大数据发展应用调研

『壹』 工业大数据市场现状及前景调研

我国工业大数据处于起步阶段

工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据，是工业互联网的核心，是工业智能化发展的关键。工业大数据是基于网络互联和大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。

工业大数据从类型上主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。

更多数据来来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国工业大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

『贰』 大数据可以应用在哪些方面

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

(2)大数据发展应用调研扩展阅读：

大数据的用处：

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：

网络--大数据

『叁』 如何利用大数据思维来进行用户调研

如何利用大数据思维来进行用户调研

传统的产品调研，通常需要先行选定用户样本，之后耗费大量人力物力采用不同的调研方法，进行用户调研。如果把大数据应用到用户调研当中，凭借着海量的历史数据样本，对于调研问题，可以借助大数据进行预分析处理，之后再进行人工选择性介入处理，不仅可以提高用户调研的效率，以最快的速度响应用户需求，而且可以极大的降低用户调研的成本。基于此，本文试图利用大数据思维，来解读大数据时代下用户调研的新变化。

说明：本文提供的仅仅是大数据时代下，用户调研的思路。如果有具体的用户调研需求，欢迎向笔者提出，笔者将在下篇推文中，进行具体案例的探讨。

大数据作为一种生产资料，正在越来越深入的影响着人类社会。现在，大数据在电商领域，通过根据相似消费者的商品偏好，向顾客推荐更符合其个人喜好的商品，这一推荐方式不仅仅省去了消费者寻找商品的时间，更是提高了电商平台的收入。

同理，在音乐、电视剧、电影，广告投放、用户调研等领域，大数据的可用武之地也越来越广。那么，大数据时代给用户调研方式带来了哪些改变呢？

大数据被广泛应用以前，传统的用户调研方式，通常需要经过界定调研问题、制定调研计划、综合调研方法、设计调研问卷、总结调研结果这5个步骤。

但是，大数据被广泛应用以后，凭借着海量的历史数据样本，对于调研问题，可以借助多种公开的大数据工具进行预分析处理，之后再进行人工选择性介入处理，将二者进行比对，进行多轮TEST，帮助产品人员发现问题的真相。

一、设置出优秀的调研问题，调研便成功了一半

设置调研问题，处于整个调研的第一个环节，其重要性自然不言而喻。比如某些产品经理可能会提出“用户为什么不接受视频付费”，或者“是否有足够的用户愿意支付15元/月来观看正版高清视频，如果是更低或者更高的价格呢？”前一个调研问题过于宽泛，而后一个调研问题却又界定的过于单一。

如果将调研问题界定为：

当然，并非所有调研的调研内容都能如此具体明了：

有些属于探索性研究，这类调研的目的在于找出问题的真相，提出可能的答案，或新的创意；

有些属于描述性研究，这类调研重在描述项目内容的某些数量特征；

还有一些是因果性研究，这种调研的目的是检测现象之间是否存在因果关系。

大数据的魅力在于采集的不是样本数据，而是全部数据。例如滴滴推出滴滴外卖服务、美团推出美团打车业务，得益于现代社交网络的发达程度，滴滴和美团几乎可以对微博、微信等社交媒体上的对于新推出服务的议论进行统计分析，从而提供更好的服务。

例如，可以通过网络指数了解网友对于此项服务的搜索行为，同时进行跟踪分析：

当然并不是所有的网友都会使用网络搜索，他们也有可能使用360搜索，这时就要借助360指数：

又或者用户采取其他方式来表达情绪和想法，比如社交媒体微博、微信，可能就会用到微博指数，第三方舆情监测和口碑分析工具，借助新浪微舆情进行口碑分析和文本挖掘：

说明：以上的大数据工具，仅列举了常用的3种。在实际操作中，大数据工具的选择，还需要根据用户具体的调研问题来确定。

三、人工介入，对调研问题进行针对性处理

可以根据大数据分析结果，人工介入到调研问题上来，进行有针对性的调研处理，这时候可以采用传统的调研方法。但是与以往不同的是，在采用这些调研方法时，不需再耗费大量成本进行种种调研。选择人工介入的目的，是为了更真实的感受调研过程，参与调研问题的处理上来。

传统的调研方法，通常有以下4种方式：

1.观察法

这种方法是采取不引人注目的方式，来观察消费者使用产品的情形，以收集最新数据资料。某些战略咨询公司在做调研时，十分信奉观察法。

下面是国内知名的营销咨询公司，华与华在《超级符号就是超级创意》里关于这一方法运用的片段，了解一下：

“比如你在超市里观察牙膏的消费，观察走到牙膏货架前的人，你会看到这样的一个过程：一个顾客推着购物车走过来，一边走一边浏览货架上的牙膏；停下来，注目于一盒牙膏片刻，继续往前走；停下来，拿起一盒牙膏，看后放下；又拿起一盒看看，再翻过来，仔细看包装，背后的文案放回货架；往前走两步，掉头回到最开始注目的那盒牙膏，仔细看看，包装背后的文案，放回货架；快步走回，第四步看的那盒牙膏仍进购物车里，选择结束。”

“不，没结束，他可能过一会儿会折回来，把刚才放进购物车里的牙膏放回货架，换成第二步注目的那盒，也可能两盒都要。这样你就观察到他买牙膏的整个过程，竟然有七个动作。”

2.焦点小组访谈法

这是一种基于人口统计特征、心理统计特征和其他因素的考虑，仔细的招募六到十个人，然后将他们召集在一起，在规定时间内与这些参与者进行讨论的一种调研方式，参与者通常可以得到一些报酬。

调研人员通常坐在座谈是隔壁的，装有单面镜的房间内，对座谈会的讨论过程进行观察。必须要注意的是：实时焦点小组访谈时，必须让参与者尽可能的感受到气氛轻松，力求让他们说真话。

3.行为资料分析法

用户在使用产品时所产生的种种行为都可以用来观察用户的心理，调研人员通过分析这些数据，可以了解用户的许多情况。

用户的浏览时长和浏览内容可以反映用户的实际偏好，它比用户口头提供给调研人员的一些陈述更为可靠。

4.实验法

通过排除所有可能影响观测结果的因素，来获得现象间真正的因果关系。

比如视频网站，向用户提供高清视频服务，第一季度只收费25元每月，第二季度收费15元每月。如果两次不同价格的收费，使用该服务的用户没有差异，那么视频网站就得不出如下结论：较高的服务费用会显著影响用户观看收费视频的意愿。

四、调研方法确定以后，就可以着手调研问卷的设计了

设置调查问卷，是为了收集一手资料。不过，由于问卷中问句的格式、次序和问句的顺序都影响问卷的填答效果，所以对问卷中的问句进行测试和调整是非常必要的。

问卷设计的注意事项：

五、总结调研结果

将大数据统计预分析得到的结果，同产品调研人员实际调研得出的结果，进行比对，从而将数据和信息转换成发现和建议。

最后，大功告成，根据市场调研所得的结果，就可以制定具体的营销决策。

说明：由于在这个过程中，运用传统调研方式，无需耗费大量人力物力，对于可疑结果，可以通过控制变量的方式，进行多轮TEST，帮助产品人员真正发现调研问题的真相。

『肆』 如何通过大数据分析做市场调研

大数据时代新的市场研究方法使“无干扰”真实还原消费过程成为可能，智能化的信息处理技术使低成本、大样本的定量调研成为现实，这将推动消费行为及消费心理研究达到一个新的高度，帮助快速消费品企业更为精准地捕捉商机。大数据时代的市场研究方法主要体现在以下四个方面。
1.基于互联网进行市场调研提高了效率，降低了成本
网络调研具有传统调研方法无可比拟的便捷性和经济性。快速消费品企业在其门户网站建立市场调研板块，再将新产品邮寄给消费者，消费者试用后只要在网站上点击即可轻松完成问卷填写，其便利性大大降低了市场调研的人力和物力投入，也使得消费者更乐于参与市场调研。同时，网络调研的互动性使得企业在新产品尚处于概念阶段即可利用3D拟真技术进行产品测试，通过与消费者互动，让消费者直接参与产品研发，从而更好地满足市场需求。
2. 挖掘网络社交平台信息成为研究消费态度及心理的新手段
QQ、微博、微信等社交平台已日渐成为新生代消费群体不可或缺的社交工具，快速消费品的消费者往往有着极高的从众性，因此针对社交平台的信息挖掘成为研究消费潮流趋势的新手段。例如，通过微博评论可以统计分析消费者对某种功能型产品的兴趣及偏好，这对研究消费态度及心理有非常大的帮助。更重要的是，这类信息属于消费者主动披露，与访谈形式的被动挖掘相比信息的真实性更高。
3. 移动终端提供了实时、动态的消费者信息
随着3G网络及智能手机普及，市场研究已渗透到移动终端领域。大量的手机APP应用（例如二维码扫描等）为实时采集消费信息提供了可能性，移动终端的信息分析在购买时点、产品渗透率及回购率、奖励促销效果评估等方面将发挥不可估量的作用。
4. 零售终端信息采集系统帮助企业了解市场
目前，PC-POS系统在零售终端得到了广泛的应用，只要扫描产品条形码，消费者购买的产品名称、规格、购进价、零售价、购买地点等信息就可以轻松采集。通过构建完整的零售终端信息采集系统，快速消费品企业可以掌握商业渠道的动态信息，适时调整营销策略。
环顾四周，在每个行业中，大数据的增长正在改变我们收集、存储、分析和应用数据的方式。正如很多公司目前正在收集整理的那样，大家面临的共同问题是智能化信息采集、储存及分析。
l 超大容量的数据仓库。数据仓库具有容量大、主题明确、高度集成、相对稳定、反映历史变化等特点，可以有效地支撑快速消费品企业进行大数据分析与应用。数据仓库可以更有效地挖掘数据资源，并可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析报表，有助于营销人员更有效地制定营销战略。
l 专业、高效的搜索引擎。旅游搜索、博客搜索、购物搜索、在线黄页搜索等专业搜索引擎已经得到了广泛应用，快速消费品企业可以根据自己的特点构建专业化的搜索引擎，对相关的企业信息、产品信息、消费者评价信息、商业服务信息等数据进行智能化检索、分类及搜集，形成高度专业化、综合性的商业搜索引擎。
l 基于云计算的数学分析模型。市场研究的关键是洞察消费者需求，基于云计算的数学分析模型可以将碎片化信息还原为完整的消费过程信息链条，更好地帮助营销人员研究消费行为及消费心理。这些碎片化的信息包括消费者在不同时间、不同地点、不同网络应用上发布的消费价值观信息、购买信息、产品评论信息等。基于云计算的智能化分析，一方面可以帮助市场研究人员对消费行为及消费心理进行综合分析，另一方云计算成本低、效率高的特点非常适合快速消费品企业数据量庞大的特性。
传统的市场研究包括定性研究及定量研究，以座谈会为主的定性研究受制于主持人的访谈技巧，以街头拦截访问为主的定量研究虽然以严谨的抽样理论为基础，但同样不能完全代表总体的客观情况。而大数据时代革命性的调研方法为市场研究人员提供了以“隐形人”身份观察消费者的可能性，超大样本量的统计分析使得研究成果更接近市场的真实状态。
与此同时，大数据时代的新方法、新手段也带来新的问题，一是如何智能化检索及分析文本、图形、视频等非量化数据，二是如何防止过度采集信息，充分保护消费者隐私。虽然目前仍然有一定的技术障碍，但不可否认的是大数据市场研究有着无限广阔的应用前景。

『伍』 大数据在哪些领域有应用前景

1、电商行业
电商行业是最早将大数据用于精准营销的行业，它可以根据消费者的习惯提前生产物料和物流管理，这样有利于美好社会的精细化生产。随着电子商务的越来越集中，大数据在行业中的数据量变得越大，并且种类非常多。在未来的发展中，大数据在电子商务中有大多的想象，其中主要包括预测趋势，消费趋势，区域消费特征，顾客消费习惯，消费者行为，消费热点和影响消费的重要因素。
2、金融行业
大数据在金融行业的使用是非常广泛的，主要使用在交易过程中。现在许多股权交易都是使用大数据算法进行的。这些算法能够越来越多地考虑社交媒体和网站新闻，并且决定接下来的几秒内是选择购买还是出售。
3、生物技术
基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器。科学家可以利用大数据技术的应用，这样能够加速他们自己的基因和其他动物基因的研究过程，并且还能成为人类未来克服疾病的重要武器之一。技术不仅可以改良作物，还可以利用遗传技术培育人体器官，消灭细菌等。

『陆』 中国目前在大数据行业的发展情况如何

我国大数据产业开始已进入深化阶段

中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

『柒』 浅析未来大数据的发展趋势

浅析未来大数据的发展趋势

随着我国进入大数据时代，很多人对于大数据的发展趋势还处于懵懂的状态，充分提升大数据的应用对于我国各个行业，都会有非常重要和有效的指导性作用。那么，大数据的发展趋势到底是怎样的呢?下面，就让我们一起来了解一下吧。

第一、突破科学理论

大数据的发展十分快速，对于目前已经飞速发展并且极具影响力的互联网一样，对于社会的各个行业来说都是一个新的技术革命，其相关技术的普及，对于科学技术上的突破都是非常显而易见的。

第二、成立数据联盟和数据科学

在不久的未来，大数据将会成为一个专门的学科，会被更多的人所熟知和了解，并且，大数据相关职业也会逐渐普及，由于大数据的普遍使用，也会催生出更多的行业岗位，数据共享会在企业层面进行扩展，从而成为产业的核心。

第三、数据形成资源化

所谓资源化，就是社会和企业对于已经成为战略资源的大数据内容，给予了更多的关注的认识，从而使大数据成为了大家所关注和抢夺的焦点，所以，企业将会对大数据资源进行战略计划的制定，从而获得市场的主导。

第四、深度结合云计算

云计算的存在为大数据的处理提供了强有效的支撑作用，大数据的运作与运处理是不可分割的，从2013年开始，云计算技术和大数据处理技术就已经有效的结合，其关系也非常密切，而随着大数据时代的不断发展，两者的关系也会更加的密切和契合。

第五、数据管理成为企业的核心竞争力

企业对大数据处理有了更为明确的定义并且持续发展，从而能够影响企业的发展和决策。并且，大数据进行的数据处理活动，对于企业的经营业务和管理效率也都会产生直接的影响。

大数据作为现今时代不可忽视的一种数据分析处理技术，是企业能够对自身充分认识和指导发展的有效手段，其发展趋势也是不可小觑的。

以上是小编为大家分享的关于浅析未来大数据的发展趋势的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

『捌』 大数据对市场调研有甚么作用

在以往的市场调研工作中，数据统计分析能够帮助我们发掘出数据中隐藏
因此，科学技术的进步与发展对大数据的支持起侧重要的作用，大数据的

『玖』 大数据发展背景及研究现状

2015年左右，大数据相关政策规划密集出台，同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显，面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。

大数据企业数量持续增长，增速与政策出台密切相关

根据IT桔子统计，大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年，增长速度在2015年达到最高峰。2015年后，市场日趋成熟，企业新增开始趋于放缓，大数据产业逐渐走向成熟。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。