数据科学市场调查分析报告-上书房信息咨询
大数据产业市场调查分析及发展趋势预测-上书房信息咨询
大数据产业市场调查分析及发展趋势预测一、大数据市场调查大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。
大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。
截至2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。
大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。
全球大数据行业市场预测中国大数据产业起步晚，发展速度快。
物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。
2014 年，中国大数据市场规模达到767 亿元，同比增长27.8%。
预计到2020 年，中国大数据产业规模将达到8228.81 亿元。
2015-2017 年复合增长率为51.5%。
2014 年，中国大数据应用市场规模为80.54 亿元，同比增长 3.2%，预计2015 年市场规模将增长37.3%，至110.56 亿元，预计到2020 年，中国大数据应用市场规模将增长至5019.58亿元。
2015-2017 年复合增速为87.8%。
全球大数据市场结构从垄断竞争向完全竞争格局演化。
2014 年，企业数量迅速增多，产品和服务的差异度增大，技术门槛逐步降低，市场竞争越发激烈。
全球大数据市场中，行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用为市场份额排名最靠前的细分市场，分别占据35.4%、17.3%、14.7%、12.5%和7.9%的市场份额。
云服务的市场份额为6.3%，基础软件占据3.8%的市场份额，网络服务仅占据了2%的市场份额。
报告显示：国内的大数据行业特征呈现一定的特征。
【软文】上书房信息咨询：酒店行业满意度调查的引领者与实践启示
上书房信息咨询：酒店行业满意度调查的引领者与实践启示随着酒店行业的不断发展，客户对酒店服务的需求和期望也在不断变化。
为了更好地满足客户需求，提升酒店竞争力，许多酒店开始寻求专业的满意度调查服务。
上书房信息咨询作为国内知名的市场研究机构，在酒店行业满意度调查方面有着丰富的实践经验。
本文将通过案例研究，分享上书房信息咨询在酒店行业满意度调查方面的实践经验，以期为酒店行业的发展提供有益的借鉴。
某五星级酒店为了提升服务质量和客户满意度，委托上书房信息咨询进行了一次全面的满意度调查。
调查的主要目的是了解客户对酒店各项服务的评价和意见，以及客户的需求和期望。
通过调查数据的分析，上书房信息咨询为酒店提供了针对性的改进建议。
上书房信息咨询采用问卷调查的方式进行满意度调查。
问卷内容包括客户对酒店客房、餐饮、设施、员工服务等方面的评价，以及客户的基本信息和入住信息。
调查覆盖了酒店的全部住客，以保证数据的代表性和准确性。
在调查实施过程中，上书房信息咨询充分考虑了酒店的特点和客户需求，以确保问卷设计的科学性和合理性；同时上书房信息咨询保证了调查的匿名性和保密性，为了让客户能够放心地表达自己的意见；此外，上书房信息咨询为了鼓励客户积极参与调查，还会适当采用激励措施。
在收集到数据后，上书房信息咨询会问卷进行数据清洗和统计分析。
通过描述性统计、因子分析和聚类分析等方法，对数据进行了深入挖掘，找出了影响客户满意度的关键因素。
同时，结合客户的个人信息和入住信息，对不同客户群体的满意度进行了比较分析。
在撰写报告时，上书房信息咨询采用了图表、表格等形式直观地呈现数据，并对关键发现进行了深入的解读和分析。
报告内容涵盖了调查背景、目的、方法、结果分析和改进建议等方面，为酒店提供了全面的满意度调查服务。
通过本次案例研究，上书房信息咨询总结出以下实践经验：1.重视调查前的沟通：在调查开始前，与酒店进行充分的沟通，了解酒店的需求和特点，为调查问卷的设计提供依据；2.确保调查方法的科学性：根据酒店的特点和客户需求选择合适的调查方法，如问卷调查、访谈等，以确保数据的准确性和可靠性；3.深入挖掘数据：通过对数据进行深入的挖掘和分析，找出影响客户满意度的关键因素，为改进建议提供有力支持；4.提供个性化服务：针对不同客户群体的需求和特点，提供个性化的服务改进建议，以满足不同客户群体的需求；5.及时反馈与跟踪：在调查结束后，及时向酒店反馈结果和建议，并定期跟踪改进措施的执行情况，以确保改进效果得以实现。
如何撰写市场调研报告-上书房信息咨询
如何撰写市场调研报告一、概念与特点调查报告是对某项工作、某个事件、某个问题，经过深入细致的调查后，将调查中收集到的材料加以系统整理，分析研究，以书面形式向组织和领导汇报调查情况的一种文书。
调查报告有以下几个特点：（一）写实性。
调查报告是在占有大量现实和历史资料的基础上，用叙述性的语言实事求是地反映某一客观事物。
充分了解实情和全面掌握真实可靠的素材是写好调查报告的基础。
（二）针对性。
调查报告一般有比较明确的意向，相关的调查取证都是针对和围绕某一综合性或是专题性问题展开的。
所以，调查报告反映的问题集中而有深度。
（三）逻辑性。
调查报告离不开确凿的事实，但又不是材料的机械堆砌，而是对核实无误的数据和事实进行严密的逻辑论证，探明事物发展变化的原因，预测事物发展变化的趋势，提示本质性和规律性的东西，得出科学的结论。
二、分类调查报告的种类主要有以下几种：（一）情况调查报告。
是比较系统地反映本地区、本单位基本情况的一种调查报告。
这种调查报告平方根是为了弄清情况，供决策者使用。
（二）典型经验调查报告。
是通过分析典型事例，总结工作中出现的新经验，从而指导和推动某方面工作的一种调查报告。
（三）问题调查报告。
是针对某一方面的问题，进行专项调查，澄清事实真相，判明问题的原因和性质，确定造成的危害，并提出解决问题的途径和建议，为问题的最后处理提供依据，也为其他有关方面提供参考和借鉴的一种调查报告。
三、写法调查报告一般由标题和正文两部分组成。
（一）标题。
标题可以有两种写法。
一种是规范化的标题格式，即“发文主题”加“文种”，基本格式为“××关于××××的调查报告”、“关于××××的调查报告”、“××××调查”等。
另一种是自由式标题，包括陈述式、提问式和正副题结合使用三种。
陈述式如《东北师范大学硕士毕业生就业情况调查》，提问式如《为什么大学毕业生择业倾向沿海和京津地区》，正副标题结合式，正题陈述调查报告的主要结论或提出中心问题，副题标明调查的对象、范围、问题，这实际上类似于“发文主题”加“文种”的规范格式，如《高校发展重在学科建设――××××大学学科建设实践思考》等。
市场调查后的问卷数据分析-上书房信息咨询解读
市场调查后的问卷数据分析1、数据初步处理虽然现有很多调查网站支持数据分析,快速的生成各种图表,有的还能直接生成一份报告,但我还是建议从数据的明细入手,根据一些指标删除部分不合理的数据再进行分析。
可供参考的指标,填答时长,IP,用户基本信息,调查表内的控制题目等。
填答时长填答时长是个比较常用的筛选指标,但是由于问卷内容彼此差异较大,制定筛选的标准似乎难以统一,有的是通过作图(spss箱形图,也可以通过修剪平均数的做法(例如去掉头尾5%的部分。
IP目前很多调查表网站可以收集IP地址,这也是有奖调查活动中了解用户是否重复参与的一个途径,当然不排除动态IP或者网吧填写的可能,所以使用要慎重。
在设计网站时就控制一台电脑/一个IP只能填答一次。
用户基本信息有些调查中会搜集用户的基本信息,如网站账号或电话等,这些指标也可以用于判断是否重复参与答题。
调查表内的控制题目这个主要通过题目之间的前后逻辑进行判断,举个例子,如用户在“xx满意度”题目中满意度给分很高,但是在随后“对xx的评价”中评价很低的话,那么答卷质量就可能存在问题,想要通过题目控制调查表质量需要在设计调查表时就进行深入的思考和准备。
当然,筛选标准不限于以上几种,具体的要依照调查表自身特点,不妨多个筛选指标组合使用。
2、统计分析方法调查表结果分析所使用的方法往往是和调查表的设计有关,比如“您是否愿意推荐xx”,如果选项设置为“是/否”就得到一个二分变量,而设置成里克特量表形式就可以得到推荐意愿度的数值,相应的统计分析方法也会有所不同。
除了统计分析每一题目的答复情况,对一些题目进行交叉分析,相关分析,或差异检验也可以帮我们更多了解数据背后的信息。
调查表的结构也会影响统计方法的使用,特别是需要进行深入统计分析,探明各个指标之间关系的时候。
如我曾调查过用户对商城信任度的评价,经过资料搜集,编制了服务,产品,,网站设计,付款安全性等几个指标的题目,收集数据后对这些指标进行了因素分析(采用了主成分分析法,kmo和巴勒特球形检验都显示适合因素分析,结果显示提取出了一个因素,解释变异78%,是否就可以表明商城的信任度就是由调查表中的那些指标组成呢,是否就得到了信任度模型呢?答案是否定的,以上仅仅是建立模型的探索性因素分析部分,如果真的需要建立信任度模型还需要验证性因素分析部分(结构方程模型,可以用AMOS实现。
深圳市场调查：如何处理调查数据-上书房信息咨询
深圳市场调查：如何处理调查数据一手资料的获得只能通过大量的实地调查，将数据汇总分析得到。
具体的收集过程，在前面第三、四部分已介绍过，下面要讲的就是如何将一大堆原始数据变成有条理的信息。
1．校验调查表回收后，可先进行检查，确定是否可接受作为有效的资料。
这是第一道程序，具体包括三项内容：①检验所有的问卷的完整性；②检验访问工作的质量；③检验有效问卷的份数是否符合调研方案要求达到的比例。
对于有遗漏的资料，如果遗漏项太多或漏选关键项太多，可作废处理；还可用时，一般将漏项用空白表示或以其它代号表示：对含义模糊的答复，根据情况，要么作废问卷，要么参考前后几个问题的回答来判断。
2．输入校检后，就可以进行数据输入和统计了。
不同规模的原始资料，所使用的工具也不相同。
如凯迪牌山地车的调查问卷才不足100份，所以采用了手工统计；而对于大大泡泡糖的市场调查，因其规模数量大，必须用计算机进行统计。
将原始数据输入计算机，目前使用最多的是键盘输入，由于数量浩大，一般有数据输入一人，校对一人。
目前，在国外有一种用光学扫描系统直接阅读原始数据的数据输入方法，比人工键盘输人大大提高了效率，也降低了人工输入的错误发生率。
但是由于使用这一设备的费用较高，需要高度规范化的问卷，及适合于光学扫描的特殊纸张等等，这一技术在国内还未有人使用。
3．制表数据输入计算机后一般需用表格或图、线等形式统计并表达出来，便于研究人员的分析。
最简单也最常见的是单向表，用来统计各组的问卷答案选择项的出现次数，一般还需加上百分比和累计百分比两项。
因为百分比的分布状况对于分析测试总体特征组成很有帮助。
另外，对数据颇数分布(即各选择项出现次数)使用平均值、众数、方差进行描述分析也很有意义，因为这些集中趋势计量方法可以辨别最典型的变量值和最普通的总体特征。
例如，购买山地车的原因分析如下: 另外，经常使用的还有双向交叉表。
双向交叉表就是通过表格分类来显示资料数据的多种特征，因此成功地编制交叉表，必须正确选择变量，合理分析这些变量之间的关系。
智能服务市场调查分析-上书房信息咨询
智能服务市场调查分析发展智能制造对于中国制造业乃至中国经济的重要性不言而喻，先进制造业全媒体作为深耕制造业领域的专业媒体，长期关注智能制造发展，助力中国制造转型升级，努力做“中国制造2025”的推动者。
先进制造业全媒体陆续推出智能制造专题，试图从智能制造产业链、智能工厂、智能装备、智能产品、智能服务、产业变革模式、产业集群发展等方面，全面深度地剖析智能制造的发展，以期勾勒智能制造的全貌。
随着传统工业巨头的衰落和新兴“数字原生”企业的崛起，企业的竞争力正在被重新定义。
对制造企业来说，硬件产品和实体资产已经不再是企业竞争力的必然保证：一方面，重资产的多少已经不等同于企业优势和实力；另一方面，硬件产品的价值正在不断向服务和软件迁移。
制造企业必须重新审视和定义自身的竞争力，寻找新的增长动能。
智能制造时代，人、产品、系统、资产和机器之间建立了实时的、端到端的、多向的通讯和数据共享；每个产品和生产流程都可以自主监控，感知了解周边环境，并通过与客户和环境的不断交互自我学习，从而创造出越来越有价值的用户体验；企业也能实时的了解客户的个性化需求，并及时做出反应。
这种基于数据的智能化给制造业带来的变化不仅是生产效率的提升，还会在传统的产品之外衍生出新的产品和服务模式，开辟全新的增长空间，制造业的运营模式和竞争力会被重新定义。
因此，建立完善的智能制造服务体系是企业在现今时代重塑竞争力的重要路径。
面向共性需求，建立智能制造综合服务发展模式及平台运营机制。
打通上下游产业链与服务链，支持面向智能制造领域的服务定制和服务交易。
支持各类环节实时在线服务，打造贯通智能制造全行业、全流程、全要素的服务体系。
智能服务的分层结构服务系统是信息交互、信息传送、执行反馈相互协作的系统。
智能服务就是把服务系统全过程智能化。
在智能服务中，信息感应与服务反应不再是简单的“传感—传输—应用”技术组合与堆砌，而是面向一个服务系统的，具备与对象进行信息交互、需求判断与功能选择的联动系统。
深圳市场调查：中国数字经济研究-上书房信息咨询
中国数字经济研究前言数字经济是随着信息技术革命发展而产生的一种新的经济形态，近年来，随着我国开始更多从经济视角观察数字化问题，数字经济开始升温。
在去年的世界互联网大会、G20杭州峰会等重大场合，数字经济大放异彩。
2017年3月，数字经济首次写入政府工作报告。
数字经济发展开启新篇章。
数字经济成为全球经济的重要内容。
数字经济增长非常迅速，并推动了产业界和全社会的数字转型。
未来很长一段时间，数字经济是全球经济发展的主线。
一、数字经济内涵1 定义G20杭州峰会发布的《二十国集团数字经济发展与合作倡议》指出，数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。
“数字经济”中的“数字”根据数字化程度的不同，可以分为三个阶段：信息数字化（Digitization）、业务数字化（Digitization）、数字转型（DigitalTransformation）。
数字转型是目前数字化发展的新阶段，指数字化不仅能扩展新的经济发展空间，促进经济可持续发展，而且能推动传统产业转型升级，促进整个社会转型发展。
数字经济是继农业经济、工业经济之后的一种新的经济社会发展形态，更容易实现规模经济和范围经济，日益成为全球经济发展的新动能。
2 关键要素与农业经济、工业经济一样，数字经济活动也需要土地、劳动力、资本、技术等生产要素和相应的基础设施与之配套。
与以往不同的是，其中很多要素都需要数字化，且会产生数据这一新的生产要素。
01 数据成为驱动经济增长的核心生产要素大数据和云计算等的融合推动了物联网的迅速发展，实现了人与人、人与物、物与物的互联互通，导致数据量呈现爆发式增长。
全球数据增速符合“大数据摩尔定律”，大约每两年翻一番。
庞大的数据量及其处理和应用需求催生了“大数据概念”，数据日益成为重要的战略资产。
美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，是“陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产”。
2016中国大数据市场研究报告-上书房信息咨询
2016中国大数据市场研究报告本研究报告主要针对大数据市场进行研究。
首先理清大数据的定义及本质。
而后，就大数据市场是处于概念期还是实战期做出判断分析，包括企业用户的实践情况，实践方向，实践障碍。
最后，就大数据市场的发展潜力进行分析。
主要观点1）大数据是传统数据管理的补强，帮助企业洞察未知，从而完成颠覆式变革伴随着数据体量、形态的变化，数据价值不断提升，而企业相应的数据管理目标也随之改变，从最初的经营总结到决策支持，再到现在的构建颠覆式变革（重塑业务流程、组织和行业）。
而针对于新的数据管理目标，传统技术已难支撑，企业需要大数据帮助其补强传统数据管理的短板大数据新的数据获取技术、预处理技术、存储技术、分析技术、可视化技术等使用更高维度、模式的算法挖掘数据，从而洞察未知，使企业构建颠覆式变革成为可能。
2）大数据正从概念走向实际落地，但前路仍然困难重重得益于众多外部利好的推动，一小部分企业开始现行尝试大数据，并且有大量用户积极评估，准备导入（36%）。
但内功的修炼不足，包括从数据获取、预处理、存储、分析、可视化的实用性差强人意，导致企业用户实践步履维艰，企业客户犹豫不决，保持继续评估观望状态。
3）多方环境利好，大数据市场增长潜力巨大首先，得益于政策红利，大数据基础逐渐完善，为大数据的发展提供了良好的基础条件及推力；其次，我国经济增速下行，市场竞争加剧，企业寻求精细化管理，为实践大数据提供了良好的契机。
我国大数据有较为良好的基础条件、际遇、以及外部推力，未来会在全球大数据市场中占有较高比例，以国外市场突破千亿的情况来看，我国大数据市场仍有很高的成长空间。
4）产业链逐渐完善，并且纵向链条上的各细分市场均处于蓝海市场，并且在资本的助推下，创新厂商迎来良好的进入机会从2014年来看，大数据产业链发展不均衡，导致市场资源无法有效整合，厂商缺乏价值链条的传导，市场开拓情况不佳；而发展到现在，大数据市场产业链已逐渐完善，从基础设施层来看，存储、数据库厂商无论是数量还是质量保持稳定成长，从分析层的厂商来看，国内不断的涌现如机器学习类、认知计算等厂商，从应用层来看，初创厂商如雨后春笋般冒出，虽然这片市场鱼龙混杂，但面对剧烈的竞争，这片市场的厂商成长也最为迅速。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据科学市场调查分析报告
数据科学、大数据和物联网正在以令人炫目的速度发展和演进，而商业界正以缓慢的速度将更多来自不同渠道的数据整合起来，并能从中洞察更多信息。
本文是AndrewDipper对数据科学行业2017年的展望，并列举了四大重要趋势。
大数据技术的崛起
在过去一年，我们已经见证了大数据技术惊人的成长，但随着大数据技术在企业界中被广泛接受，下一年留给大数据技术的预算会快速增加。
大多数企业已经确认需要在业务的数据方向上进行改进，这转而会需要更多的数据科学家来处理企业需要检索的大量额外数据。
数据科学从业资格的变化
虽然ElonMusk认为机器学习正在“召唤恶魔”，但是它仍将继续发展。
Amazon，Facebook 和Google都在最近几年加入到了人工智能的竞赛中。
在2017年，越来越多的企业会招募最顶尖的机器学习数据科学家。
但同时，工作岗位的竞争也变得更加激烈。
在越来越多的大学将AI列入课程要求的背景下，从2017年开始，机器学习会成为数据科学行业入门的必备条件。
如果你想在竞争中取得先机，有不少的AI和机器学习的认证课程供你选择。
虽然有一些课程的价格达到1万美元，不过在Coursera或者edX上也有为数不少免费或低价的培训课程。
如果你拥有很强的科技和编程能力，也能够帮助你在数据科学领域获得一席之地，尤其是R和Python语言。
同时，SAS和MATLAB的经验自然也是加分项。
而且，你需要能够自如地使用关系型数据库，所以SQL也是一项非常重要的技能。
在2015年一项综合了3500个Linkedin招聘广告的研究中，SQL被列为最重要的技能。
另外，Hadoop，Python和Java也同样流行。
物联网和数据科学的融合
虽然存在一些关键的不同点，但是数据科学和物联网经常被视为一个硬币的两面。
数据科学家会更多地需要从设备中读取实时数据，进行复杂的分析或以此作出决策。
在这样的背
景下，这两个行业在明年将会有更深的融合。
在现实世界中，这一切是怎么实现的？想象一下这样的情景：在不远的将来，你不再需要钥匙来打开你家的大门。
当你走向大门的时候，它会感知到你并且自动为你打开门锁。
当你离开家的那一刻，智能家庭会关闭所有非必需的耗能设备，来为房主节省花费。
这样的情景好像只能在星际迷航的“企业号”上才能见到，但是我们应该会在2017年就能看到雏形，因此，你需要确保你有足够的技能参与到这样的项目中去。
同AI一样，为物联网服务的数据科学会要求你可以自如地使用各种设备的RIL（无线界面层），进行边缘数据处理，数据处理和深度学习。
数据科学驱动的医疗保健行业
在改善流行病结果和预测病人行为方面，数据科学已经证明了它的价值。
在2015年，数据科学家帮助预测了西尼罗河病毒在美国的进一步爆发，准确率高达85％。
在2016年早些时候，一个科学家团队开发了一套可以预测蝙蝠携带埃博拉病毒几率的模型。
在这样的背景下，2017年内我们可以期待数据科学在医疗保健行业方面取得长足的发展。
随着电子医疗保健档案应用的崛起，可以为我们所用的数据量已经达到了历史最高水平。
虽然大量的数据同时具有好处和不足，但在2017年，还有很多获利机会留给那些尝试解码这些数据的科学家们。
如果你正在寻求加入一个新兴领域的话，数据科学是一个很好的机会。