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《2018-2023年中國大數(shù)據(jù)行業(yè)競爭格局分析及發(fā)展前景預測報告》由中研普華大數(shù)據(jù)行業(yè)分析專家領銜撰寫,主要分析了大數(shù)據(jù)行業(yè)的市場規(guī)模、發(fā)展現(xiàn)狀與投資前景,同時對大數(shù)據(jù)行業(yè)的未來發(fā)展做出科學的趨勢預測和專業(yè)的大數(shù)據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)分析,幫助客戶評估大數(shù)據(jù)行業(yè)投資價值。
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第一章 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)相關概述
1.1 大數(shù)據(jù)介紹
1.2 大數(shù)據(jù)的價值及影響
1.3 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈構成分析
1.4 大數(shù)據(jù)技術層結構分析
第二章 2015-2017年國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
2.1 2015-2017年全球大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)總體發(fā)展分析
2.2 歐盟大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展布局
2.3 美國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
2.4 日本大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
2.5 2015-2017年其他國家大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況
第三章 2015-2017年中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
3.1 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)簡介
3.2 2015-2017年中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述
3.3 2015-2017年大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)競爭格局
3.4 2015-2017年中國大數(shù)據(jù)市場供需分析
3.5 中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)存在的問題
3.6 中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展策略
第四章 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)上游——數(shù)據(jù)源存儲層
4.1 數(shù)據(jù)來源層分析
4.2 數(shù)據(jù)存儲層分析
4.3 數(shù)據(jù)存儲中心建設狀況
4.4 數(shù)據(jù)資源型企業(yè)——電信運營商
4.5 數(shù)據(jù)資源型企業(yè)——bat企業(yè)
第五章 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中游——數(shù)據(jù)分析處理層
5.1 大數(shù)據(jù)處理及分析技術綜況
5.2 大數(shù)據(jù)分析處理產(chǎn)業(yè)發(fā)展進程
5.3 大數(shù)據(jù)可視化分析技術分析
5.4 大數(shù)據(jù)安全處理技術分析
5.5 大數(shù)據(jù)技術擁有型企業(yè)分析
第六章 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)下游——數(shù)據(jù)交易層
6.1 大數(shù)據(jù)交易層分析
6.2 大數(shù)據(jù)交易市場運行狀況
6.3 國際重點大數(shù)據(jù)交易平臺分析
6.4 中國大數(shù)據(jù)交易平臺發(fā)展綜況
6.5 中國典型大數(shù)據(jù)交易平臺分析
第七章 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)下游——數(shù)據(jù)應用層
7.1 大數(shù)據(jù)應用層分析
7.2 大數(shù)據(jù)應用服務型企業(yè)介紹
7.3 工業(yè)大數(shù)據(jù)
7.4 醫(yī)療大數(shù)據(jù)
7.5 金融大數(shù)據(jù)
7.6 交通大數(shù)據(jù)
7.7 電信大數(shù)據(jù)
7.8 零售大數(shù)據(jù)
7.9 電商大數(shù)據(jù)
7.10 政府大數(shù)據(jù)
第八章 2015-2017年大數(shù)據(jù)應用軟件及設備分析
8.1 大數(shù)據(jù)應用軟件分析
8.2 大數(shù)據(jù)硬件設備分析
8.3 大數(shù)據(jù)一體機設備分析
第九章 2015-2017年大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式探究
9.1 大數(shù)據(jù)交易模式分析
9.2 大數(shù)據(jù)行業(yè)盈利模式分析
9.3 大數(shù)據(jù)行業(yè)商業(yè)模式分析
9.4 企業(yè)大數(shù)據(jù)商業(yè)化應用模式
第十章 2015-2017年重點區(qū)域大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展分析
10.1 中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集群分布
10.2 京津冀大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集群
10.3 珠三角大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集群
10.4 長三角大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集群
10.5 西南大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集群
10.6 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)發(fā)展分析
10.7 典型發(fā)展案例——貴州大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗
第十一章 中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)投資情況分析
11.1 中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)投資環(huán)境分析
11.2 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)情況分析
11.3 大數(shù)據(jù)行業(yè)投融資結構分析
11.4 中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)融資動態(tài)分析
11.5 大數(shù)據(jù)市場并購狀況分析
11.6 中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈投資機會分析
11.7 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)投資風險及防范
第十二章 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及趨勢
12.1 全球大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
12.2 中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景預測
12.3 中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢預測
12.4 2018-2023年中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)預測分析
12.4.2 2018-2023年全球大數(shù)據(jù)市場規(guī)模預測
12.4.3 2018-2023年中國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模預測
12.4.4 2018-2023年中國移動互聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模預測
第十三章 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策分析
13.1 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)政策體系分析
13.2 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)應用類政策分析
13.3 “十三五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃
13.4 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)區(qū)域性政策規(guī)劃
圖表目錄
圖表:大數(shù)據(jù)的4v特征
圖表:大數(shù)據(jù)的類型
圖表:大數(shù)據(jù)技術框架
圖表:大數(shù)據(jù)的價值
圖表:大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)架構圖
圖表:大數(shù)據(jù)細分領域涉及的產(chǎn)品和服務
圖表:大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)主要數(shù)據(jù)資產(chǎn)類企業(yè)
圖表:大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)值分布及發(fā)展方向
圖表:大數(shù)據(jù)關鍵技術
圖表:中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈技術層細分
圖表:未來大數(shù)據(jù)處理的核心技術
圖表:數(shù)據(jù)可視化軟件平臺
圖表:2016-2027年全球大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)結構及預測
圖表:2014-2020年全球大數(shù)據(jù)競爭格局及預測
圖表:2014-2020年美國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模及增長率
圖表:2014年-2020年日本大數(shù)據(jù)市場規(guī)模走勢
圖表:中國大數(shù)據(jù)市場發(fā)展階段
圖表:各?。▍^(qū)市)大數(shù)據(jù)發(fā)展指數(shù)排名(1-16名)
圖表:2014-2016年中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模增長情況
圖表:中國大數(shù)據(jù)細分市場規(guī)模占比
圖表:大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈不同環(huán)節(jié)競爭格局
圖表:大數(shù)據(jù)企業(yè)資本層次
圖表:中國大數(shù)據(jù)應用領域企業(yè)
圖表:互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)應用場景
圖表:電信行業(yè)大數(shù)據(jù)應用場景
圖表:金融行業(yè)大數(shù)據(jù)應用場景
圖表:制造行業(yè)大數(shù)據(jù)應用場景
圖表:企業(yè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)規(guī)模
圖表:企業(yè)數(shù)據(jù)類型的構成
圖表:大數(shù)據(jù)時代企業(yè)所能感覺到的數(shù)據(jù)變化
圖表:目前企業(yè)處理大數(shù)據(jù)所面臨的問題
圖表:企業(yè)對大數(shù)據(jù)的態(tài)度和認知
圖表:企業(yè)在線則大數(shù)據(jù)平臺時所考慮的因素
圖表:精準營銷在企業(yè)大數(shù)據(jù)體系中的位置
圖表:2015年中國移動互聯(lián)網(wǎng)用戶app分類月均活躍用戶規(guī)模top20
圖表:企業(yè)小型機的當前使用情況及未來計劃
圖表:市場上大數(shù)據(jù)技術類人才招聘數(shù)量占比及求職人數(shù)占比
圖表:主要城市大數(shù)據(jù)就業(yè)市場活躍度
圖表:大數(shù)據(jù)行業(yè)求職者學歷與招聘需求占比
圖表:大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)招聘及求職期望薪水分布
圖表:中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)源細分
圖表:中國大數(shù)據(jù)資源swot分析
圖表:中國數(shù)據(jù)源市場規(guī)模及增長率
圖表:mpp架構圖
圖表:2011-2015年全球大數(shù)據(jù)儲量規(guī)模走勢
圖表:大數(shù)據(jù)的云存儲平臺
圖表:未來大數(shù)據(jù)處理的核心技術
圖表:mpp與hadoop技術融合的產(chǎn)品架構圖
圖表:大數(shù)據(jù)資源及應用
圖表:idb產(chǎn)品核心功能架構圖
圖表:百度大數(shù)據(jù)+平臺
圖表:九寨溝景區(qū)客流量預測系統(tǒng)
圖表:峨眉山景區(qū)游客七日去向展示
圖表:利用大數(shù)據(jù)進行在線精準營銷的效果
圖表:騰訊大數(shù)據(jù)平臺的核心模塊
圖表:gaia主要結構
圖表:tdbank的處理系統(tǒng)
圖表:tdbank運行流程
圖表:騰訊分布式數(shù)據(jù)倉庫
圖表:spark vs mapreduce
圖表:trc運作流程
圖表:大數(shù)據(jù)處理的關鍵層次架構
圖表:典型大數(shù)據(jù)計算模式與系統(tǒng)
圖表:數(shù)據(jù)分析細分領域和具體技術
圖表:palantir旗下兩大產(chǎn)品涉及領域
圖表:hadoop和spark生態(tài)系統(tǒng)
圖表:大數(shù)據(jù)技術關注度
圖表:參數(shù)服務器工作原理
圖表:大數(shù)據(jù)安全涉及模塊
圖表:從運營商大數(shù)據(jù)到最終行業(yè)應用的加工產(chǎn)業(yè)鏈
圖表:運營商建設大數(shù)據(jù)的核心需求:水平化的大數(shù)據(jù)平臺
圖表:華為“1+n”運營商大數(shù)據(jù)解決方案
圖表:中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈交易層細分
圖表:可交易的數(shù)據(jù)品種及類型
圖表:影響數(shù)據(jù)交易的四大因素
圖表:大數(shù)據(jù)交易標準體系
圖表:2015年各地加速建立大數(shù)據(jù)交易平臺
圖表:大數(shù)據(jù)交易產(chǎn)業(yè)主要人才需求
圖表:各地的大數(shù)據(jù)交易平臺
圖表:中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)衍生層細分
圖表:國內(nèi)工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展史
圖表:工業(yè)大數(shù)據(jù)市場規(guī)模
圖表:醫(yī)療業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈
圖表:醫(yī)療數(shù)據(jù)來源
圖表:醫(yī)療數(shù)據(jù)的特性
圖表:醫(yī)療大數(shù)據(jù)的用途
圖表:醫(yī)療大數(shù)據(jù)企業(yè)
圖表:醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用市場規(guī)模
圖表:ibm智慧醫(yī)療“沃森醫(yī)生”
圖表:金融大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈
圖表:大數(shù)據(jù)金融的場景應用
圖表:大數(shù)據(jù)智能洞察金融業(yè)
圖表:金融行業(yè)客戶的重要性
圖表:大數(shù)據(jù)洞察推動民生銀行的轉型與創(chuàng)新
圖表:大數(shù)據(jù)預測金融欺詐
圖表:證券業(yè)大數(shù)據(jù)應用
圖表:保險業(yè)大數(shù)據(jù)應用
圖表:中國金融行業(yè)大數(shù)據(jù)投資結構
圖表:中國金融大數(shù)據(jù)市場規(guī)模預測
圖表:中信銀行大數(shù)據(jù)應用技術架構圖
圖表:客戶綜合分析管理系統(tǒng)功能架構圖
圖表:客戶生命周期服務管理
圖表:智能交通的數(shù)據(jù)處理體系
圖表:交通大數(shù)據(jù)應用領域示意圖
圖表:交通大數(shù)據(jù)應用市場規(guī)模及增長趨勢
圖表:大數(shù)據(jù)在滴滴出行中的應用
圖表:廣東省高速公路省監(jiān)控大數(shù)據(jù)綜合展示
圖表:電信運營商大數(shù)據(jù)應用
圖表:2015年電信業(yè)務量統(tǒng)計表
圖表:電信大數(shù)據(jù)應用市場規(guī)模及增長趨勢
圖表:大數(shù)據(jù)與客戶生命周期管理
圖表:我國主流數(shù)據(jù)中心區(qū)域分布
圖表:三大運營商及第三方idc運營商數(shù)據(jù)中心數(shù)量占比
圖表:廣東移動使用的apache hadoop軟件的英特爾分發(fā)版
圖表:電信運營商大數(shù)據(jù)處理需求
圖表:線下零售大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈
圖表:線上零售大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈
圖表:零售行業(yè)大數(shù)據(jù)分析應用階段
圖表:中國零售企業(yè)主要實施的大數(shù)據(jù)項目
圖表:零售企業(yè)對大數(shù)據(jù)分析整體表現(xiàn)自我評價
圖表:政府大數(shù)據(jù)應用十大工程
圖表:2014-2020年中國政府大數(shù)據(jù)應用市場規(guī)模及增長率
圖表:大數(shù)據(jù)軟件和服務發(fā)展方向
圖表:中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈硬件支撐層細分
圖表:大數(shù)據(jù)行業(yè)目前的四大盈利模式
圖表:企業(yè)大數(shù)據(jù)的構成
圖表:大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)區(qū)域分布圖
圖表:2017上半年京津冀三產(chǎn)gdp占比情況
圖表:京津冀主導行業(yè)大數(shù)據(jù)市場發(fā)展占比
圖表:各地大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園數(shù)量占比與關注度分布
圖表:各省市產(chǎn)業(yè)園區(qū)關注度排名
圖表:國家級新區(qū)布局大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)
圖表:大數(shù)據(jù)雙創(chuàng)熱情指數(shù)走勢
圖表:大數(shù)據(jù)領域?qū)@暾垟?shù)量
圖表:成功融資的創(chuàng)業(yè)企業(yè)數(shù)量
圖表:大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)投資象項
圖表:2017年大數(shù)據(jù)領域投融資概覽
圖表:大數(shù)據(jù)領域融資案例(部分)
圖表:大數(shù)據(jù)領域最新融資過億企業(yè)名單
圖表:大數(shù)據(jù)領域融資輪次分布
圖表:大數(shù)據(jù)領域行業(yè)應用分布情況
圖表:大數(shù)據(jù)各層技術演進方向
圖表:2018-2023年全球大數(shù)據(jù)市場規(guī)模預測
圖表:2018-2023年中國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模預測
圖表:2018-2023年中國移動互聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模預測
圖表:大數(shù)據(jù)政策比較框架
圖表:各國大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃比較
圖表:各國技術能力儲備政策比較
圖表:國外政府數(shù)據(jù)開放與共享主要政策
圖表:國外政府數(shù)據(jù)開放與共享主要政策(續(xù))
圖表:地方管理機制分析
圖表:交通信息資源目錄體系
圖表:生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)管理工作機制
圖表:各地大數(shù)據(jù)相關政策舉措互聯(lián)網(wǎng)關注和評價情況
繼物聯(lián)網(wǎng)、云計算之后,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當前信息技術產(chǎn)業(yè)最受關注的概念之一。大數(shù)據(jù)是為了更經(jīng)濟地從高頻率獲取的、大容量的、不同結構和類型的數(shù)據(jù)中獲取價值,而設計的新一代架構和技術。人們普遍將該定義概括為四個“V”,即更大的容量(Volume,從TB級躍升至PB級,甚至EB級)、更高的多樣性(Variety,包括結構化、半結構化和非結構化數(shù)據(jù)),以及更快的生成速度(Velocity)。前面三個“V”的組合推動了第四個因素——價值(Value)。
全球的數(shù)據(jù)儲量僅在2011就達到1.8ZB(或1.8萬億GB),相當于每個美國人每分鐘寫3條Twitter信息,總共寫2.6976萬年。2015年全球大數(shù)據(jù)儲量達到8.61ZB。而今后十年,用于存儲數(shù)據(jù)的全球服務器總量還將增長十倍。大數(shù)據(jù)正在成為國家競爭的前沿,以及產(chǎn)業(yè)競爭力和商業(yè)模式創(chuàng)新的源泉。聯(lián)合國“數(shù)據(jù)脈動”計劃、美國“大數(shù)據(jù)”戰(zhàn)略、英國“數(shù)據(jù)權”運動、日本“面向2020年的ICT綜合戰(zhàn)略”、韓國大數(shù)據(jù)中心戰(zhàn)略等先后開啟了大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的大幕,有力推動了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化、市場化進程。
2017年1月17日,工業(yè)和信息化部正式發(fā)布了《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016-2020年)》(工信部規(guī)〔2016〕412號,以下簡稱《規(guī)劃》)?!兑?guī)劃》明確了“十三五”時期大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展思路、原則和目標,將引導大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展,有力支撐制造強國和網(wǎng)絡強國建設?;ヂ?lián)網(wǎng)強勢發(fā)展以及政策力挺將推動大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展,“十三五”期間,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈公司將迎來巨大發(fā)展機遇。
本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫,在大量周密的市場調(diào)研基礎上,主要依據(jù)了國家統(tǒng)計局、國家商務部、國家發(fā)改委、國家經(jīng)濟信息中心、國務院發(fā)展研究中心、全國商業(yè)信息中心、中國經(jīng)濟景氣監(jiān)測中心、中國行業(yè)研究網(wǎng)、全國及海外多種相關報刊雜志的基礎信息等公布和提供的大量資料,對國際、國內(nèi)大數(shù)據(jù)行業(yè)市場發(fā)展狀況、關聯(lián)行業(yè)發(fā)展狀況、行業(yè)競爭狀況、優(yōu)勢企業(yè)發(fā)展狀況、消費現(xiàn)狀以及行業(yè)營銷進行了深入的分析,在總結中國大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展歷程的基礎上,結合新時期的各方面因素,對中國大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。本報告是大數(shù)據(jù)行業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、科研企業(yè)及相關研究單位極具參考價值的專業(yè)報告。
♦ 項目有多大市場規(guī)模?發(fā)展前景如何?值不值得投資?
♦ 市場細分和企業(yè)定位是否準確?主要客戶群在哪里?營銷手段有哪些?
♦ 您與競爭對手企業(yè)的差距在哪里?競爭對手的戰(zhàn)略意圖在哪里?
♦ 保持領先或者超越對手的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術有哪些?會有哪些優(yōu)劣勢和挑戰(zhàn)?
♦ 行業(yè)的最新變化有哪些?市場有哪些新的發(fā)展機遇與投資機會?
♦ 行業(yè)發(fā)展大趨勢是什么?您應該如何把握大趨勢并從中獲得商業(yè)利潤?
♦ 行業(yè)內(nèi)的成功案例、準入門檻、發(fā)展瓶頸、贏利模式、退出機制......
♦ 理由1:商業(yè)戰(zhàn)場上的失敗可以原諒,但是遭到競爭對手的突然襲擊則不可諒解。如果您的企業(yè)經(jīng)常困于競爭對手的市場策略而毫無還手之力,那么您需要比您企業(yè)的競爭對手知道得更多,請馬上訂購。
♦ 理由2:如果您的企業(yè)一直期望在新的季度里使企業(yè)利潤倍增,獲得更好的業(yè)績表現(xiàn),您需要借助行業(yè)專家智囊團的智慧和建議,那么您不可不訂。
♦ 理由3:如果您的企業(yè)準備投資于某項新業(yè)務,需要周祥的商業(yè)計劃資料及發(fā)展規(guī)劃的策略建議,同時也不想為此付出大量的資源及調(diào)研時間,那么您非訂不可。
♦ 理由4:如果您的企業(yè)缺乏多年業(yè)內(nèi)資深經(jīng)驗培養(yǎng)的行業(yè)洞察力,長期性、系統(tǒng)性的行業(yè)關鍵數(shù)據(jù)支持,而無法準確把握市場,搶占最新商機的戰(zhàn)略制高點,那么請把這一切交給我們。
權威數(shù)據(jù)來源:國家統(tǒng)計局、國家發(fā)改委、工信部、商務部、海關總署、國家信息中心、國家稅務總局、國家工商總局、國務院發(fā)展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業(yè)協(xié)會、行業(yè)研究所、海內(nèi)外上萬種專業(yè)刊物。
中研普華自主研發(fā)數(shù)據(jù)庫:中研普華細分行業(yè)數(shù)據(jù)庫、中研普華上市公司數(shù)據(jù)庫、中研普華非上市企業(yè)數(shù)據(jù)庫、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫、區(qū)域經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)品產(chǎn)銷數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)品進出口數(shù)據(jù)庫。
國際知名研究機構或商用數(shù)據(jù)庫:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。
一手調(diào)研數(shù)據(jù):遍布全國31個省市及香港的專家顧問網(wǎng)絡,涉及政府統(tǒng)計部門、統(tǒng)計機構、生產(chǎn)廠商、地方主管部門、行業(yè)協(xié)會等。在中國,中研普華集團擁有最大的數(shù)據(jù)搜集網(wǎng)絡,在研究項目最多的一線城市設立了全資分公司或辦事處,并在超過50多個城市建立了操作地,資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區(qū)。
步驟1:設立研究小組,確定研究內(nèi)容
針對目標,設立由產(chǎn)業(yè)市場研究專家、行業(yè)資深專家、戰(zhàn)略咨詢師和相關產(chǎn)業(yè)協(xié)會協(xié)作專家組成項目研究小組,碩士以上學歷研究員擔任小組成員,共同確定該產(chǎn)業(yè)市場研究內(nèi)容。
步驟2:市場調(diào)查,獲取第一手資料
♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業(yè)協(xié)會、公司銷售人員與技術人員等;
♦ 實地調(diào)查各大廠家、運營商、經(jīng)銷商與最終用戶。
步驟3:中研普華充分收集利用以下信息資源
♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達1500多種);
♦ 國內(nèi)、國際行業(yè)協(xié)會出版物;
♦ 各種會議資料;
♦ 中國及外國政府出版物(統(tǒng)計數(shù)字、年鑒、計劃等);
♦ 專業(yè)數(shù)據(jù)庫(中研普華建立了3000多個細分行業(yè)的數(shù)據(jù)庫,規(guī)模最全);
♦ 企業(yè)內(nèi)部刊物與宣傳資料。
步驟4:核實來自各種信息源的信息
♦ 各種信息源之間相互核實;
♦ 同相關產(chǎn)業(yè)專家與銷售人員核實;
♦ 同有關政府主管部門核實。
步驟5:進行數(shù)據(jù)建模、市場分析并起草初步研究報告
步驟6:核實檢查初步研究報告
與有關政府部門、行業(yè)協(xié)會專家及生產(chǎn)廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業(yè)家審閱并提出修改意見與建議。
步驟7:撰寫完成最終研究報告
該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結與提煉,分析師系統(tǒng)分析并撰寫最終報告(對行業(yè)盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統(tǒng)分析并完成報告)。
步驟8:提供完善的售后服務
對用戶提出有關該報告的各種問題給予明確解答,并為用戶就有關該行業(yè)的各種專題進行深入調(diào)查和項目咨詢。
中研普華集團是中國成立時間最長,擁有研究人員數(shù)量最多,規(guī)模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性,其研究結論、調(diào)研數(shù)據(jù)及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業(yè)采用。同時,中研普華的研究結論、調(diào)研數(shù)據(jù)及分析觀點也大量被國家政府部門及商業(yè)門戶網(wǎng)站轉載,如中央電視臺、鳳凰衛(wèi)視、深圳衛(wèi)視、新浪財經(jīng)、中國經(jīng)濟信息網(wǎng)、商務部、國資委、發(fā)改委、國務院發(fā)展研究中心(國研網(wǎng))等。
專項市場研究 產(chǎn)品營銷研究 品牌調(diào)查研究 廣告媒介研究 渠道商圈研究 滿意度研究 神秘顧客調(diào)查 消費者研究 重點業(yè)務領域 調(diào)查執(zhí)行技術 公司實力鑒證 關于中研普華 中研普華優(yōu)勢 服務流程管理
中央電視臺采訪中研普華高級研究員
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權威電視媒體采訪中研普華高級研究員
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中研普華擁有20年的產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、企業(yè)IPO上市咨詢、行業(yè)調(diào)研、細分市場研究及募投項目運作經(jīng)驗,業(yè)務覆蓋全球。
豐富的行業(yè)經(jīng)驗。設立產(chǎn)業(yè)研究組,積累了豐富的行業(yè)實踐經(jīng)驗,充分運用扎實的理論知識,更好的為客戶提供服務。
資深的專家顧問。專家團隊來自于國家級科研院所、著名大學教授、以及具備成功經(jīng)驗的企業(yè)家,擁有強大的專業(yè)能力。
科學的研究方法。采取專業(yè)的研究模型,精準的數(shù)據(jù)分析,周密的調(diào)查方法,各個環(huán)節(jié)力求真實客觀準確。
完善的服務體系。不僅為您提供專業(yè)化的研究報告,還會為您提供超值的售后服務,給您帶來完善的一站式服務。
中研普華依托分布于全國各重點城市的市場調(diào)研隊伍,與國內(nèi)外各大數(shù)據(jù)源建立起戰(zhàn)略合作關系。
中研普華推廣和傳播國內(nèi)外頂尖管理理念,協(xié)助中國企業(yè)健康、持續(xù)成長,推動企業(yè)戰(zhàn)略轉型和管理升級。
中研普華獨創(chuàng)的水平行業(yè)市場資訊 + 垂直企業(yè)管理培訓的完美結合,體現(xiàn)了中研普華一站式服務的理念和優(yōu)勢。
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