2018年大数据行业分析报告
2018-2019双十一消费大数据分析报告
2018-2019双十一消费大数据分析报告每年的双十一购物狂欢节都是一场消费盛宴，不仅是消费者的购物狂欢，也是电商行业的一场大考。
在 2018-2019 年的双十一期间，消费数据呈现出了许多有趣的特点和趋势，通过对这些数据的深入分析，我们可以更好地了解消费者的行为和市场的动态。
一、消费规模与增长趋势2018 年双十一，全网销售额达到 3143 亿元，而 2019 年双十一全网销售额更是高达 4101 亿元，同比增长约 30%。
这一增长趋势表明，双十一的影响力在不断扩大，消费者的购物热情持续高涨。
从消费品类来看，服装、美妆、数码产品等依然是热门品类。
其中，服装类销售额占据较大比重，这反映了消费者对于时尚和个性化的追求。
美妆产品的销售额也呈现出快速增长的趋势，表明人们对于美的关注和投入不断增加。
二、消费者地域分布双十一的消费群体覆盖了全国各地。
一线城市如北京、上海、广州、深圳等依然是消费的主力军，但二三线城市的消费潜力也在逐渐释放。
随着电商基础设施的不断完善和物流配送的提速，二三线城市消费者的购物便利性得到了极大提升，这也促进了他们在双十一期间的消费。
此外，农村市场的消费增长也不容忽视。
电商平台在农村地区的普及和推广，使得更多农村消费者能够参与到双十一的购物狂欢中来。
农村消费者对于家电、日用品等商品的需求较大，这也为相关企业提供了新的市场机遇。
三、消费者年龄与性别分布在年龄分布方面，80 后和 90 后是双十一消费的主要群体。
80 后具有较强的购买力，他们在家庭用品、数码产品等方面的消费较为突出。
90 后则更加注重个性化和时尚消费，对于美妆、潮牌等商品的兴趣较高。
在性别方面，女性消费者在双十一期间的表现依然活跃。
她们在服装、美妆、母婴用品等品类上的消费占比较高。
而男性消费者则在数码产品、运动户外用品等方面的消费较多。
四、消费时间分布双十一的消费高峰通常出现在活动开始后的前几个小时和临近结束的时间段。
数据分析行业：统计年鉴数据分析行业分析报告 (71)
统计年鉴数据分析行业分析报告一、行业概述数据分析是指将数据进行收集、处理、分析和解释，以形成有效的商业决策的过程。
近年来，随着大量的电子设备和物联网技术的全面普及，企业、政府和个人等都在生产和日常生活中产生着大量的数据。
这些数据中包含了大量的宝贵信息，如果能够通过数据分析来深入分析，就能够对企业决策、市场预测、产品研发和客户服务等多方面的工作带来重要的帮助。
在当前互联网时代的背景下，数据分析产业得到了迅速的发展。
据统计，全球大数据市场规模在2020年达到了1140亿美元，年复合增长率为22.5%。
在我国，数据分析产业也呈现出快速发展的趋势，数据统计表明，2019年中国大数据市场规模达到1559亿人民币，同比增长20.7%。
未来随着5G技术的普及和应用，数据分析行业将迎来更广阔的发展空间。
二、市场分析1.行业主要产品和服务数据分析行业主要产品和服务包括以下几个方面：①大数据平台：提供大数据处理和存储的技术平台，其中包括数据采集、存储、清洗、转化、分析、可视化等功能。
②云计算服务：提供云计算技术和服务，支持大数据平台的运行，并具备高可扩展性和高性能。
③数据分析工具：提供数据分析的工具和软件，支持多种数据处理方式和算法模型的应用。
④数据咨询服务：提供大数据应用的咨询服务，包括数据分析和决策支持等领域的专业咨询。
2.行业发展趋势随着5G技术的发展和普及，数据分析产业将迎来崭新的发展机遇。
一方面，5G 技术将带来数据传输速度的飞跃，数据分析平台和工具将能够更快的对数据进行处理和分析。
另一方面，5G技术也将加速智能化应用的发展，促进数据分析与人工智能的结合，进一步提高数据的价值和利用效率。
此外，在未来的发展中，数据分析产业也将迎来更多的应用场景。
随着智能家居、自动驾驶、智能医疗等新兴领域的不断拓展，数据分析技术的应用也将被进一步拓展。
在数字经济的快速发展下，数据分析已成为企业竞争的重要战略工具，越来越多的企业加速了对数据分析等数字化技术的应用和研发。
中国工业大数据行业市场规模分布、投融资情况及发展前景分析
中国工业大数据行业市场规模分布、投融资情况及发展前景分析在信息技术高速发展的今天，工业信息化过程中从研发制造到服务环节产生大量数据，工业数据模态多样、结构关联复杂，工业大数据融合了传统大数据、自动化数据、产业链上下游及跨界数据，工业大数据相较于其他领域的大数据应用更需要和其他新一代信息技术进行融合创新。
随着大数据、云计算、物联网、边缘计算、人工智能等领域的技术突破与发展，工业大数据与这些新技术领域的联系更加紧密，物联网、边缘计算技术的发展将极大提高数据的获取能力，提升数据平台层数据质量；云计算与人工智能技术深入地融入数据分析体系，提升数据平台层多维度数据价值。
新兴技术的融合创新不断地涌现并持续深入，使工业大数据的数据获取量更大，存储管理更便捷，分析产出更智能，实现最大化的商业价值。
工业数据具备更强的专业性及关联性，价值实现要求与难度均高于互联网大数据。
工业大数据与互联网大数据之间存在明显区别。
互联网大数据主要来自互联网中产生及传播的社会媒体数据，相对分散，且来自不同媒体与设备，而工业大数据来自不同环节不同设备的不同阶段，专业性及关联性都比较强。
近年来，我国将智能制造作为两化融合的主攻方向，并出台了一系列“两化融合”“互联网与制造业融合”等综合性政策，随着大数据应用时代的到来，工业大数据作为“智能制造”和“工业互联网”的关键支撑及两化融合的重要基础逐渐受到重视。
我国正在系统部署大数据发展工作，推动大数据技术在工业研发设计、生产制造、供应链协同管理、智能营销、智能化服务全生命周期各环节的应用，加快了信息化技术和工业的深度融合，创新实现新技术、新产品和新模式。
国家政策在工业大数据的需求端和供给端均出台了相应的政策文件，全面指导我国工业大数据技术发展、产业应用及其标准化进程，并积极推动工业云、大数据等技术在工业领域的集成应用，探索建立工业大数据实验中心，建设工业大数据应用示范工程，增强制造业转型升级新动能。
中国大数据产业发展概况
中国大数据产业发展概况大数据技术的广泛应用，加速了数据资源的汇集整合与开放共享，形成了以数据流为牵引的社会分工协作新体系，促进了传统产业的转型升级，催生了一批新业态和新模式，助力“数字中国”战略落地。
“十三五”时期，我国大数据产业取得了突破性的发展。
大数据产业规模持续稳步提升，产业价值不断释放；大数据相关政策陆续出台，产业发展环境日益优化；新型数据中心、5G等大数据相关基础设施部署进程加快；大数据企业快速成长，培育和发展了一批有竞争力的创新型企业；大数据要素潜能逐渐释放，政府、企业、消费者数字化意识明显增强；大数据与各产业广泛融合，工业大数据、健康医疗大数据、金融大数据等日渐成熟，支撑各产业优化升级；政府数据大量开放共享，有效提升政府服务能力，推动数字政府建设。
在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中，将“加快数字化发展，建设数字中国”作为独立篇章，从打造数字经济新优势到加快数字社会建设步伐，从提高数字政府建设水平再到营造良好数字生态，勾画出了未来五年数字中国建设的新图景，并明确指出大数据是七大数字经济重点产业之一。
另外，“数据”一词在规划纲要中出现了53次，国家进一步对大数据发展做出重要部署。
这表明以大数据为重点的数字产业迎来了新的发展阶段和机遇。
立足“十三五”时期大数据发展成就，展望“十四五”时期大数据发展趋势，白皮书分析了中国大数据产业发展演进、政策体系、园区建设、人才培育等产业发展要素情况，研判了大数据在软硬件产品、基础设施和应用服务等领域热点布局，梳理了大数据产业生态的三个层次，并重点提出了大数据产业发展的七大新趋势。
我们认为：AI技术融合应用成为突破数据治理瓶颈的新方法；数据交易市场将是实现数据定价和数据确权的新实践；“东数西算”工程对区域数据中心未来建设提出新要求；提高服务效能和推动治理流程再造成为政府大数据新应用焦点；“工业大数据+工业互联网”共筑绿色低碳的新工业体系；智能健康管理、云端诊疗、数据安全治理引领健康医疗新机遇；提高工作效能和创新工作方式是智慧党建大数据平台的新价值。
2018中国外卖行业大数据分析报告-128页
3. 总单量超过1000万的城市有 4个，介于500万到1000万 的城市有10个，500万以下 的有7个。
注：数据截止为2018年6月。
1. 美团总单量北京位居榜首，达 3399万单，其次依次为上海、 深圳、成都、广州。
2. 总单量最多的北京约为总单量 排名21的常州的12.9倍。
2018中国外卖行业大数ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 分析报告
2018年11月
目录 Content
01
报告说明
03
规模和增速
08
外卖渗透率和潜力
13
品牌大数据
21
新店大数据
27
发展质量
33
品类大数据
97
评论大数据
106
配送大数据
115
热搜大数据
122
指食针产品
前…士一口
报告说明 覆盖城市
本报告覆盖全国主要一二线城市，包括北京、长沙、常州、成都、重庆、大 连、东莞、佛山、福州、广州、杭州、合肥、南昌、南京、宁波、青岛、上 海、沈阳、深圳、苏州、天津，共计21个城市
3. 上海市和北京市外卖总单量超过5千 万，二者遥遥领先于其他19个城市。
注：店铺总单量为美团平台及饿了么平台总单量之和。
全国主要城市店铺总单量环比增量 1. 饿了么店铺总单量环比增量最多的城 市是北京市，为2507973；最少的是 福州市，为-374420。 2. 其中，10个城市的外卖总单量呈增长 趋势，11个城市的外卖总单量呈下降 趋势。
覆盖平台
饿了么、美团外卖
数据来源
我们的数据部分来自饿了么、美团等面向公众开放的外卖平台，并且按月监 控、实时分析、定期更新，运用技术力量进行系统采集，保证数据的真实性 和新鲜度；部分来自于合作的商家、商场、餐饮供应商等等，这些从内部来 的数据保证了指食针大数据的完整性、丰富性和立体性，从而更准确反映市 场的真实状态
2018年中国新能源乘用车大数据研究报告
２０１８年中国新能源乘用车大数据研究报告目录一 新能源乘用车车型产品结构分析（一）车型分布（二）主要用途分布（三）燃料类型分布（四）电池及电机配套类别二 整车运行特征分析（一）日均行驶里程对比分析（二）不同车速下经济性指标分析（三）车辆运行电池温度情况（四）实际续航里程与工况法标称里程的分析（五）节能减排效果三 运行故障分析（一）整车故障分析（二）电池、电机相关故障分析四 充电行为特征（一）上线车辆与充电车辆对比分析（二）应用快充车辆占比情况（三）充电开始时间（四）开始充电ＳＯＣ值图表目录表１ 新能源乘用车不同燃料类型及各细分车辆占比表２ 插电式乘用车不同储能材料及电池外形分布表３ 不同燃料类型私家车百公里电耗情况表４ 不同用途纯电动乘用车不同车速段百公里平均耗电量表５ 纯电动出租车不同季节不同车速段百公里平均耗电量表６ 纯电动乘用车不同带电量实际续航与工况续航差异率表７ 采用磷酸铁锂的纯电动乘用车故障分布表８ 采用锰酸锂的纯电动乘用车月平均故障分布表９ 方形动力电池纯电动乘用车月均故障分布表１０ 采用方形动力电池的插电式乘用车故障分布表１１ 采用软包动力电池的插电式乘用车月均故障分布表１２ 采用永磁同步电机新能源乘用车月均故障分布图１ 纯电动乘用车各细分车型及不同用途接入数量占比图２ 插电式乘用车各细分车型及不同用途车辆数量占比图３ 纯电动乘用车不同用途及各细分车辆占比图４ 插电式乘用车不同用途及各细分车型占比图５ 纯电动乘用车不同储能材料及电池外形分布图６ 纯电动乘用车不同车型储能材料及电池外形分布图７ 纯电动乘用车不同电机类型的车型和用途分布图８ 插电式乘用车不同车型储能材料及电池外形分布图９ 纯电动乘用车不同用途的日均行驶里程对比分析图１０ 不同燃料种类乘用车中私家车的日均行驶里程分布情况图１１ 插电式租赁车与纯电动租赁车日均行驶里程分布情况图１２ 纯电动乘用车不同车型早晚高峰平均电耗图１３ 不同用途纯电动乘用车不同车速下累计消耗ＳＯＣ占比图１４ 纯电动出租车不同车速不同季节情况下耗电量占比图１５ 不同区域乘用车月平均电池启动温度情况图１６ 典型省市乘用车中私家车月平均电池启动温度情况图１７ 典型省市纯电动出租车月平均启动温度情况图１８ 不同季节实际续航平均里程与工况里程差值比图１９ 纯电动乘用车不同日均行驶里程段单车年耗电量图２０ 纯电动乘用车不同日均行驶里程段单车年减排量图２１ 纯电动乘用车不同日均行驶里程段单车年节油量图２２ 不同用途新能源乘用车单车年均减排量图２３ 纯电动乘用车不同类型故障年累计量占比图２４ 插电式乘用车不同类型故障年累计量占比图２５ 纯电动乘用车各细分车型不同类型故障年累计量分布图２６ 插电式乘用车各细分车型不同类型故障年累计量分布图２７ 三元材料纯电动乘用车故障占比图２８ 三元材料插电式乘用车故障占比图２９ 磷酸铁锂纯电动乘用车故障分布图３０ 采用软包动力电池的纯电动乘用车月均故障分布图３１ 采用圆柱形动力电池纯电动乘用车月均故障分布图３２ 乘用车月充电车辆数／ 月上线车辆数图３３ 乘用车不同用途月充电车辆占比图３４ 不同用途纯电动乘用车月快充车辆占比一 新能源乘用车车型产品结构分析从车型分布、主要用途分布、燃料类型分布和电池及电机配套类别四个维度对新能源车型及配套零部件的分布情况进行分析，可全面了解国内市场中新能源乘用车的产品结构与特点。
2018年中国智慧物流大数据发展分析报告
２０１８年中国智慧物流大数据发展分析报告一、2016年中国智慧物流发展回顾（一）智慧物流成为物流业发展新动能（二）利好政策推动智慧物流快速发展 （三）智慧物流提质增效降本成效显著 二、2016年中国智慧物流热点分析（一）协同创新和资源共享 （二）一切业务数据化和一切数据业务化 （三）人工智能和万物互联（四）节能减排和绿色发展 三、智慧物流大数据发展指数（一）智慧物流大数据发展评价指标体系（二）2016年智慧物流大数据发展指数分析目 录近年来，在电子商务迅猛发展和全社会互联网化的影响下，我国物流业市场规模持续扩大、结构深入优化，新理念、新模式、新业态、新技术不断涌现，物流碎片化、去中心化等趋势特征日趋显著，信息联通、开放共享和智能2016年7月，国务院总理李克强主持召开了国务院常务会议，部署推进“互联网+”高效物流。
这标志着以互联网、大数据、云计算等现代信息技术为引导的智慧物流进入了全新的发展阶段。
从实践效果看，智慧物流已成为我国物流业提质增效、转型发展的新动能。
一、2016年中国智慧物流发展回顾（一）智慧物流成为物流业发展新动能化等核心理念得到普遍认可。
1．智慧物流引领行业发展趋势快递服务异军突起。
进入21世纪以来，我国物流业增速经历了由快趋缓、逐步企稳的过程。
2001-2008年，我国社会物流总额年均增长在20%以上。
2008年全球金融危机爆发后，社会物流总额增速出现了较大波动。
2012年-2016年，社会物流总额年均增长8% , 其中2015年、2016年增速回落至3%和5%。
与此同时，随着电子商务的快速兴起，快递市场规模迅速扩大，呈现出连续跨越式增长态势。
据邮政局统计，继2014年、2015年我国快递年业务量先后突破100亿件和200亿件后，2016年再上新台阶，超过300亿件。
全年快递企业业务量达312.8亿件，同比增长51.4%；业务收入累计完成3974.4亿元，同比增长43.5%。
物流碎片化特征日益显著。
2018年中国数字经济运行现状及面临的挑战分析,数字经济应用领域不断延伸「图」
2018年中国数字经济运⾏现状及⾯临的挑战分析,数字经济应⽤领域不断延伸「图」2018年中国数字经济运⾏现状及⾯临的挑战分析，数字经济应⽤领域不断延伸「图」⼀、数字经济的定义20世纪40年代以来，电⼦计算机的发明与通讯设备、信息⽹络等的快速普及，引发了科技与社会经济的剧烈变⾰，被称之为“数字化⾰命”，也被称为第三次⼯业⾰命或第三次科技⾰命。
相应地，社会经济发展形态也发⽣了巨⼤变化，继农业经济、⼯业经济后，⼀种以现代信息通信技术为依托、以⽹络尤其是互联⽹为载体，通过信息⽹络实现资源⽣产、分配、交换和消费的新型经济——数字经济，开始成为全球关注的焦点。
现阶段数字经济尚未形成统⼀的定义，但⼀般沿⽤G20杭州峰会的表述。
根据G20杭州峰会的表述，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。
在云计算、物联⽹、⼈⼯智能等新⼀代信息技术的驱动下，数字经济的外延不断拓展，由狭义的数字产业化转向⼴义的产业数字化，涉⾜的⾏业由传统的基础电信、电⼦信息制造、软件服务、互联⽹等信息产业渗透⾄其他⾮信息⾏业，在智能制造、现代农业、“互联⽹+”等⽅⾯均发挥着重要作⽤。
⼆、数字经济发展现状在数字化浪潮的席卷下，各国纷纷开启数字化⾰命，争夺数字经济这⼀未来产业⾼地。
截⾄2015年，34个OECD（经合组织）成员国中有27个制订了数字经济相关的国家战略。
美国相继发布《联邦云计算战略》《⼤数据研究和发展倡议》等⽂件，加快部署云计算、⼤数据、⼈⼯智能等全球⽹络信息技术的前端领域。
欧盟也于2015年推出数字化单⼀市场战略，⼒图解决欧洲电信市场碎⽚化及投资不⾜的问题，在同⼀市场为企业和服务制定公平竞争环境。
2015年英国政府出台《数字经济战略（2015-2018）》，2017年发布《英国数字化战略》，⼒争让英国成为全球领先的数字化经济体。
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2018年大数据行业分析报告
一、行业所处生命周期 (3)
1、第一阶段：大数据行业探索期（2004-2008 年） (3)
2、第二阶段：大数据市场启动期（2009-2011 年） (3)
3、第三阶段：大数据行业高速发展期（2012-2020 年） (3)
二、行业上下游的关系 (4)
三、行业监管体制、主要法律法规及政策 (5)
1、行业主管部门和监管体制 (5)
（1）工业和信息化部 (5)
（2）行业自律性组织 (5)
2、行业主要法律法规及政策 (6)
四、影响行业发展的因素 (7)
1、有利因素 (7)
（1）大数据上升为国家战略，符合战略性新兴产业发展方向 (7)
（2）信息技术不断升级推动行业持续发展 (8)
（3）基于大数据进行精准管理和精确营销需求大幅上升 (8)
2、不利因素 (9)
（1）数据资源短缺，技术水平不足 (9)
（2）前期投资大，回报周期较长 (9)
（3）高端技术人才缺乏 (9)
五、行业规模与发展趋势 (10)
六、行业风险 (12)
1、市场竞争风险 (12)
2、数据安全风险 (12)
七、行业竞争格局 (13)
1、大数据行业竞争格局 (13)
2、行业壁垒 (13)
（1）人才和技术壁垒 (13)
（2）资金壁垒 (14)
一、行业所处生命周期
随着大数据从概念渗透转向应用发展，大数据产业正处在蓬勃发展的孕育期与机遇期。
1、第一阶段：大数据行业探索期（2004-2008 年）
该阶段，随着大数据库等技术的进步，数据挖掘概念开始普及，越来越多的企业将信息管理作为单独的业务部门，但由于当时企业数据采集能力有限、企业信息化时间较短、本身管理软件中储备的历史数据有限，一些业内厂商推出的领先数据管理方案并不容易获得企业认可，业务尚不足以推动技术的快速进步。
2、第二阶段：大数据市场启动期（2009-2011 年）
2008 年金融危机以后，国内企业为了尽快从业务低迷的状态中恢复，获得市场竞争优势，对商业智能（BI）以及商业分析（BA）的需求出现快速提升，主要应用在决策支持、业务优化、销售机会挖掘等领域。
同时，一些业内领先企业凭借先发优势逐步拉开同行业企业的差距，企业对决策支持、预测等需求开始广泛出现。
3、第三阶段：大数据行业高速发展期（2012-2020 年）
到了2012 年以后，由于企业信息化及互联网应用的日益完善，对消费者及企业内外部所积累的数据日益丰富，大数据的概念迅速为各类人群所接受。
在企业领域，包括营销、风险管控、预测、客户挖。