阿里数据官网（阿里研究院官网）
2019年，阿里巴巴推出了大数据计算云服务，可以在阿里云官网上购买。
在哪里能找到各行业的分析研究报告？
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。
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。
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迹岁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。
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姿搏睁查询网站，萝卜投研。
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。
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。
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。
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。
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、焦点银罩小组进行头脑风暴、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。
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。
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？
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。
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。
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。
在哪里能找到各行业的分析研究报告?
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、网络逗察爬虫等。
行业分析的机构，以中国产业竞争情报网为例，有“市场深度分析”、“细分行业毁指派研究”、“投资前景分析”、“市场价格预测”等，根据客户的需求，具体的文书格式和内容会有较大的不同，和项目可行性研究报告不同，行业分析文书具有较大的个性化定制弹性。
行业分析存在价值：
1、行业是由许多同类企业构成的群体。如果我们只进行企业分析，虽然我们可以知道某个企纤贺业的经营和财务状况，但不能知道其他同类企业的状况，无法通过比较知道企业在同行业中的位置。
2、而这在充满着高度竞争的现代经济中是非常重要的。另外，行业所处生命周期的位置制约着或决定着企业的生存和发展。
阿里品牌数据银行：全网最全数据银行介绍！（附海量截图）
作者介绍
画像数据产品@草帽小子
《大数据实践之路：中台+分析+应用》核心作者
著有用户画像、标签体系、广告投放等系列文章
人人都是产品经理专栏作家
“数据人创作者联盟”成员
大家好，我是草帽小子~
上个系列篇《 阿里达摩盘：一文掌握阿里达摩盘的6大能力！ 》，我们介绍了达摩盘DMP，接下来我们一起来探究阿里的品牌数据银行的能力。
01 初识品牌数据银行
品牌数据银行是阿里推出的消费者资产平台，融合了阿里全域渠道消费者数据以及品牌自有数据，助力品牌进行精细化分层运营。
品牌数据银行的数据包含阿里系消费者数据，如支付宝、阿里妈妈、天猫、菜鸟驿站、饿了么等；以及品牌自有的消费者数据，如站外媒体曝光、品牌的粉丝会员等。
如下图，看阿里系商家工具的对比，包含品牌数据银行、达摩盘、客户运营平台、生意参谋。如顷从整体来看品牌数据银行，是从品牌的维度来看消费者的数据，而达摩盘等主要是从店铺维度；另外数据银行能力包含品牌全网消费者数据回流，数据范围和应用范围比达摩盘、生意参谋更广。
品牌数据银行由4A模型发展而来，即融合、分析、激活、应用，提供链路流转分析、自定义分析、会员粉丝分析渣枯陆等功能模块，帮助品牌快速、便捷地进行消费者运营，沉淀品牌消费者资产。
如下图，阿里品牌数据银行主要包含融合沉淀、分析诊断、数据激活、应用定制4大模块。
接下来，我们来揭开数据银行各个模块神秘的面纱。
02 融合
01 消费者资产
为了帮助品牌持续沉淀消费者数据，还原消费者旅程，洞察品牌与消费者的亲疏关系，并持续深化与消费者关系，品牌数据银行提供了AIPL方法，来划分消费者分层。
消费者资产模块，包含消费者分析、全链路分析、链路流转分析。
消费者分析：划分了活跃消费者、消费者资产、活跃消费者对标、消费者周增长率、潜客-顾客比、关系周加深率。
全链路分析：划分A认知-I兴趣-P购买-L忠诚，看不同阶段的消费者人群整体变化趋势。
链路流转分析：划分认知、兴趣、购买、忠诚用户，在初始和结束阶段的人群流转。
草帽小子：消费者资产模块是品牌数据银行早期就有的能力，其核心在于AIPL模型。选择合适的用户分层，并围绕分层制定一定的转化策略，对于消费者资产平台而言至关重要。例如阿里有AIPL用户分层模型、京东有4A模型、败埋字节有O-5A模型，这些模型本身比较浅显易懂，其背后对应的营销转化策略会更为复杂、重要。感兴趣的朋友可以加数据交流群一起探讨。
02 数据融合
品牌在发展过程中，会积累多方会员数据等，这些数据可以通过数据融合模块进行处理。数据融合模块包含上传人群、上传标签、一方人群、一方标签等。
草帽小子：该模块主要能更好地帮助商家用好自有数据。
03 分析
分析诊断模块，从粉丝会员、到商品分析，再到场景运营、活动沉淀分析、品牌增长分析等多视角进行深度分析。
01 场景运营
场景运营划分了新客拓展、高潜人群促转化、老客运营促复购、会员招募与运营、活动人群再营销、新品运营策略等。将一些核心的运营方式场景化，可以十分直观地给运营人员赋能。
草帽小子：场景运营是上新的能力，在分析的基础上，加入了更多运营策略模板，提升产品的易用性，这对我们做画像的人群推荐具有较大借鉴意义。
02 粉丝会员分析
粉丝会员分析，主要包含品牌会员、店铺会员，分析活跃会员、不活跃会员、购买会员、活跃未购会员。
03 商品分析
商品分析，构建人-商品之间的关系，分析单品上消费者行为。并进一步分析该单品的总互动人数、新增品牌认知、兴趣、购买、忠诚人数。
草帽小子：在用户分群过程中，我们划分的群体越多，运营人员反而越不知道怎么用，难以形成比较体系化的策略。而品牌数据银行做的比较好的是，使用了AIPL模型，将其贯穿至整个产品体系、分析体系、运营体系，从而发挥出数据产品的最大价值。
04 活动沉淀分析
活动沉淀分析，沉淀了消费者的活动数据，分析活动前1天和活动结束当天，消费者总量、品类购买力、消费者转化力数据，以及活动的拉新和留存效果分析。
草帽小子：营销活动在各大品牌促销应用上十分广泛，要统计好活动带来的效果，则需做好活动数据的回流、渠道数据归因等。这是重点也是难点，后续文章进一步研究。
05 自定义人群分析
还有比较基础的模块就是自定义人群分析，这主要是人群圈选模块，划分了以场圈人、以货圈人、属性圈人、IP粉丝圈人几种方式。这跟《 阿里达摩盘：圈选人群、渠道沉淀人群、智能迭代人群... 》构建方式类似。
草帽小子：通常属性圈人是人群圈选中较为常用的模块，需要结合一定的业务场景，例如在电商场景下，基于人-货-场的模型，可拓展成以货圈人、以场圈人等。在长租场景下，基于房-客模型，则为以房圈人。
04 激活
数据激活主要是数据应用，根据品牌需求，将目标人群推送至钻展等多渠道。
这里的对接，分了很多渠道，包括阿里妈妈、CRM、策略中心、天猫营销平台、高德、支付宝、本地生活等等。
05 应用
应用模块主要包含应用市场和数据工厂。例如在应用市场能力上，品牌方可根据不同营销场景，订购服务商已打包好的完整解决方案。
草帽小子：场景运营策略需要一定的数据分析和营销经验才能得出，服务商可将其进行售卖，进行商业变现。由此也可看出消费者资产平台中，营销策略的重要性。
数据统计的相关网站
产品分析，少不了要了解产品的行业情况、用户使用量、版本情况等等....
那这些数据哪里来呢？
必备数据来源渠道
1.产品用户信息
艾瑞数据：
易观智库：
（移动观象台）：
腾讯大数据态春：
2.产品版本信息
（七麦数据）：
App Annie ：
3.行业报告分析
极光大数据：
艾瑞数据：
易观大数据：
：
艾媒网：
199it ：
360营销学院：
互联网教育研究院：
36kr：
4.关于公司概况
拉勾：
天眼查：
IT桔子：
：帆型耐
App Annie ：
5.APP舆情监控
微博微指租亏数： （微博动态）
新浪微舆情：
微指数：
百度指数：
阿里数据：
林克舆情分析：
