以看出消費趨勢性變化，為擴大內需提供重要的數據支撐。 信任危機的化解 國家統計局表現出的利用大數據傾向，除了順應目前發展趨勢外，也被外界認為將有助挽救目前存在的數據信用危機。近年來，工資被增長、CPI被下降、房價被降低、失業率被減少因百姓的切身感受與統計數據之間的差異，以及國家和地方之間GDP數據嚴重不符，都導致了市場對統計數據的質疑。 統計學專家、中國社科院世界經濟與政治研究所世界經濟統計分析研究室副主任劉仕國認為，大數據要求數據種類越來越多樣化，而且對統計過程透明性也越來越高，從理論上看，這樣可以提高統計調查的准確性、透明性，可以消減民眾對於統計數據的質疑。 (王曄君)

6. 統計與大數據分析就業前景

統計與大數據分析就業前景是越來越好，持續增長。

主要面向統計行業，在統計、調查、分析及管理崗位群，從事調查方案、圖表、問卷設 計的製作，統計調查分析信息採集、處理、展示，數據分析、引用、預測等工作。

隨著網路和信息技術的不斷普及，人類生產生的數據量正在呈指數級增長。大量的新數據源的出現導致了非結構化、半結構化數據爆發式的增長。這些海量的數據已經遠遠超出人力所能處理的范疇，怎麼管理和使用這些數據，讓他們發揮應有的作用？這樣大數據概念就應運而生。

大數據技術被滲透到社會的方方面面，醫療衛生、商業分析、國家安全、食品安全、金融安全等方面。

2014年，從大數據作為國家重要的戰略資源和加快實現創新發展的高度，在全社會形成用數據來說話、用數據來管理、用數據來決策、用數據來創新的文化氛圍與時代特徵。大數據科學將成為計算機科學、人工智慧技術、數字經濟及商業、物聯網應用、還有各個人文社科領域發展的核心。

7. 淺談大數據時代統計工作方法

淺談大數據時代統計工作方法
大數據時代帶來了數據信息的大爆炸，為社會生活各個領域帶來巨大變革，也給統計調查工作帶來了挑戰。大數據時代數據呈現出總量更大、種類更繁多、操作更復雜等新特點，這對新時代做好統計調查工作提出了新的更高要求，統計調查工作方式方法面臨優化和革新。當然，變革不代表取代和拒絕，而是尋求包容和提升的最佳狀態，使統計調查工作在新時代可以更加科學規范。
——加大信息技術驅動力，推動統計調查各環節技術改革。信息技術革命和互聯網時代催生了大數據，因此大數據時代統計調查必須以現代信息技術為工具和驅動力。一是拓寬數據收集渠道。統計調查數據的收集可以通過互聯網技術利用網路搜索或者從網路公司收集行業信息。二是減少中間環節。傳統統計調查層層統計上報的做法工作量較大，也容易造成數據失真。大數據時代統計調查可以利用網路傳輸數據平台建設等使統計數據第一時間直接從源頭傳輸到需求者，減少中間環節的人為干擾因素，既保證數據的及時性，也能保證數據的真實性和完整性。三是嚴控數據質量。數據的大爆發帶來的數據復雜性勢必會增加數據質量控制和統計執法的難度，因此，應適應時代的特點，建立動態的、在線的數據質量把控和統計執法制度。如在數據統計調查平台建立質量控制模板，實現實時監控，並且建立統計執法與數據質量監測的便捷通道，一旦數據質量報警可以立即在統計執法上得到響應。
——提升統計調查方法的科學性、規范性。以抽樣調查為例，要想快速樹立抽樣調查的權威性和主體地位，就必須在抽樣調查的各個環節建立科學完備的方法論，包括抽樣框構建、抽樣方案設計、抽樣估計和數據調整等各個環節。比如，要建立科學、統一、簡約的抽樣調查指標體系，取消過時的、利用率低的指標，改進不易取得和無法與大數據銜接的指標，增加政府及社會各界普遍關注的、與社會經濟發展相適應的指標。
——加快數據共享，打破部門「數據孤島」。目前，我國政府統計面臨數據來源單一、重復調查等諸多問題，部門「數據孤島」現象存在，阻礙了大數據時代統計調查工作的開展。從國外先進經驗來看，大數據時代需要逐步採用以信息化為媒介的、基於行政記錄和多種信息來源的開放式、共享式數據採集制度，即將不同政府職能部門行政管理信息資料共享化，如人口登記、房產登記、企業信息登記等，不同目的的統計調查僅是在此基礎上增加或修改特定指標即可。在我國，初步的部門數據共享已經實現，如經濟普查利用工商資料庫和基本單位名錄庫等作為清查庫，人口普查以公安部門戶籍資料和社保信息等作為核查依據等，但是仍存在部門統計數據協調難度大、利用效率低等問題。因此，在大數據時代需要快速搭建較為完備的數據交換和共享服務平台，除去部門保密數據資料外，絕大多數的統計數據信息應該逐步實現在政府部門間、甚至面向社會公布和共享，使各種目的的統計調查能夠各取所需、完善補充，有效發揮數據價值，減少社會資源浪費。
——培養新型統計調查人員，加強調查隊伍建設。為應對大數據時代給統計調查工作帶來的復雜性和不確定性，需要打造一支懂技術、守紀律的高素質統計調查隊伍。一是人員專業化。大數據調查需要全新的現代統計方法和統計工具，特別是現代信息技術和雲計算技術，因此必須組建專業程度高、針對性強的業務能手，並且定期組織培訓，培養專業化統計調查人才。二是隊伍穩定化。現代統計方法和統計流程大多大同小異，穩定的統計調查隊伍有利於不同調查方法的融通，減少人員的適應時間，最大限度降低調查成本。近年來，不少地區探索的統計調查外包模式，在一定程度上促進了人員專業化、隊伍穩定化，值得深入研究和推廣。三是組織紀律制度化。2017年4月，國家統計局成立了國家統計局統計執法監督局，標志著全面依法統計依法治統工作開啟了新的征程。統計數據真實性、統計調查科學性、統計執法嚴肅性等問題，一直是伴隨著各項統計調查工作的永恆話題，只有嚴格遵守統計紀律，將組織建設制度化，才能從根本上杜絕統計造假等統計違法行為，才能確保統計調查科學性，維護統計數據權威性。

8. 2021年我國大數據行業發展現狀如何

我國大數據產業開始已進入深化階段

中國大數據產業從萌芽到如今漸成體系，已走過將近10個年頭。「十四五」開局之年，大數據產業也進入了集成創新、深度應用的新階段。大數據在醫療、工業、交通等領域的融合應用技術加快創新突破，大數據融合應用重點從虛擬經濟轉變為實體經濟;大數據底層技術方面，信息安全、模式識別、語言工程、計算機輔助設計、高性能計算等加快突破，大數據技術領域逐漸補齊短板，並進一步強化長板。

—— 更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》