大数据调研规划编制

『壹』 大数据系统体系建设规划包括哪些内容

（1）内部控制组织抄
组织是体系运行的基本保障。其中，是否设置专职的内控部门是企业界关注的焦点，通常的设置方式包括三种：
方式一：单独设置内控部门。
方式二：由内部审计部门牵头负责内控工作。
方式三：在内部控制建设集中期设立内部控制建设办公室，该办公室从各主要部门抽调人员专职从事内控体系建设工作，待体系正式运行时，办公室解散，人员归位到各经营管理部门，且牵头职能也归位至内审部门。
（2）内部环境的诊断与完善
（3）动态的风险评估
（4）控制活动的设计
内控手册分模块设计，每一模块一般包括五个方面的内容：
第一，管理目标。
第二，管理机构及职责。
第三，授权审批矩阵。
第四，控制活动要求。
第五，比照上述几部分，各经营管理部门应当重新梳理与完善业务流程，针对关键风险点强化控制措施，确保组织职责、授权审批、内控要求落实到经营流程中，保证管理目标的实现。
（5）信息与沟通贯穿始终
（6）内部监督手段。

『贰』 大数据系统体系建设规划包括哪些内容是什么

大数据系统体系建设规划包括的内容是：强化大数据技术产品研发，深化工业大数据创新应用，促进行业大数据应用发展，加快大数据产业主体培育，推进大数据标准体系建设，完善大数据产业支撑体系，提升大数据安全保障能力。

指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主，进行的相关经济活动称为大数据产业，目前我国的大数据产业体系已初具雏形，大数据系统体系的发展建设有利于全面提升我国大数据的资源掌控、技术支撑和价值挖掘各方面的能力，加快我国称为数据强国的步伐，同时有利支撑着我国成为制造强国、网络强国的建设工作。

(2)大数据调研规划编制扩展阅读

大数据系统体系建设规划发展原则：

创新驱动、应用引领、开放共享、统筹协调、安全规范。

大数据系统体系建设规划发展目标：

技术产品先进可控、应用能力显著增强、生态体系繁荣发展、支撑能力不断增强、数据安全保障有力。

『叁』 大数据规划的五个步骤

大数据规划的五个步骤
数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进，也就是说“针对正确的人，在正确的时间，获得正确的信息”，从这个意义来说，它已经超越了技术本身，是更为接近业务层面的实时分析。
对于一个成功企业来说，数据整合能力、分析能力和行动能力不可或缺。如果不具备完善的数据整合、分析和行动能力的企业迟早面临被淘汰的风险。在经营环境发生巨变的情况下，任何企业都必须在大数据规划上做好准备，这样才能抢先竞争对手发现市场新的趋势。
三种能力
我们建议企业和政府机构进行数据整合能力、分析能力和行动能力的建设。对于任何公司的管理层来说，要充分认识到数据的重要性，在管理层充分认识到数据的重要性之后，内部要有足够的人员和能力去整合、搭建和完善数据管理基础架构。有了海量数据之后，数据分析师能够对其进行分析和挖掘，使其产生理想的价值。
数据分析能力通过一定的方法论可以获得。这个方法论从宏观的角度来看，是通过数据整合探索出有效的业务价值，进而精确地协助制定商业策略或服务提升的策略，有效地采取正确的行动，来协助业务和服务质量的增长，或是解决业务已知、不确定或发现未知的问题。
另外，数据要实现普及化，不仅掌握在管理层手中，在数据安全和权限管理的机制下，企业或单位的每一个人都要了解自己的业务具体发生了什么，为何发生，预测将要发生什么情况，从而更快、更好地做出决策，最终达到智慧型的管理，通过一些主动式的事件，产生正确的行动，如业务增长的价值措施和办法，来精确有效地提升业务的增长。
五个步骤
如今大数据已经远远超出了IT的范畴，也就是说所有部门都在大数据运用的范畴中。
大数据规划有五个步骤，首先从业务驱动的角度，相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。场景因需求不同而包罗万象：例如企业在精确营销方面提升业务增长，对于其客户在购买哪些产品前的黄金路径统计分析等等。
其次，直接产生的价值需要与已有的客户关系管理、客户交易等数据进行结合和关联，从而为企业产生总体的关键价值效益。例如，哪些用户在购买前确实通过上述统计总结的黄金路径，而这些用户和该企业的历史关系为何，以提供企业下一步精确行动的优先顺序等等。
第三，整个企业要建立大数据分析的支持体系、分析的文化、分析数据的人才，彻底形成企业对大数据的综合管理、探索、共识。大数据能力的建设是企业或政府单位内上下及跨部门就如何提供更加智慧型服务和产品给用户的议题。
第四，随着大数据探索范围的扩大，企业要建立大数据的标准，统一数据格式、采集方法、使用方式，设定一个共享的愿景和目的，然后按照阶段化的目标去实现愿景。例如，有关数据的存储和处理长期围绕在关系型的结构数据中，提供更加智慧型服务和产品是需要结合过去难以处理分析的数据，如文本、图像等等。数据内容快速演变，因此对数据的标准、格式、采集、工具、方法等的治理能力必须与时俱进。
第五，最终建成企业或政府单位内的“统一数据架构”，从各类所需的多元的结构化数据源建立整合能力（采集、存储、粗加工）。在此基础上，建设数据探索和分析能力（从整合出来的海量数据里快速探索出价值），之后如何有效、实时、精确地与已有的业务数据结合，产生精确的业务行动能力（进行更深度的利用和提供更智慧型的服务），从而达到“针对正确的人，在正确的时间，正确的方式，提供正确的信息”的目标。

『肆』 大数据在城市总体规划中的应用

• 空间分析和规划：大数据技术可以对扰茄档城市中的各种空间数据进行分析和处理，如人口纳亏分布、交通流量、建筑密度等。通过分析这些数据，可以更加全面地了解城市的发展趋势和需求，为城市规划提供科学依据和参考。

• 交通规划和管理：大数据技术可以对城市交通流量、拥堵情况等进行实时监测和分析，同时也可以预测未来的交通需求和趋势。通过这些数据，可以制定更加科学和有效的交通规划和管理方案，提高城市的交通效率和质量。

• 城缓乱市设施管理：大数据技术可以对城市中的各种设施进行实时监测和分析，如供水、供电、燃气、垃圾处理等。通过这些数据，可以提高城市设施的管理效率和质量，为市民提供更加便捷、安全和舒适的生活环境。

• 环境保护和治理：大数据技术可以对城市中的各种环境指标进行监测和分析，如空气质量、水质等。通过分析这些数据，可以更加全面地了解城市的环境状况和问题，并制定相应的环境保护和治理方案。

『伍』 调研报告大数据分析怎么做

1、明确思路

明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。首先目的不明确则会导致方向性的错误。当明确目的后，就要建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。

2、收集数据

收集数据是按照确定的数据分析框架收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据。

3、处理数据

处理数据是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。

4、分析数据

分析数据是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。由于数据分析多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉数据分析软件的操作。而数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法，就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，它是根据用户的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息，以满足用户的特定需求。

5、展现数据

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形。

6、撰写报告

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。另外，数据分析报告需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的，所以千万不要舍本求末。最后，好的分析报告一定要有建议或解决方案。

『陆』 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。

『柒』 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。

『捌』 大数据系统体系建设规划包括哪些内容

技术模型控制、适应传统管理工作需求 新一代电子政务系统在得出了业务资源及关系模型和业务资源权限控制模型后，再结合机关单位办公实际，梳理传统管理工作需求，把机关单位的传统管理工作、规章制度通过技术模型的形式固定了。还有像传统的规章制度中对文件传阅控制、处理规定等，新一代电子政务系统就通过查询授权功能在技术上实现。提炼标准模型在创新的业务核心模型基础上，新一代电子政务系统建设为了保障业务核心模型的有效实现和规划，再提炼了业务标准模型。统一数据库结构设计 新一代电子政务系统通过数据标准规范，统一了各子系统的数据结构标准，从数据底层实现了标准统一，为各子系统之间的数据共享和数据整合提供了统一结构基础。统一系统和基础信息资源分类 新一代电子政务系统通过统一各业务及应用子系统之间的系统和基础信息资源分类，实现了信息资源支撑的统一，从而为各子系统之间的数据关联相互交换提供了统一数据基础。业务数据标准化保障了业务模型在数据层次的统一，确保了业务模型数据标准。统一主界面布局与统一应用层次 在业务数据标准统一基础上，为了确保业务核心模型在电子技术实现后的规范和方便应用，新一代电子政务系统又创新实现了系统布局和展示层的标准,还可以为应用层次划分标准，从而方便用户对系统的规范使用。制定设计模型创新了业务核心模型，提炼了业务标准后，新一代电子政务系统针对各种办公业务资源，从业务工作的实际出发，结合实践经验，又创新制定了基于业务核心模型基础上的业务设计模型，业务设计模型的创新又在于归纳可复用各业务功能模块上面。新一代电子政务系统中，业务设计模型的创新在于提炼可复用各业务功能模块。以往的电子政务建设，模块不清晰，系统建设杂乱无章，很多建设工作重复，这不仅仅耗费了大量资金，而且不利于系统的长远发展和推广应用。新一代电子政务系统从建设的实践中，从功能模块层提炼出了可复用的各业务功能模块，以方便系统的继续发展和建设，局部见图2