大家好，今天给各位分享数据交易平台政策分析的一些知识，其中也会对怎样理解互联网行业“数据分析”的意义进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！

本文目录

1. 在哪里能找到各行业的分析研究报告
2. 怎样理解互联网行业“数据分析”的意义
3. 盘点政府推动大数据应用及发展的举措

一、在哪里能找到各行业的分析研究报告

1、信息收集渠道：通常的渠道有公司官网、咨询公司官网、券商研究、数据库、微信、知乎、搜索引擎、网络爬虫等。那么究竟在什么情况下用什么渠道呢？下面逐一介绍。

2、公司官网：通常来说公司的官网包含信息很多，公司介绍、产品介绍、公司年报、招股说明书等，这些资料的可靠性通常比较好。上市公司的年报在经营分析内容里面会对该公司的业务销售情况、利润的推动因素等进行分析，因此当你想知道上市公司的业务发展情况，年报是不错的选择。上市公司的年报获取途径可从证券交易所，公司官网、巨潮、雪球等渠道去获取。

3、咨询公司：咨询公司报告通常可以帮助我们知道非公开的信息，因为咨询公司通常会有自己的方法论对市场进行自己的定性分析，市场调研等，因此对于消费者的洞察、行业的趋势研判通常找咨询公司的报告，但是它同时也存在数据往往口径难以统一。市面上的咨询公司通常分为市场调查类咨询公司和管理咨询公司，前者一般为后者服务。市场调查类咨询公司例如艾瑞、尼尔森、益普索等公司通常在消费者调研、行业分析等方面提供自己的洞察，他们并不为企业的发展提供战略决策。这类咨询公司的研究成果往往在他们的公司官网上都可以免费下载，可以作为我们行业研究数据的来源。管理咨询公司有必要则会聘请市场调查类咨询公司提供专门的调研分析，由管理咨询公司为企业给出具体的战略建议。当然像麦肯锡、贝恩、BCG、罗兰贝格等在自己的官网也会分享自己的行业洞见，这些信息都是帮助我们作出行业发展研判、商业模式分析的重要信息来源。

4、券商报告：券商的研究报告大多针对的是上市企业及未上市的龙头企业，因此当你想深度的了解某个行业的时候，可以考虑找10篇深度分析仔细研究，就算对行业有所了解了。上市公司的最新动态，公司策略行动都可以在券商的研究报告里面找到。行业的数据也在这里面可以找到，但是也可能存在多家券商报告的数据不统一的问题，这个时候就需要交叉验证，选取合适的值。在这里推荐一个我常用的券商报告查询网站，萝卜投研。

5、专业数据库：专业数据库一般是收费的，但是信息也全，向Wind、惠博智能策略终端，有条件的可以考虑一下。当然也有免费的，一般多为政府部门网站，如国家统计局可查行业发展数据、人口数据，GDP数据等。另外还有工业相关的工业信息化部、金融相关的证监会、银监会、证券交易所、中国人民银行，进出口相关的中国海关，专利相关的国家知识产权网站，工商信息公示系统，查企业股权结构的企查查/天眼查、查政府政策的各级政府官网，各行业的行业协会，卫生统计局的人口情况查询。

6、搜索引擎：学会利用微信、知乎等搜索渠道，常常会获得一些业内人士的总结和分享，也是我很喜欢的信息获取渠道。对于直接使用搜索引擎虽然快但是信息的真伪需要辨别，适用于在不知道该怎么入手可用来模糊搜索，然后再溯源找到来源。在关键词后面加pdf，关键词中加“”，加网站名等通常会有意想不到的结果。

7、使用网络爬虫等需要一定的技术基础。关于信息搜索的渠道，请看我之前的这篇回答。

8、渠道判断：你会发现上市公司、成熟行业我们很容易通过年报、券商报告、招股说明书、监管机构、专业的数据库获取信息，但是有些小企业，新兴的行业我们怎么获取信息呢？答案是专家访谈、公开新闻、咨询公司、消费者调研。前面说过咨询公司报告常常会存在数据口径不一致的情况，这个时候就需要多个数据来源做验证，根据咨询公司做的假设、时间是否是最新、数据推导的逻辑、渠道来源等综合判断自己应该采取的数据。

9、非公开的渠道获取信息：对于很多信息你很可能在公开的渠道是没办法获取的，这个时候问卷调研、打陌生电话、专家访谈、焦点小组进行头脑风暴、实地调研等方法就成为了咨询公司获取非公开信息的渠道。当然每种方法都有自身的优点和局限性，下面我将一一分析。

10、专家访谈：特点就是贵，但是效率高，可以深入了解非公开的信息，例如知道行业的竞争格局、未来的行业发展趋势、行业的关键成功要素、企业的核心竞争力等。这个时候行业访谈就要注意时间的把控，一般在半个到1小时。通常我们可以通过凯盛、三桥等专家库公司帮助我们介绍专家，要针对访谈的目的，寻找那些刚刚离职的专家是最恰当的，毕竟在职的专家还是有所顾忌。提前准备好问题，一般10个左右，把重要的问题放在最前面，目的在于检测专家的专业性以判断是否继续访谈，减少成本的同时可提高效率。整个过程中应该注意节奏的把握，引导专家往你的想要了解的问题走，做好信息记录。隐私问题要学会站在专家的角度问题考虑，例如你如果直接问你所在公司的核心竞争力是什么？往往会给专家尴尬，我们换个问题，例如像如果让您来运营一个和你们类似的企业，您觉得什么最重要？这样通常能够减少专家的心理负担。而对于数据性的问题，切忌一口气问一大推关键数据指标，往往很难让人一口气回答。记得将问题进行分解，一个复杂问题拆解为多个问题，层层推进，最后总结和对方确认即可。

11、陌生电话：耗时耗力，但也可以获取专家访谈获取的信息。因为给陌生人打电话，因此需要作合理的身份假定，做好心理建设，同时得到信息要作交叉验证，以确保被拜访人不是乱回答一通，准备的问题5个以内，想了解多个问题的时候可以隔几天再拜访。遇到前台应表现简短直接的语气，提供公司的员工名字等增加信任度，要多学会站在对方的角度思考，打这个电话会给对方带来什么好处？

12、问卷调研：一般包括明确目的，设计问卷，问卷发放回收并分析。首先我们先明确本次问卷调研的目的是什么，调研的对象，需要收集的信息。关于问卷的设计，应该将重要的问题往前面放，因为人往往最开始是最有精力的，因此为了保证质量，问卷花费的时间不宜超过20分钟，同时在不同提好设置相似问题来进行交叉验证。一般而言调研问卷应该是设计好之后先小规模投放，寻找出问题，例如问问题的方式是否有不合适的，是否有歧义的地方，是否有不完善的地方？例如不用像偶尔，几乎不这样有不同理解的词语，选项之间要相互独立，完全穷尽，遇到敏感问题要想办法消除对方的顾虑，如提示对方问卷结果将严格保密，不引导对方得出答案等。在修改完成之后再进行大规模的投放，之后就是搜集分析。

13、实地调研：在选择实地调研的地方应该从时间和地点两个维度去考虑。首先时间上面应该考虑早中晚，周末和工作日。地点应该在市中心、市郊、商业区、居民区都应该选取调研的样本，这样才更加的有代表性。

14、焦点小组：焦点小组的重点在于让每个参与者能够充分的发表自己的意见，如何做到？当然最好的办法就是让每个人明确本次讨论的目的，让参与者提前准备，这样才不至于最开始的冷场。小组讨论开始前最好都进行自我介绍，人往往愿意和自己熟悉的人进行经验分享。既然是头脑风暴，因此设计的问题不应该是yes or no的问题，而应该是能够引起广泛讨论的，难题放中间，因为中间时段是大家最活跃的时期。主持人的作用就是保持中立，明确主题，确保大家在正确的道路上，同时别忘记了记录好讨论的内容。

二、怎样理解互联网行业“数据分析”的意义

1、本文通过以下七部分拆解数据分析：

2、一、什么场景和行业需要数据分析

3、第一个趋势，大数据的对面不是小数据，而是深数据。大数据以用户量级取胜，同样的营销和经营打法只适用于固定的一类属性的人，转化率不变，分母变大，扩展更多的人群基数，是大数据打法的制胜关键。深数据是说限定一个人群，然后把精力放在收集这群人的购物各个阶段的数据上，用各种各样的营销和经营策略在用户各个购物阶段上进行关怀，提升的是某一个用户的转化率，但分母不变，制胜关键与大数据打法不同，对一个人购物阶段的数据越完整、判断越精准越好。用户基数再大总会有天花板，所以后续的竞争会有相当一部分企业尤其是大企业转向深数据的应用方向。

4、第二个趋势，大数据采集的壁垒可能会进一步降低。现在各家采集的数据都是自己使用，不愿意公开，或者是采集标准不同，不相信别人采集数据的准确性。这样会造成同一个数据源就会被重复采集，既浪费了硬件资源，也浪费了人力资源。其实对于同一个数据来说，只要采集的方法相同，只需要采集一次，共享就可以了。后面随着数据分析领域的标准化和统一化，数据资源会产生更多交换和交易，在数据采集这个环节会占用更少的精力，从而做更多的数据分析的事情，让数据能产生更高的价值。

5、第三个趋势，我认为数据分析的岗位可能慢慢就会消失了。数据分析岗位的消失在近几年不会出现，但未来十年内不好说。我认为数据分析的技能对所有互联网从业者来说，就像对于办公软件以及语言的掌握一样，会成为人人必备的技能。

6、第四个趋势，机器学习的发展将最大限度实现程序化数据应用。

7、目前数据应用的很多环节都在应用机器学习，比如程序化购买、自动化广告素材优化、智能商品推荐等等，但相互之间是割裂的，还需要人去做各个环节的串联。机器学习会慢慢替代人来串联一个一个的程序化模块，程序化的整体数据应用方案将会覆盖互联网领域。

8、这四个趋势我认为是我们很快就能够看得到的。

9、第一个建议，方向比努力还要重要。

10、数据分析并不是一个特别细分的领域，它里面包含了很多的方向。作为一个数据分析的入门者，当你了解了数据分析行业概况之后，你要做的一件事情就是了解这个行业有哪些方向，选择一个方向深挖。数据分析有三个常见的发展方向。一是数据挖掘；二是数据建模和数据应用；三是商业数据分析。每个方向都不容易到达巅峰，所以尽快确定主攻方向，尽快扎进去有助于迅速成长为一个领域的专家，和其它专家共同协作攻克数据分析领域更前沿的课题。

11、第二个建议，懂生意比懂数据重要。

12、一开始我们就谈到数据的价值是要最终服务于某个具体业务的，所以要想让数据发挥更高价值，对于业务知识的掌握是需要重视的，否则数据分析结果和业务存在距离或不能落地，不能实现商业增值，数据就会因此贬值了。

13、第三个建议，在场景里做分析比理论分析更重要。

14、第一方面，优化流量。流量并不是跟媒体或用户斗智斗勇，其本质是面向竞争对手的战争，要争取用同样的价钱买到更多的流量或者同样的流量花的钱更少。有时太关注用户属性或媒体价格，反而忽略了和竞争对手的博弈关系，这种博弈需要人的参与，单纯依靠机器博弈会忽视场景做出错误决策。

15、第二方面，用户体验输出。你面向的是用户，所以更重要的是你的内容如何跟用户产生共鸣。并不是说你设计的多漂亮、运行的多流畅，而是涉及到用户情感和用户感受层面，这也是量化指标难以驾驭的，需要加入人脑对于场景的理解才能做好。

16、对刚入门的数据分析师，我非常建议把人机协作这件事情提上日程，作为重点学习的方面，善于利用机器的力量代替人的力量，把人解放出来做人更擅长做的事情，人机配合最大化。机器擅长数据清洗、数据建模、数据预警、数据可视化等，所以提升数据分析能力一定是面向未来的，善于让机器去做它更擅长的事情，人去弥补机器的不足，更高效地完成分析工作，节省下来的时间就用来提升人独有的能力。

三、盘点政府推动大数据应用及发展的举措

盘点政府推动大数据应用及发展的举措

一、政府：推动大数据应用的最关键力量

（一）政府掌握大量最具应用价值的核心数据，是推动大数据应用的最关键力量

根据麦肯锡大数据研究报告指出，各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力对比下，政府利用大数据难度最低而潜力最大。

另一方面政府开放大数据运用已经是大势所趋：

1、政府掌握了大量最具应用价值的核心数据。过去十多年来政府投资进行了大量电子政务或者称为政府信息化的工作，后台积累了大量的数据，而这些数据和公众的生产生活息息相关。有研究表明政府所掌握的数据使政府成为了一个国家最重要的信息保有者，有百分之七十到八十的核心数据存在于政府的后台。

2、开放数据本身就是政府在大数据时代提供的一项公共服务。政府数据本质上是国家机关在履行职责时所获取的数据，采集这些数据的经费来自于公共财政，因而这些数据是公共产品，归全社会所有，应取之于民，用之于民。

3、政府开放数据供社会进行增值开放和创新应用，推动经济增长乃至整个经济增长方式的转型。数据是互联网创新的重要基础，如果政府不开放这一部分数据，很多创新应用没有数据作为支持，数据开发者能利用政府开放的数据，提供更好的服务，创造更多的价值，这个过程能够提高整个国家在大数据时代的竞争力。

4、政府开放数据推动经济增长获得的税收高于单纯卖数据获得的收入。 201年世界经合组织在关于开放政府数据的报告中提到政府通过开放数据推动经济增长，从而获得的税收收入远高于单卖数据所能获得收入。开放数据激发经济活力从而得到税收提升，这是一个良性循环，更是一个能创造巨大公共价值的全局性的战略。

（二）国内外政府开放数据的情况

在 2009年奥巴马签署开放政府数据的行政命令后，这些年来开放政府数据已成为了世界性的一个趋势。美国联邦数据平台 Data.gov上线后，在美洲、欧洲、亚洲等地，开放政府数据已成为了政府的一项重要工作。美国联邦政府的开放政府数据平台开放了来自多个领域的 13万个数据集的数据。这些领域包括图中所列的农业、商业、气候、生态、教育、能源、金融、卫生、科研等十多个主题。这些主题下的数据都是美国联邦政府的各个部委所开放的。英国、加拿大、新西兰等国在 2009年之后都建立起了政府数据开放平台，成为了国际信息化和大数据领域的一个重要趋势。

在我国， 2011年香港特区政府上线了 data.gov.hk，称为香港政府资料一线通。上海在 2012年 6月推出了中国大陆第一个数据开放平台。之后，北京、武汉、无锡、佛山南海等城市也都上线了自己的数据平台。

（三）、大数据对于政府治理具有极大的价值

大数据其实对政府的治理带来了全新的价值，无论是对宏观经济的决策能力、产业聚集能力、协同治理能力、社会管理能力、公众服务能力、快速响应能力的提升，大数据都可以在有很大层面上帮助政府治理。

（四）、大数据上升至国家战略成为共识。

大数据时代，对大数据的开发、利用与保护的争夺日趋激烈，制信权成为继制陆权、制海权、制空权之后的新制权，大数据处理能力成为强国弱国区分的又一重要指标。国际上以美国为代表的发达国家纷纷布局大数据产业，相继推出大数据相关政策，大力支持大数据产业在本国的发展。以美国为例，美国从开展关键技术研究、推动大数据应用和开放政府数据三方面布局大数据产业，尤其在开放政府数据方面非常积极，通过 Data.gov开放 37万个数据集，并开放网站的 API和源代码，提供上千个数据应用。我们认为，大数据未来将引发新一轮大国竞争，大数据对整个世界的影响力会呈现爆发性增长趋势，因此包括我国在内的国家会在政策支持力度上不断提升，大数据战略将上升至国家战略已毋庸臵疑。

（五）、我国高度重视大数据未来发展

自去年 3月“大数据”首次出现在《政府工作报告》中以来，国务院常务会议一年内 6次提及大数据运用。近期在 6月 17日的国务院常务会议上，李克强总理再次强调“我们正在推进简政放权，放管结合、优化服务，而大数据手段的运用十分重要。” 7月 1日，国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》。

（六）.各部委行动时间表已经确，我国大数据发展面临历史性机遇

值得注意的是，近期国务院出台文件对各个部委推进大数据任务制定了明确的时间表，很多推进工作任务要求在 2015年 12月底前出台政策并实施，近期将是我国大数据发展政策出台的密集期。

表 3：各部委推进大数据应用时间表

序号工作任务负责单位时间进度1加快建立公民、法人和其他组织统一社会信用代码制度。发展改革委、中央编办、公安部、民政部、人民银行、税务总局、工商总局、质检总局2015年 12月底前出台并实施2全面实行工商营业执照、组织机构代码证和税务登记证“三证合一”、“一照一码”登记制度改革。工商总局、中央编办、发展改革委、质检总局、税务总局2015年 12月底前实施3建立多部门网上项目并联审批平台，实现跨部门、跨层级项目审批、核准、备案的“统一受理、同步审查、信息共享、透明公开”。发展改革委会同有关部门2015年 12月底前完成4推动政府部门整合相关信息，紧密结合企业需求，利用网站和微博、微信等新兴媒体为企业提供服务。网信办、工业和信息化部持续实施5研究制定在财政资金补助、政府采购、政府购买服务、政府投资工程建设招投标过程中使用信用信息和信用报告的政策措施。财政部、发展改革委2015年 12月底前出台并实施6充分运用大数据技术，改进经济运行监测预测和风险预警，并及时向社会发布相关信息，合理引导市场预期。发展改革委、统计局持续实施7支持银行、证券、信托、融资租赁、担保、保险等专业服务机构和行业协会、商会运用大数据为企业提供服务。人民银行、银监会、证监会、保监会、民政部持续实施8健全事中事后监管机制，汇总整合和关联分析有关数据，构建大数据监管模型，提升政府科学决策和风险预判能力。各市场监管部门2015年 12月底前取得阶段性成果9在办理行政许可等环节全面建立市场主体准入前信用承诺制度。信用承诺向社会公开，并纳入市场主体信用记录。各行业主管部门2015年广泛开展试点， 2017年 12月底前完成10加快建设地方信用信息共享交换平台、部门和行业信用信息系统，通过国家统一的信用信息共享交换平台实现互联共享。各省级人民政府，各有关部门2016年 12月底前完成11建立健全失信联合惩戒机制，将使用信用信息和信用报告嵌入行政管理和公共服务的各领域、各环节，作为必要条件或重要参考依据。在各领域建立跨部门联动响应和失信约束机制。建立各行业“黑名单”制度和市场退出机制。推动将申请人良好的信用状况作为各类行政许可的必备条件。各有关部门，各省级人民政府2015年 12月底前取得阶段性成果12建立产品信息溯源制度，加强对食品、药品、农产品、日用消费品、特种设备、地理标志保护产品等重要产品的监督管理，利用物联网、射频识别等信息技术，建立产品质量追溯体系，形成来源可查、去向可追、责任可究的信息链条。商务部、网信办会同食品药品监管总局、农业部、质检总局、工业和信息化部2015年 12月底前出台并实施13加强对电子商务平台的监督管理，加强电子商务信息采集和分析，指导开展电子商务网站可信认证服务，推广应用网站可信标识，推进电子商务可信交易环境建设。健全权益保护和争议调处机制。工商总局、商务部、网信办、工业和信息化部持续实施14进一步加大政府信息公开和数据开放力度。除法律法规另有规定外，将行政许可、行政处罚等信息自作出行政决定之日起 7个工作日内上网公开。各有关部门，各省级人民政府持续实施15加快实施经营异常名录制度和严重违法失信企业名单制度。建设国家企业信用信息公示系统，依法对企业注册登记、行政许可、行政处罚等基本信用信息以及企业年度报告、经营异常名录和严重违法失信企业名单进行公示，并与国家统一的信用信息共享交换平台实现有机对接和信息共享。工商总局、其他有关部门，各省级人民政府持续实施16支持探索开展社会化的信用信息公示服务。建设“信用中国”网站，归集整合各地区、各部门掌握的应向社会公开的信用信息，实现信用信息一站式查询，方便社会了解市场主体信用状况。各级政府及其部门网站要与“信用中国”网站连接，并将本单位政务公开信息和相关市场主体违法违规信息在“信用中国”网站公开。发展改革委、人民银行、其他有关部门，地方各级人民政府2015年 12月底前完成17推动各地区、各部门已建、在建信息系统互联互通和信息交换共享。在部门信息系统项目审批和验收环节，进一步强化对信息共享的要求。发展改革委、其他有关部门持续实施18健全国家电子政务网络，加快推进国家政务信息化工程建设，统筹建立人口、法人单位、自然资源和空间地理、宏观经济等国家信息资源库，加快建设完善国家重要信息系统。发展改革委、其他有关部门分年度推进实施， 2020年前基本建成19加强对市场主体相关信息的记录，形成信用档案。对严重违法失信的市场主体，按照有关规定列入“黑名单”，并将相关信息纳入企业信用信息公示系统和国家统一的信用信息共享交换平台。各有关部门2015年 12月底前实施20探索建立政府信息资源目录。各有关部门2016年 12月底前出台目录编制指南21引导征信机构根据市场需求，大力加强信用服务产品创新，进一步扩大信用报告在行政管理和公共服务及银行、证券、保险等领域的应用。发展改革委、人民银行、银监会、证监会、保监会2017年 12月底前取得阶段性成果22落实和完善支持大数据产业发展的财税、金融、产业、人才等政策，推动大数据产业加快发展。发展改革委、工业和信息化部、财政部、人力资源社会保障部、人民银行、网信办、银监会、证监会、保监会2017年 12月底前取得阶段性成果23加快研究完善规范电子政务，监管信息跨境流动，保护国家经济安全、信息安全，以及保护企业商业秘密、个人隐私方面的管理制度，加快制定出台相关法律法规。网信办、公安部、工商总局、工业和信息化部、发展改革委等部门会同法制办2017年 12月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）24推动出台相关法规，对政府部门在行政管理、公共服务中使用信用信息和信用报告作出规定，为联合惩戒市场主体违法失信行为提供依据。发展改革委、人民银行、法制办2017年 12月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）25建立大数据标准体系，研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等。加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准。引导建立企业间信息共享交换的标准规范。工业和信息化部、国家标准委、发展改革委、质检总局、网信办、统计局2020年前分步出台并实施26推动实施大数据示范应用工程，在工商登记、统计调查、质量监管、竞争执法、消费维权等领域率先开展示范应用工程，实现大数据汇聚整合。在宏观管理、税收征缴、资源利用与环境保护、食品药品安全、安全生产、信用体系建设、健康医疗、劳动保障、教育文化、交通旅游、金融服务、中小企业服务、工业制造、现代农业、商贸物流、社会综合治理、收入分配调节等领域实施大数据示范应用工程。

关于数据交易平台政策分析，怎样理解互联网行业“数据分析”的意义的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。