互聯網數據分析報告精選(九篇)

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第1篇：互聯網數據分析報告范文

2010年為教師觸網分水嶺，近60%教師使用百度文庫

報告指出，2010年是教師觸網的“分水嶺”。2010年后，越來越多的教師開始利用網絡資源進行備課、教學。以文庫為例，在全國教師量基本穩定的情況下，文庫中教師的數量不斷增加，從2010年的220萬，增加到2013年的846萬，3年時間里增長了近4倍，占全國教師總量近60%，打破了優秀教學資源之間的信息孤島局面，成為教育界全新的教育平臺。

教學方式互聯網化，資源流動縮小教育鴻溝

全國近60%的教師群體觸網，也帶來了教學方式的大轉型。傳統的線下備課、制作教案、公開課分享的方式已經開始向網絡資源搜索、電子化制作、網絡分享轉變。同時，互聯網教育分享也令教育資源的流動速度加快、傳播范圍更廣， 有效地克服了時間差、地區差，縮小了教育的地區鴻溝。百度文庫數據顯示，山東、江蘇、廣東等教育大省的教師成為文檔資源主要貢獻者，而中西部教育相對落后省份的教師通過百度文庫下載教育文檔而從中受益。互聯網帶來了教育資源的流動，形成了發達地區支援落后地區的正向循環。

教師人群：80后人數最多，90后最活躍

第2篇：互聯網數據分析報告范文

（湖北經濟學院電子工程系，湖北武漢430205）

摘　要：根據CNNIC的統計，截止到2013年年底，我國移動電話用戶超過12億戶，超過人口總數的85%；固定互聯網寬度接入用戶達到1.86億戶，其中4M以上用戶占寬帶用戶總數的比重達到75.4%；移動互聯網用戶達到8.2億戶，其中3G上網用戶占比超過30%。中國平均每天用手機上網時長124分鐘，手機上網時間比電腦上網時間長29%，毫無疑問，中國已經進入以4V（多量、多樣、價值、速度）基于互聯網的大數據時代大數據的到來，更是一場人類思維、教育的革命。大數據不僅在顛覆傳統經濟模型、概念、而且也對傳統的工業性社會中的職業及其發展的觀念進行碰撞和沖刷。如何對處于大數據時代的高校學生進行富有成效的就業指導工作已經成為就業工作的新方向。本文結合大數據時代的教育發展趨勢，提出大數據時代高等院校的就業指導工作的若干建議和意見。

關鍵詞 ：大數據；多媒體；顧客體驗；數據挖掘

中圖分類號：F241.21文獻標志碼：A文章編號：1000-8772（2014）22-0220-02

收稿日期：2014-07-20

作者簡介：陽昆（1979-），女，湖北武漢人，碩士，講師。研究方向：生涯規劃，就業指導。

一、引言

著名的未來學家弗里德曼在《世界是平的》這個書里面，提出了互聯網3.0時代的概念，告訴我們通過寬帶及互聯網，個人可以變得更加強大，而世界怎變得更小。比如，現在青年學生可以通過軟件的客戶端，點擊不同老師甚至不同學校的的同一門課程。各種微課堂，e——learning課堂的層出不窮，給予學生們更多的拇指投票的權力，學習方式和教育模式的變革也導致高等教育機構的管理和服務的革新。顯而易見，青年學生對移動互聯網的日益增長的需求與傳統的高等教育的供給模式矛盾將不斷深化，大數據的到來，也帶來了象牙塔的革命！高校的就業指導工作是高校教育供給機制的促進和改良劑，也是提高象牙塔學生就業質量的重要環節。如何在大數據特別移動互聯網時代因時而動，率先占據主體地位，獲得就業指導在互聯網時代的話語權，是個值得探索的話題。

二、傳統的高校就業指導工作在大數據時代危機重重

1.就業指導形式已經無法滿足現代大學生個性化、多樣化、特質化的需求。

傳統的就業指導表現為更多的是行政性指導和形勢政策的分析報告會和輔導員、班主任的個人談心形式，傳統的滿堂灌、一言堂在高校的課堂，班級的會議中屢見不鮮，效果是可想而知的。現在的大學生大多數都是中國互聯網的同齡人，他們甚至比高校老師更懂得、更需要大數據時代的紅利和前景。學生價值多元、個性多樣、需求多角度的現狀給予高等教育的學生管理和服務的駕馭能力提出了新的挑戰。

2.高校的就業指導的主體地位也面臨著多媒體、多信息服務平臺的挑戰。

由于大數據時代特有的互聯網和軟件平臺，個人價值的尊重與訴求得到空前的表現，人性化、個性化的服務性的理念凸顯出來。人人都是麥克風，個個都有發言權，互聯網時代，將使得在家上學、教育空間設計、面向未來的學校界限的消失成為趨勢。多種媒體和信息平臺更加充實著90后大學生的網絡生活（他們可能是中國生活網絡化程度最高的群體了），而青年大學生都處于自我價值逐漸形成時期，社會閱歷不足，分析能力和判斷力尚未成熟。多元化價值觀、一些消極、不健康的價值取向借助互聯網、大數據時代的便車，也進入了校園，這對高校的就業指導的主體地位和話語權提出了嚴峻的挑戰。

3.高校的就業指導教師的數據分析能力將在大數據時代面臨著提升。

高校的就業指導老師承擔著課堂的授課和課下的指導工作，他們必須具豐富的專業知識和一定的人生閱歷，對行業和時代的發展趨勢有一定的分析與判斷能力。他們的專業能力是衡量教學和指導質量最重要的方面，也是學生衡量一個教師優劣的重要標準。面對著與互聯網同齡的90后們，盡管專業知識占據著重要位置，盡管他們有著豐富的社會閱歷，有種重要的能力可能乃至將來會成為評估一個教師專業化的重要指標——教育數據的分析，老師如何從學生紛紛復雜的教學活動中、實際指導工作中，通過對相關數據的分析、關聯、總結與預測、有效提高學生的成績，理性引導他們充分就業、完成職業生涯的良好開端，數據分析的能力顯得尤為重要。

4.數據分析技術及成果應用尚未引起高校的足夠的重視

當前高校的就業形勢嚴峻，使得各個高校異常重視畢業生工作，從計劃到總結，從過程到結果，高校的畢業生工作可謂是事無巨細。雖然就業工作總結能夠使高校的就業指導工作、甚至人才培養工作得到回饋，但由于很多高校尚未轉變觀念，或因技術條件不足，尚未將數據分析的技術及其成果應用于就業指導的全過程，這個只是零散的，不規則的，部分的，階段性的，反饋的結果也帶有片面性。學生對人才培養質量的滿意程度、學生的就業規律這些都隱藏在數字下面，潛在價值尚未體現。

三、更新觀念、轉換思維，積極應對大數據時代的挑戰

1.形成以學生為中心，學生職業價值觀為核心，滿足學生需求，勞動力市場需求，建立起勞動者與勞動市場雙向動態匹配指導的新模式。

在注重體驗和個人價值的大數據時代，高校的就業指導將在基于大數據以及軟件平臺應用背景的前提下，以學生個人體驗為中心，以學生需求、勞動力市場為兩個基本點，對在校大學生提供實時、在線、個性化、全程化的就業信息服務的全過程。積極、主動、關注學生的服務體驗經驗、貼近學生的心靈，走進互聯網特別是移動互聯網將是大數據時代高校就業指導服務將是學校在各種媒體和平臺的競爭中拔得頭籌的關鍵。就業指導服務部門將于學生工作工作部門合作，積極開展對學生就業價值觀、職業價值觀的引導和教育工作，發揮校內主流媒體的輿論導向作用，通過課堂與課下、線上與線下的的教育和實踐工作，引導學生正確、理性對待社會的不良職業價值理念和人生觀，形成積極、健康的職業價值觀。

不可否認，傳統的大課堂、傳統的咨詢與輔導將依舊堅守在課堂中，更多的是就業指導人員深入互聯網，進入微信群，走進學生的網絡社交空間，貼近學生的現實交往群體，就業指導人員將和就業求助人員將建立平等的對話關系，倡導關注學生體驗，提升學生就業指導服務的滿意度。

2.以生涯發展為基本點，熟練運用數據挖掘和分析技術，提升學生的就業質量

自職業規劃大師舒伯提出以自我發展為核心的的生涯發展理論后，如何引導學生進行連續而又穩定的職業生涯規劃和實踐變成了就業指導的發展方向，這項工作則在大數據時代中走向了積極的實踐階段。高校就業指導部門將從海量的學生個人信息和勞動市場信息的挖掘與分析中，找尋個性不同、需求迥異、價值多元的個性化的就業指導服務類型來匹配學生的需求，屆時，實時、在線的形勢政策分析報告會與量身定做的“微服務”、“微自信”“微指導”將同時進入學生的移動職能終端中，比如在線職業傾向測評、在線面試指導、在線的求職策略，在線工作分析等，學生通過移動智能終端將大大提升他們的求職成功率。學生甚至可以根據個人喜好、需求選擇不同的就業指導信息服務載體，學生將從傳統的就業指導的接受對象反客為主，成為就業指導服務的的主體。就業指導管理及服務部門將因學生需求不同不斷運用海量數據挖掘技術與分析技術，學生的數據將有效得到整合、挖掘、分析，數據潛在的價值將得以體現。高校就業服務部門隨之探求企業需求規律、學生求職軌跡、市場及行業發展趨勢，不同性別、不同地域、不同種族學生的求職，為學生提供更加真實和具體的就業信息服務，學生穩定就業、高校有效指導、勞動力市場需求得到有效反饋，最終實現三者的動態平衡。

3.避開盲點——保護求職者個人隱私，將成為大數據時代高校就業指導工作新亮點；

自從美國的斯洛登披露了棱鏡事件之后，大數據無處不在的第三只眼使得互聯網社會的公民都毫無任何隱私而言。學生在校期間的數據是否由于信息安全的不確定性將被社會上的不法機構或者不法分子侵占，作為不正當的使用。而青年學生普遍存在網絡個人隱私保護意識淡薄，使得在就業系統系統中，學生的人格傾向、興趣傾向、身體等個人隱私信息，如何被有效保護和有效識別，高校的學生工作服務系統，高校就業指導服務系統，等其他社會力量的多遠參與，將是高校就業指導工作中數據隱私保護的多元力量。

4.倡導建立終生、多媒體、多渠道的教師學習模式，打造一支適應大數據時代就業指導的服務團隊。

大數據時代的4個V（volume，Varity，Value，Velocity）在一方面提高了就業指導服務的效率的同時，也給就業指導人員提出了更高的挑戰。大數據時代是云技術、分布式處理、數據挖掘和數據分析技術大張旗鼓的時代，數據勘探和數據分析軟件可以通過提供實時反饋學生職業生涯規劃的實現狀況來幫助學生，教師可以使用這些工作來研究學生的職業發展模式并修正后期規劃以便滿足學生個人的需要，而這些都需要就業指導的人員對新技術、新媒體、新渠道、新的數據分析方法的理解、掌握和應用，只有不斷學習，不斷適應，才能打造一支業務過硬的就業指導隊伍。

5.建立一個中心，兩個基本點的線上與線下、實時與多時就業指導服務的績效評價體系。

正如《世界是平的》所說，互聯網的無線小與個人價值的無限大形成了一個極大的反差。在倡導個人主觀體驗，個人價值的大數據時代，就業服務的多媒體和多視角給就業服務的績效評價體系新的思考方向。評價就業指導的服務，可以以學生主體滿地度為中心，學生家庭、供職單位為兩個基本點的線上與線下、實時與多時、多角度的就業指導輔導的績效評價體系。以評促進，以評促改，以評促建，切實讓高校在大數據多媒體的時代下最大程度地獲得影響學生職業與就業行為的影響力。

參考文獻：

[1]王國強沙嘉祥吳藝雄關于在教育業倡導顧客滿意戰略的一些想法第八屆亞太質量組織（APQO）會議，2002年9月15日.

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[3]白永生焦艷新媒體背景下就業指導課課程教學改革教育與職業2012.9第26期.

[4]王平何筱媛大數據時代的機遇與挑戰第二屆“新媒體與社會發展”全球論壇暨中英“新媒體與社會發展”雙邊對話綜述2013.3.

第3篇：互聯網數據分析報告范文

因此，很多企業都會利用Hadoop實現數據存儲，再通過其他工具實現對大數據的高速捕獲和實時分析。這里，我們將通過艾瑞咨詢集團的一個真實案例，解讀一下敏捷BI如何和Hadoop進行互補，幫助其實現互聯網大數據分析的。

定制化項目效率低下

艾瑞咨詢集團（iResearch）是一家專注于網絡媒體、電子商務、網絡游戲、無線增值等新經濟領域，深入研究和了解消費者行為，并為網絡行業和傳統行業客戶提供市場調查研究和戰略咨詢服務的專業市場調研機構。

目前，艾瑞咨詢集團可以向企業提供線下報告和軟件兩種定制化咨詢報告服務。但是，企業客戶的定制化需求非常多變，艾瑞咨詢集團生成一份線下報告交付周期需要3至4周，提供軟件的交付周期則需要半年。再加上項目所需人工成本升高、迭代周期延長，艾瑞咨詢集團往往不敢承接太多定制化項目。

通過調研，筆者發現了艾瑞咨詢集團的真正需求：根據時間維度和網站匯總對用戶的來源地區、來路域名、頁面訪問次數、停留時間、有效訪問次數、跳出率、回訪者、新訪問者、回訪次數和回訪相隔天數等相關數據進行統計分析，并且還能夠在動態添加條件之后，通過對監測用戶行為獲得的數據進行分析，以最終得出更加詳細、清楚的用戶行為習慣。

因此，艾瑞咨詢集團迫切需要一種更加敏捷、高效的大數據分析工具提升定制化業務的效率。

大數據面前：敏捷BI PK傳統BI

在解決艾瑞咨詢集團面臨的難題時，傳統BI的做法是，IT人員事先根據需求分析進行建模，建好二次表或打Cube并提前匯總好數據，業務人員才能在前端查看到分析結果的報表。雖然這種做法很成熟，但是解決不了艾瑞咨詢集團的難題。

首先，業務人員查看的報表相對靜態，分析的維度和度量的計算方式已在建模時預先設定好，不能更改。例如，定好了求和或求平均數，再想改成求方差必須再去修改模型。

其次，分析需求變更時，業務人員不能直接調整報表，需要IT人員重新建模或修改已有分析模型，耗時較長，響應速度較慢。

最后，有些企業的數據量很小，也需要按照此流程和架構來進行大費周折的數據分析。

造成這些問題的本質原因是，過去的技術架構針對海量數據的計算能力不足，企業用戶需要通過建模、二次表、Cube提前進行數據運算匯總。

艾瑞咨詢集團希望為企業客戶提交這樣一份分析報告，不僅能看還能動態分析。對于艾瑞咨詢集團來說，數據展現應該是起點而不是終點。看到了數據，要能交互式分析、深入向下挖掘，要能發現問題并找到答案，還要能采取行動。與數據交互的過程要足夠快，如果用戶每次點擊需要等三五分鐘才出結果，就無法進行交互分析。

并且，分析報告應能讓非IT部門的同事直接在分析平臺上做出來。不能把所有的分析報告需求都提交到IT部門，這樣會嚴重增加IT部門的工作負擔。同時，敏捷BI的實施和操作要簡單化，讓業務人員可直接使用。

同時，分析報告需求經常需要牽涉到數據層的改動，需要IT部門去改進數據層和業務層，傳統BI平臺需要一兩個月才能完成模型梳理。敏捷BI無需事先建模，可以在分析過程中靈活調整分析維度和報表展現，需求變更可以在一天之內響應，提升企業的洞察力決策力。

與傳統BI的重量建模、統一視圖不同，敏捷BI采取輕量建模、N個視圖的方法，不建二次表和Cube，數據導入后可以直接進行分析，并且業務人員可以實時調整分析的維度和度量的計算方式，極大地增加了靈活性，真正做到和數據對話。

既然有這么便捷的方式，為何傳統BI不采用這種架構呢？那是因為，傳統技術架構沒有引入大數據技術，面對海量數據無法在用戶點擊后的幾秒內就展現企業客戶需要的分析結果，因此必須通過建模提前把數據匯總好，才能保證分析報表展現時的速度。

因此，實現敏捷BI的前提是采用新架構處理數據，其涉及的技術包括分布式計算、內存計算、列存儲、庫內計算等。敏捷BI可以通過更低的成本、更短的上線周期，快速讓企業洞察到數據的含義和價值。

業務效率數倍提升

深入研究艾瑞咨詢集團要分析的數據，筆者發現，艾瑞咨詢集團每天要分析的數據量達幾千萬條，且不同企業客戶的分析需求各不相同。因此，復雜多變的多維度分析需求對分析工具的分析性能提出了更高的挑戰，而傳統的數據庫和Hadoop架構已經無法滿足高性能和即時分析的需求。

為此，艾瑞咨詢集團考察過國外一些知名的產品，但是當他們獲知產品的價格和后續的服務費用之后只能放棄。而國內大多數的分析工具大多是上一代BI，需事先建模再進行分析，難以應對靈活的多維度分析變化需求，且針對大數據量的處理能力不能滿足要求。

最終，艾瑞咨詢集團選擇了永洪敏捷BI技術。當艾瑞咨詢集團將三個月的細節數據（約50億條）導入敏捷BI系統，直接就可以展現出定制分析報告。對比原先基于Excel和SQL編程的分析方法，艾瑞咨詢集團的業務效率獲得數倍的提升：線下報告交付周期從3至4周縮短至小于1周，軟件交付從半年縮短至一個月。

同時，艾瑞咨詢集團原來由于擔心需求變化導致沒有能力交付的很多項目被收入囊中。采用敏捷BI工具后，艾瑞咨詢集團可以在幾天內快速搭建原型向客戶展示，任意的需求變更都可以一周內調整完畢。這種快速原型試錯的方式，使得艾瑞咨詢集團有能力承接很多此類項目。

由于業務效率的極大提升，有能力承接更多的項目，艾瑞咨詢集團的收入空間也出現了數倍的增長。與此同時，艾瑞咨詢集團的客戶滿意度也穩步提升。

不僅如此，為了提供更加直觀可交互的分析報告，提升企業用戶體驗，艾瑞咨詢集團基于敏捷BI工具，構建了一個新型SaaS平臺。艾瑞咨詢集團把企業客戶用Hadoop架構存儲的數據，通過敏捷BI提供的接口導入到數據集市內，然后通過敏捷BI快速呈現出結果。

事實上，Hadoop和敏捷BI都有各自適用的不同業務場景，兩者是相互補充的關系。當前，很多企業都采用Hadoop實現數據的存儲，然后把Hadoop數據導入敏捷BI基于分布式內存計算的高性能數據集市中，之后再進行數據可視化分析。鑒于現在Hadoop在企業的應用相當廣泛，永洪敏捷BI產品也支持Hadoop數據源的連接。

第4篇：互聯網數據分析報告范文

當移動端微信營銷泡沫破裂時，中小企業如何通過移動營銷模式匹配消費者需求，顯得更加迫在眉睫。有行業專家指出，憑借廣拉新丶強留存丶高轉化丶易開通等特點，百度新推的移動平臺官方服務賬號“直達號”，有望成為解決這一問題的終極答案。直達號是百度世界大會上重磅推出的移動營銷產品，基于移動搜索丶@賬號丶地圖丶個性化推薦等多種方式，可以讓億萬客戶隨時隨地直達商家服務。

中小企業移動端微信營銷泡沫破裂

此前，眾多中小企業試圖通過微信，在移動互聯網謀求突破，但很快便發現這一社交屬性強烈的平臺并不適合企業營銷。第三方咨詢機構“微信海”的《2014商超百貨行業微信運營數據分析報告》指出，近一半傳統行業商家對于微信營銷保持觀望態度。商家們開展微信運營的首要目標是“吸引與保留客戶”，占比高達52.4%。但是在實際運營中，這一目標的預期效果卻受到多種因素的影響。調研數據顯示，“微信關注用戶轉化率低”與“人力資金投入大丶技術要求高”是微信運營的首要瓶頸，分別占比30.5%與29.6%。

寶馬某4S店負責人表示，在一年半前開通了微信公眾號，盡管每天都會更新內容，投入兵力去實現“內容為王”，但除了品牌宣傳外，在運營環節卻成績欠佳——微信的通道，居然迄今為止沒有給店里帶來一個新客戶，而老客戶中，主動通過微信預約維修保養比例也不超過5%。

一方面，微信的閉環入口難以直接觸達用戶，中小企業只能花大量的錢去尋找粉絲，但卻收效甚微；另一方面，微信難以直接匹配網民的隨時隨地需求，特別針對網民餐飲丶家裝等生活服務類需求，網民更習慣于快捷的搜索解決方案。

直達號優勢助力中小企業決勝移動營銷

在直達號推出以后，中小企業在移動營銷中拉新與維老丶推廣與服務之間的矛盾將得到有效改善。百度本身即是互聯網營銷推廣的最強平臺，如今基于移動搜索丶@賬號丶地圖丶個性化推薦等多種方式，讓億萬客戶隨時隨地直達商家服務，為中小企業提供了一站式丶能夠同時解決營銷效果和企業服務模式轉變的雙重需求，充分滿足移動互聯網時代消費者的多樣化需求。綜合來看，其在中小企業移動營銷上具備以下幾大優勢：

第一，直達號能夠直達更多目標受眾。

如今在移動互聯網產品領域，百度已經取得了巨大的領先優勢。包括手機百度丶百度地圖丶百度貼吧等14款移動互聯網應用用戶過億，且這些應用互為補益，構成了互為關聯的完整生態體系。

相較于其他互聯網企業的移動互聯網布局，百度的移動互聯網產品更為場景化，用戶使用更多為“需求性”，產品的營銷屬性更強。百度直達號不僅可以讓商家擁有直面全網用戶的平臺，還可以借助LBS定位丶地市級營銷丶大數據挖掘等手段，為商家精準匹配目標受眾，讓中小企業直達核心用戶，避免營銷費用浪費。

第二，直達號成功將營銷效果與服務結合

百度平臺的營銷效果是歷經多年丶無數家企業的驗證，而此次百度直達號在串聯起百度最優質的營銷資源之外，還同時具備了強大的CRM管理功能。可以查看所有與其產生交互的客戶列表，利用數據分析，為其畫像，貼標簽，完成對用戶的個性化管理。

同時，由于百度賬號體系的不斷完善，網民與商家的直接溝通丶分享甚至支付等都極為方便。在保障營銷效果的前提下，百度直達號充分滿足了如今網民對通過移動搜索尋找“服務”的需求，有效幫助推廣企業增強客戶黏性，實現有效客戶的“強留存”。

第三，直達號能夠完成線上與線下消費場景的無縫對接

在中小企業中，有大部分屬于生活服務行業，因為生活服務行業具有到店消費丶服務到人等特征，在進行傳統互聯網推廣時常常會因為“鋪面太大”，或者線上廣告無法與線下服務實現直接對接，使得營銷的轉化率低，造成營銷費用的浪費。

百度直達號通過將營銷平臺對接前臺消費，成功打通了線上與線下的藩籬，實現了“連接人與服務”的O2O無縫對接。用戶可以在線上搜索信息，咨詢服務，再借助地圖功能導引到附近門店，接受服務后再通過手機支付，線上線下隨時輕松切換。正如百度公司副總裁李明遠在百度大會上所說，直達號就像一座橋梁，將商家的服務與顧客的需求，通過移動互聯網進行連接，促進交易，實現線上線下服務的完美結合。

第四，直達號能夠更輕松的實現高效管理

對于中小企業來說，在進行移動營銷時還面臨一個現實問題：人力資源的投入成本。而百度直達號可能是現在最節省精力的一站式營銷平臺。原有的移動站點可以實現一鍵轉化直達號，而在運營過程中，更省時省力，但推廣效果卓著。

第5篇：互聯網數據分析報告范文

如何能制作出一份成功的簡歷，以增加在簡歷篩選中的勝算?如何能在不降低成功率的前提下提高簡歷篩選的效率?以下是小編整理的簡歷表格的格式參考，以供大家閱讀。

簡歷表格的格式一：姓名：性別：女年齡：21 歲身高：163cm婚姻狀況：未婚戶籍所在：現居住地：工作經驗：3-5年聯系電話：郵箱：最高學歷：大專專業：建筑裝潢設計求職意向最近工作過的職位：導購期望崗位性質：全職期望工作地：信陽市期望月薪：2900期望從事的崗位：客服專員/助理(非技術)期望從事的行業：互聯網/電子商務技能特長技能特長：接受新生事物快，勤奮好學，具有2年多的電子產品銷售經驗。教育經歷中國計算機函授學院(大專)起止年月：2007年9月至0年0月學校名稱：中國計算機函授學院專業名稱：建筑裝潢設計獲得學歷：大專工作經歷XX電腦城- 導購起止日期：2009年10月至0年0月企業名稱：弘運電腦城從事職位：導購業績表現：主要銷售主裝機，數碼周邊配件等　簡歷表格的格式二：姓名

性別

女

出生日期

1985.11.21

民族

漢族

血型

O型

婚姻狀況

已婚

教育程度

本科

工作年限

4年

政治面貌

群眾

現有職稱

無

戶口所在地

山東省青島市

現居住地

青島市

聯系方式

電子郵箱

求職意向

期望從事職位：數據分析師

期望工作地點：青島市

自我評價

1、具有扎實的統計學專業基礎知識，掌握常見的統計方法；

2、熟練掌握常用的數據挖掘方法，算法和相關工具、熟練使用SAS軟件；

3、數據處理能力很強，熟練使用Office軟件；

4、有良好的邏輯思維能力，注重細節、對數字敏感，能挖掘數據背后的意義，能夠獨立完成、撰寫業務數據分析報告。

工作經歷

2010年7月-2012年7月

山東****網絡有限公司

單位性質：合資

所任職位：數據分析師

工作地點：青島市

職責描述：

1、根據業務需求，制定用戶使用行為數據的采集策略，設計、建立、測試相關的數據模型，從而實現從數據中提取決策價值，撰寫分析報告；

2、跟蹤并分析客戶業務數據，為客戶的發展進行決策支持；

3、完成對海量信息進行深度挖掘和有效利用，充分實現數據的商業價值；

4、支持微博事業部等產品部門下的運營，產品，研發，市場銷售等各方面的數據分析，處理和研究的工作需求。

2008年6月-2010年6月

****公司

單位性質：國企

所任職位：數據分析助理

工作地點：青島市

職責描述：

1、完成對行業銷售及相關數據的分析、挖掘，熟練制作數據報表、撰寫評估分析報告；

2、獨立完成用戶行為特征與規律的分析，關注市場動態與風險，為產品方向提出合理建議；

3、在分析師的指導下構建公司業務領域數據分析與挖掘模型和方法論；

4、針對歷史海量商業數據，能及時發現和分析其中隱含的變化和問題，為業務發展提供決策支持；

5、完成數據分析相關的需求調研、需求分析等。

項目經驗

2011年5月*****項目

項目職責：

1、收集用戶使用行為數據；

2、完成行為數據的分析；

3、制定模型與產品運營間的聯動接口。

教育背景

2004年9月-2008年6月

山東**大學

統計學專業

本科

主要課程：數學分析、幾何代數、數學實驗，常微分方程、數理統計、抽樣調查、多元統計、計算機應用基礎、程序設計語言、數據分析及統計軟件、回歸分析等。

掌握了扎實的專業基礎知識，擅長數學，有很強的分析和演算能力，業余廣泛了解相近專業的一般原理和知識，如經濟學、計算機操作等，在統計計算的基礎上鍛煉了視野廣闊的分析技能。

培訓經歷

2010年3月-2010年10月

數據分析與SAS培訓

主要課程：SAS體系內容、ETL技術、SAS分析技術、假設檢驗、方差分析以及各種模型分析等。

通過本次數據分析培訓，全面掌握了SAS的內容，如邏輯庫及操作符與SAS的表達式等，能夠完成復雜數據步的控制，數據集整理以及主成分分析、因子分析等，提升了數據的分析能力。

專業技能

熟悉數據分析模型的建立，能獨立完成數據分析并針對結果給出一定的建議。

簡歷表格的格式三：姓 名性 別男出生日期1990-10-9戶口地廣州住宅電話*****手 機EMAIL個人主頁****聯系地址廣東省xxxx畢業院校工作經歷時間所在公司職位相關說明20xx年1月2日——

20xx年10月15日廣州無限信息傳播有限責任公司網頁制作工程師/WEB美工/項目經理畢業以后找的第一份工作，主要職責是網頁設計、FLASH制作以及平面設計。由于能力突出，后期在做大型項目中國校園商務網時任項目經理20xx年10月——

20xx年3月馨藍數碼工作室設計師第一份工作辭職以后與幾個朋友自行開發制作馨藍游戲網20xx年3月——

20xx年9月31日廣州高安軟件有限公司美工監理，設計師馨藍游戲網與該公司簽署合作協議，正式合并到該公司，自己也加入該公司參與網站建設工作，為尋求個人更大發展而離開該公司主要作品（建議上我的求職主頁查看詳細*******）網頁作品FLASH作品精益眼睛眼鏡店網站導入FLASH

NEC網站導入FLASH

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第6篇：互聯網數據分析報告范文

在銳捷網絡RG-BDS產品上，銳捷網絡安全與應用交付產品事業部總經理項小升表示：“銳捷網絡擁有完整的安全產品線，但我們多年來在安全產品的用戶部署過程中發現很多用戶并沒有真正地發揮出安全設備應有的作用，其原因在于缺乏好的工具對安全日志進行充分挖掘與利用。同時，安全的發展到了一個變化的時代，移動、云計算、大數據成為各領域有效的變革技術，我們可以通過這些新的技術去改變傳統的安全，讓用戶體驗到新技術帶來的新價值。”

網絡安全“態勢感知”是新興技術，是未來十年中國互聯網安全的創新方向之一，它包含漏洞挖掘、網絡攻擊、用戶行為分析等一系列技術和相關創新產品，而其中最關鍵的一項便是“大數據”。銳捷本次的RG-BDS大數據安全平臺，則采用了業內領先的整體結構和精準的大數據分析模型，將用戶的高危風險準確、實時、直觀的呈現地出來。

據銳捷網絡安全與應用交付產品事業部解決方案部經理蔡錚鳴介紹，銳捷大數據安全平臺RG-BDS整體架構包括了安全管理對象、事件采集、專項管理、大數據分析、業務功能和綜合展現，共計“六層模型”。另外，RG-BDS大數據安全平臺通過智能的“四步法則”，即：第一，收集并標準化海量數據，構建安全大數據倉庫；第二，日志、資產、漏洞關聯分析，直擊要害問題；第三，工單系統+知識庫，實現閉環安全管理；第四，量化呈現安全業績，實時跟蹤安全態勢；最終達成掌握安全態勢和量化展示安全工作業績的管理目標。

在虛擬化、云計算、BYOD、大數據帶來變革與創新機遇的同時，黑客的進攻手段和安全防護技術也都經歷著快速進化。隨著大數據時代的到來，海量的數據不斷在企業中流動，進入企業內部網絡的途徑也越來越多，黑客會利用APT等更高級的定向式攻擊，不斷尋找出網絡“弱點”，并隱藏其中，隨時發動致命的攻擊。但是，另一方面，大量數據的流動變化，也為我們尋找黑客的非法行為提供了蛛絲馬跡，利用不斷創新的大數據安全技術就可以做到“聽其聲、辨其形”，而網絡安全“態勢感知”也必將成為抵御未知威脅最鋒利的武器。

“態勢感知”的數據從何而來，就此，蔡錚鳴表示：“大數據不僅僅來自于銳捷網絡自身的設備和分析報告，還來自于與很多合作伙伴或第三方緊密的合作，比如其他廠商的設備或者一些分析、管理平臺允許銳捷網絡RG-BDS大數據安全平臺接入，收集數據，然后對數據實施標準化，最后才能對數據進行分析，得出分析結果。銳捷網絡目前已經與一些主流安全廠商的安全設備實現對接，比如思科、華為等。此外，銳捷網絡的網絡設備也支持Linux、Windows操作系統進行管理。”

銳捷網絡新推出的這款大數據安全平臺日后會向哪個方向發展呢？會和RIIL平臺做聯動嗎？

第7篇：互聯網數據分析報告范文

最近，很多學者在鼓吹第三次工業革命即將到來，這引起了全球產業界和學術界的熱議。

所謂第三次工業革命，就是指信息技術與工業技術的高度融合。有人將它說成信息技術將徹底改變人類生產能源、傳輸能源，乃至使用能源的方式，著名未來學家杰里米·里夫金，在他新近出版的《第三次工業革命》中，就完整地描繪了他對分布式能源結合信息技術，從而使人類生產使用能源發生革命性改變的宏偉遠景。

也有人將第三次工業革命描繪成基于大數據時代的數據分析，獲得深刻的商業洞察，從而幫助人類進行更加明智有效的決策，甚至提出了進一步智能化制造的概念。

不管怎樣，關于第三次工業革命的想象，確實帶給我們巨大的震撼，事實上也已經開始了。這次工業革命，根本上就是信息產業和傳統工業產業的深入融合。

我認為，第三次工業革命，會在三個方面展開。

首先，如里夫金所言，分布式能源和互聯網的結合，將打破人類在第一次和第二次工業革命中建立的以化石能源為核心的能源生產和消費模式，不僅可再生能源將成為能源供給的主流，所有的樓宇、廠房、乃至個人，都有可能成為能源的提供者，同時也是使用者。在互聯網技術和軟件技術成熟的今天，這一突破已經不是夢想。歐洲國家已經率先實施，并且在諸多領域處于全球領先的地位，比如歐洲太陽能的產能，就占到了全球70％以上，遠遠領先于包括中國和美國在內的其他國家。而德國分布式能源的發電量已經超過了集中式供電的發電量。

但是以美國和中國為代表的集中式能源的使用國家，其智能電網的概念仍以集中式供電作為模板，而且傳統能源巨頭的阻力仍將是推廣分布式能源的巨大阻力。在我國，風電和太陽能發電在國家的大力倡導、政策扶植以及金融補貼下算是取得了長足的進步，但是國內風電電網的有效接入，太陽能的本土化發展方面都還面臨著巨大的發展瓶頸。

其次，大量工業企業能源效率的優化也創造了工業流程改進、設備革新和信息產業融合的革命性機會。在傳統能源有效使用方面，中國依舊面臨巨大的發展空間。以鋼鐵冶金行業為例，中國鋼鐵技術最先進的寶銅，成本結構也被三個三分之一所困擾：三分之一受制于鐵礦石價格；三分之一來自于管理和人員成本；三分之一來自于能耗。而作為中國最先進的鋼鐵企業，寶鋼的能源循環使用最多也只達到了40％，而同類的日本企業早已超過了80％，所以，如何降低能耗，在現有的生產系統中通過設備的更新，智能化改造和信息技術的介入，使得能源管理提升一個層次，不僅對寶鋼這樣的高能耗鋼鐵企業意義重大，對整個中國的鋼鐵和重化工產業的能源使用轉型升級也將產生巨大的影響。更為重要的是，以合同能源管理為基礎的新的商業模式將造就一大批新型的服務型企業，為中國企業的轉型升級提供全新的產業機遇。

第三，以云計算和數據分析為代表的大數據產業，在中國還遠未展開，但是已經有一些具有前瞻眼光的企業開始關注并且進入這一領域。阿里巴巴就已開始布局云計算業務。在阿里巴巴的B2C平臺上每天有多達上億筆的業務交易，而這些業務交易所積累的數據將使得阿里巴巴有能力對客戶的交易類型、交易習慣、交易模式進行深入的分析和挖掘，從而提供有深度洞察的分析報告，這些分析報告無疑將對阿里巴巴的各位商家合作伙伴供應商具有重大的商業價值。在數據挖掘方面的布局，無疑將使得阿里巴巴這樣的公司，這樣數據型的公司獲得新的競爭力，并且催生新的商業模式。

阿里巴巴只是一個先進的例子，在中國擁有廣大數據技術的企業不在少數，但是具備大數據戰略眼光開始布局進而進行商業化規劃的企業目前尚為數不多。這里面的重大瓶頸來自于人才，傳統的工業、商業乃至流通企業儲備了一批對自身業務熟悉的人才，但是如何利用信息技術將產業優勢和信息技術進行嫁接，產生新的競爭優勢，真正跨界產業和信息技術的專業人士少之又少。

第8篇：互聯網數據分析報告范文

［關鍵詞］數據分析；大數據；智慧校園；決策支持

1國內外研究開發現狀和發展趨勢

1．1現狀與趨勢

在當今大數據、云計算、物聯網和移動互聯網等新思路、新技術快速發展的又一歷史時期，高等教育面臨著前所未有的發展機遇，在經歷了網絡化、數字化、信息化管理階段之后，“智慧校園”將是在“互聯網＋教育”趨勢下最重要的發展思路。隨著計算機技術的不斷發展，各種系統結構化和非結構化數據以前所未有的驚人速度迅猛增長，“大數據”時代已經到來。大數據是指數據結構比較復雜、數據規模大的數據集合。其數據量已經遠遠超出了一般數據管理工具可以承受的處理時間以及數據處理及存儲管理能力。在當今大數據環境下，高校管理系統的數據結構及數據量發生了巨大的變化。在數據存儲、數據管理、數據分析及數據挖掘等方面面臨著巨大的機遇和挑戰。為了有效地利用大數據為高校決策分析提供更好的服務，必須基于大數據建立相應的數據分析系統。

1．2國內外研究與開發綜述

隨著大數據的發展和教育信息化的不斷深入，基于大數據開展的高校校園數據分析與應用逐步受到重視。對大數據的定義始終沒有形成統一的意見。維基百科對大數據（Bigdata）的定義是：所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理并整理成為人類所能解讀的信息。麥肯錫全球研究院將大數據定義為：無法在一定時間內使用傳統數據庫軟件工具對其內容進行獲取、管理和處理的數據集合。加特納（Gartner）于2012年修改了對大數據的定義：大數據是大量、高速、多變的信息資產，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與優化處理。而在高校學生數據的分析應用方面，國內外高校均有開展相關的研究。紐約州波基普西市瑪麗斯特學院（MaristCollege）與商業數據分析公司Pentaho合作發起開源學術分析計劃，旨在一門新課程開始的兩周內預測哪些學生可能會無法順利完成課程，它基于商業分析平臺開發了一個分析模型，通過收集分析學生的學習習慣，包括線上閱讀材料、論壇發言、完成作業時長等數據信息，來預測學生的學業情況，及時干預幫助問題學生，從而提升畢業率。上海財經大學基于校園信息化數據基礎，開發了校務決策支持系統，面向人才培養、內部管理、科學研究和師生服務等方面開展決策分析；華東師范大學利用校園信息化基礎數據，開展了校車人數與載客分布分析，提升了校車使用率；利用一卡通數據開展了貧困生的特征確定、潛在貧困生分析、后續跟蹤驗證，有效提升了幫困扶貧的工作效率。

2需求分析

結合西安歐亞學院信息化建設基礎與海量的數據積累，建立“智慧校園”數據分析系統，通過此平臺的建設和應用，運用數據挖掘和知識發現，從而在大數據中獲取數據之間內在的相互聯系，以及其中可能存在的某種規律，從而有效提升校園管理的決策效率，提升教學科研與管理服務的綜合水平。通過調查走訪各部門，了解教師、學生與行政管理人員的相關需求。主要包括四個方面：一是教學數據分析需求。包括各分院、招生辦、教務處等部門對于招生、學生學習行為、教學質量、學科建設與學生就業等方面的分析。二是生活服務數據分析需求。包括圖書館、后勤等部門對于學生的消費行為即圖書借閱、網絡行為、資源利用等項目的分析。三是財務、人事、宣傳等部門對于全校的資產、師資力量、宣傳效果等項目的分析。四是研究發展部門對于全校科研項目與成果完成情況的分析（見圖1）。

3系統方案設計

3．1框架設計

結合需求情況，開展系統的總體框架設計，初步將系統分為三大板塊，包括數據監測、決策支持和查詢定制（見圖2）。

3．2系統方案

系統總體架構包括四個層次，分別是數據引擎、數據挖掘、數據庫解決方案和交互平臺。數據引擎部分將集成校園WIFI、固網、一卡通、教務系統等各類信息系統的數據，形成數據源，數據挖掘將通過分布式計算架構和數據分析平臺對潛在數據進行分析與建模，通過數據庫建立本系統的分析數據庫，最終通過PC、手機等客戶端向用戶進行呈現（見圖3）。

3．3典型應用研究內容

3．3．1教學質量評估教學質量評估屬于高校定期必須完成的任務，教學評估的主要目的是更好地發掘出教學過程中存在的一些問題，從而及時地對教學方法進行調整，最終實現教學質量的提升。將大數據運用到高校教學評估系統之中，不但能夠在很大程度上提高高校教學管理的科學性，同時還可以提高信息化教學的實用性。把基于大數據挖掘的算法運用在教學評估工作之中，找出教學效果、信息技術在教學中的應用、師生之間的溝通互動等因素之間的聯系，從而給高校的教學部門帶來非常科學的決策信息，同時讓教師可以更加有效地開展教學工作，提高教學質量。

3．3．2教師教學能力分析以往的教學缺乏大量數據支撐，教學的質量高低主要靠教師自我度的把握。現在，可以通過在線課堂等技術，搜集大量課堂情況信息，比如學生對知識點的理解程度、教師課堂測試的成績、學生課堂紀律等。通過這些數據的分析，了解教師熟悉教案的程度、課堂氛圍等，改善教學水平。也可以通過深度分析學生在教學過程中教師的課堂表現，從而發現課程的閃光點以及不足，從而讓教師能夠進一步地對課程教學進行改善，提升教學質量。

3．3．3個性化課程分析個性化學習是高校教學改革的目標，過去的班級制教學中無法很好達到這一點，通過把大數據挖掘技術和學習內容結合起來，指導學習者規劃學習發展方向，制訂學習規劃，實現個性化學習功能。通過評估個人情況，根據分析結果推薦可能取得優秀成績的課程方案。首先獲取學生以往的學習表現，然后從已畢業學生的成績庫中找到與之成績相似的學生信息，分析前期成績和待選課程結果之間的相關性，結合專業要求和學生能力進行分析，預測學生選擇的課程中可能取得的成績，最后綜合權衡預測學生成績和各門課程的重要性，為學生推薦一份專業課程清單。

3．3．4學習行為分析通過一卡通門禁信息、網絡信息、課程信息、在線教育系統等相關數據，可以把學生到課堂時間、上課表現、作業完成情況、自習情況等學習信息記錄下來，進行變量分析。當一些與學習行為有關的因素（如曠課、紀律問題、課堂表現）發生變化時，對學生提示并進行分析。通過這種系統分析，可以很好地規劃學生的學習時間，提高學習效率。

4技術創新點

4．1大數據環境下提升數據挖掘范圍

相比于傳統常規環境下的數據獲取渠道，大數據環境下，校園數據的獲取更為廣泛和準確。常規環境下的數據主要以經費收支、課程建設、問卷、訪談、課堂觀察等來源，而在大數據環境下，通過對事件數據、輿情數據、一卡通、日志搜索等數據的抓取與分析，更能夠準確地反映實際校情。

4．2可視化技術展現數據分析結果

利用大數據分析的數據挖掘與可視化分析，能夠直觀地呈現大數據特點，同時能夠非常容易被使用者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。智慧校園中，結合學生學習、生活消費的各類數據，通過系統分析與圖表展現，讓用戶只管了解數據分析的結果。

4．3數據質量管理提供重要支持

本項目結合大數據發展趨勢，充分利用數據挖掘、建模與可視化展示技術，系統存儲數據主要是從校內外各種數據源中獲得最原始數據，并對該部分數據進行整合形成數據層，然后將數據層中的數據經過抽取、清洗、轉換、裝載進入數據倉庫從而形成支撐層，在支撐層的基礎上，可以根據需求對數據進行挖掘分析，從而構建決策層。

第9篇：互聯網數據分析報告范文

關鍵詞：移動互聯網；數據分析；產業鏈三節點；平臺化建設

互聯網在經過幾十年的發展，最終成熟于19世紀末，在新世紀之初，互聯網產業以納斯達克為依托，使美國經濟邁上一個新的臺階。隨著近年來移動技術的穩步提升，移動互聯網應運而生。移動互聯網是以移動網絡作為接入網絡的互聯網及服務，包括三個要素：移動終端、移動網絡和應用服務。新時期移動互聯網必將成為經濟發展的新動力引擎，服務于社會發展的方方面面。

自從2009年工業和信息化部發放3G牌照，以及無線WIFI技術的普及，我國移動互聯網產業正以大刀闊斧之勢迅猛發展，一時間移動互聯網成為時代熱點話題。

本文將以艾瑞咨詢的最新一期中國移動互聯網產業分析報告中的數據為依托，首先進行用戶行為分析，再以產業鏈三大節點（電信運營商、移動終端和內容服務提供商）為三大部分進行分析，最終展望中國移動互聯網產業的未來發展方向，同時為產業鏈中的大小企業提供必要的發展建議。

1.用戶行為分析

在中國，由于移動互聯網屬于新興產業，對老一代人來說想要一時間馬上接受它，有些難度；且由于我國教育體制與結構等原因，全民受教育層級參差不齊，這也影響著移動互聯網普及。目前我國智能終端上網用戶主要以26～35（剛剛接受完高等教育步入職場這部分人）歲為主，所占比例超過整體的一半，已經達到了50.7%。其次是19～25歲和36～45歲的青壯年用戶群，他們所占比例也達到了驚人的42.4%。在這些使用移動設備上網的人群中，每天不止一次使用智能手機上網的用戶達到67%，他們大多是用智能手機上網來消磨空閑時間。其中超過10%以上的使用場景為逛街購物、上廁所或洗澡、外出游玩、上下班途中、上班休息時、等車無聊中及下班后在家里。這些場景作戰比重依次為下班后在家42.8%、等車無聊中40.5%、上班休息時37.3%及上下班途中31.7%，此外還有31.7%的用戶隨時都在使用智能手機上網。

目前我國移動互聯網白領階層用戶已然成為移動互聯網用戶的主力軍，主要用戶群體依然呈現年輕化的特點，但以手機為主的移動智能終端用戶上網也在逐漸的向大齡方向偏移，用戶群體結構不斷邁向成熟化。這說明高學歷及白領階層的用戶群體在移動互聯網中活躍度更高，具有更強的用戶粘性。男性用戶以壓倒性的優勢多于女性用戶，男性使用手機的頻率也高于女性，同時在應用運用上男性與女性也有很大差距，男性主要偏向于游戲、社交與新聞，女性主要偏向于購物與社交。不過移動用戶有個共同的特點，那就是智能用戶上網多為利用碎片化時段。

2.電信運營商

2.1 三大運營商移動市場份額

隨著時間的推移，聯通和電信的受關注度略有提高，而移動則有下落趨勢；但總的來看，移動依然是最受歡迎的營運商，基數超過50%。在移動下降的2.6%中，1.4%被聯通搶占，余下的1.2花落電信。從此可以看出聯通和電信在爭奪市場關注度方面正進行著激烈的競爭。且短時間內這樣的競爭還會繼續持續下去，甚至愈演愈烈。

智能移動終端上網主要依賴于3G上網技術，因此3G業務的市場份額最能折射出運營商市場份額的占有率。聯通的市場份額基本維持在27.6%左右，電信的占有率略有提高，而移動雖有下降之勢，但其以42%的市場占有率仍然穩坐市場的絕對霸主寶座。在業務方面三大運營商的競爭都很激烈，人人都居安思危，移動面臨電信的挑戰，而緊隨其后的聯通也不示弱，正在伺機超越對手。

2.2 運營模式分析

傳統的運營模式是運營商自建平臺，以流量為主要盈利模式。在移動互聯網的沖擊下，傳統的電信運營商所掌控的流量入口被分散化，市場份額日益遭受終端廠商和傳統互聯網巨頭的滲透與蠶食，受制于傳統網絡通道在用戶差異化需求識別方面的先天性缺陷，電信運營商管道化危機凸顯。而化解管道化危機的最好方式是深度嵌入用戶信息消費流程，打造端到端透明的信息管道。用戶需求的轉移和互聯網的破壞式創新促使行業驅動力由網絡向信息升級，電信行業進入以供給信息和需求信息為焦點的平臺化整合競爭階段。

3.移動終端

3.1軟件系統

2012-2013年，Android系統以70.9%的市場份額占據絕對優勢，同時相較于2012年的61.9%，增長了9個百分比，且Android系統還有繼續搶占市場的趨勢。Ios系統以18.1%的百分比位居第二，相對于2012年，增長了2.1個百分比，也有繼續上升的趨勢。目前Android和ios兩家操作系統已經占據市場91%的份額，更突出的問題是這一市場份額還有繼續擴大的趨勢。

3.2硬件設備

據艾瑞咨詢2013年數據顯示，中國移動網民日常最常使用的移動終端設備主要包括智能手機、平板電腦、MP4以及其他移動終端。分別占比95.2%、53.1%、10.4%以及1.6%。顯然智能手機是人們日常生活中最常用的移動上網設備，相比之下MP4的份額少之又少，可見MP4正在逐漸在退出歷史舞臺。

這里我們主要分析智能手機數據。在過去的一年里，排名前五名的不同收入用戶使用的手機品牌中，三星手機用戶收入在3501-5000元的占比最大；蘋果用戶收入主要集中在5001-8000元；小米、華為的用戶收入和三星一樣，主要體現在3501-5000元這個范圍上；聯想的用戶收入則主要停留在2000-3500元。筆者認為，除了蘋果的用戶收入較高之外，其他品牌手機高收入占比并不低，說明目前手機產品性能一貫較高的三星、蘋果雖占據較大市場份額，其低端價位的國產手機小米、華為、聯想的產品性能和性價比不斷提高，因此逐步吸引到部分高收入用戶的青睞。

4.內容服務提供商

隨著移動互聯網的不斷普及，用戶對其提供的要求也在不斷的變化著。但是變化的是個板塊下細分的小市場，而移動互聯網依然呈現出以移動購物、在線閱讀、定位導航、在線搜索以及即時通訊五大部類為中心的市場需求。本文第四部分將以這五大部類為中心對我國移動互聯網中的內容服務展開分析。

4.1在線閱讀

2010-2015年中國移動閱讀行業市場份額報告指出，移動端市場份額逐年增長，但是增長率卻在逐年下降。2013年到2015年之間增長率基本維持在67%左右，說明市場份額增長趨向于穩定，而市場份額正處于過渡期。

2010-2015年中國移動閱讀行業用戶規模報告指出，移動端用戶規模節節攀升，從2010年開始一直到2013年呈現飛躍式增長，用戶數目直奔4.5億。然而增長率卻是逐年低落，未來幾年增長率估計維持在10%左右。移動閱讀市場正逐步過渡到飽和狀態。

4.2在線搜索

百度搜索以其無以比擬的優勢占據搜索引擎市場80%左右的份額，這一市場份額基本維持在在這一點。然而剩下的20%市場份額確是硝煙迭起，谷歌中國、搜狗、360搜索以及搜搜等打得不可開交，谷歌中國市場份額被進一步蠶食，而且還有繼續下降的趨勢。去年二月份開始360公司推出360搜索之后，其在搜索市場的份額一直都在穩步提升，主要接收的是谷歌中國和搜搜等引擎的市場份額。而搜狗的市場份額則是始終維持在一個相對穩定的數值，其處境也非常令人堪憂，需要進一步找到自己的突破口。

4.3定位導航

用戶經常使用移動地圖來查找出行交通路線、路線導航、搜索未知地點，這三項功能的用戶占比均過半，這也是移動地圖最基本實用的與出行相關的功能，并且這三項功能也是移動地圖用戶最常用的功能。另外，有45.1%的用戶經常使用移動地圖查找周邊吃喝玩樂等生活服務信息，40.2%的用戶經常使用移動地圖使用實時路況功能。隨著用戶需求的多元化，移動地圖功能也在不斷創新。

另據艾瑞咨詢數據顯示，用戶選擇移動地圖品牌時最主要是：地理位置信息豐富準確、提供的路線規劃準確和提供精確專業的導航功能。用戶對前兩項基本滿意，而對后者滿意度很低。因此，移動地圖未來發展應更加注重提高導航功能的準確性和專業性。

4.4即時通訊

在過去的一年里，移動用戶最常用的即時通訊軟件中手機QQ以45.0%的百分比占據首位，而與其同出一門的微信以40.0%的百分比位居次席。在市場上流行的其他主流應用所占的比例都達不到15%，由此可見用戶對于手機QQ和微信的粘性很大，占據了主導市場。

隨著移動互聯網的迅猛發展，移動用戶對于移動即時通訊應用的需求也越來越豐富，已經從原來的手機QQ的簡單文字聊天，逐步地過渡到了微信的語音聊天及視頻聊天。特別是掃一掃、搖一搖、朋友圈、分享位置等增值服務的推出，使微信的身價倍漲，吸引了大批忠實的用戶粉絲。因此微信有很強的社交屬性和用戶粘性。

4.5移動購物

2013年中國移動網購市場規模達到了1696.3億元，同比增長168.6%，預計到2017年這一數據將會超過一萬億元。各大電商所占市場份額方面，淘寶占比76.2%，京東6.0%，騰訊電商1.5%，三家加總份額占比超過80.0%。目前，我國移動購物市場格局比較穩定，傳統電商企業占據絕對優勢。

5.建議與結語

運營商是移動互聯網產業的經脈，但是這并不代表運營商在產業鏈中的絕對領導權。運營商正面臨著增量不增收的尷尬境地，因此節約成本，尋求新的路徑是運營商目前亟待解決的問題。整合思維是平臺化競爭的核心內涵，運營商作為雙邊市場組織者，依托對供需雙方的掌控權實現盈利模式從后向到前向及撮合模式的創新。電子商務、廣告營銷和商業智能是核心突破口。用戶需求的個性化、碎片化使得傳統標準化通信產品的適應性大幅度減弱，產品品類擴充是運營商的當務之急，通過融合和共享手段整合產業鏈資源將成為實現范圍經濟的有效途徑。

移動終端的普及，主要集中在智能手機和平板電腦。而操作系統方面則更加趨向于android系統。在以后的發展過程中智能手機的銷售額將會持續增長，并且應該配備Android操作系統，以適應廣大用戶的需求，這是智能終端的發展方向。而終端廠商在發展的過程中，也不能局限于自己的領域，逐步向產業鏈的上下游延伸才是王道，是在新時展浪潮中不可逾越的階段。華為推出的華為云計算就是典型的例子。在基于android的操作系統開發上，要注重于用戶使用感受，用戶需求愈發個性化，這就要求廠商更加專注于用戶行為，創新操作系統界面與使用感受。

經過諸多細分市場已經經過一輪洗牌，弱勢參與者已經逐漸被市場淘汰，市場加速結構化調整，而移動端的戰場已經從手機、平板拓展到客廳、汽車等新生領域，更廣闊的市場空間在等待挖掘。各細分市場的參與者不僅應在自身所在的市場上繼續拼搏廝殺，也應及早認認清市場形勢，逐步向產業鏈的上游和下游擴展，滿足各細分市場的客戶需求，努力打造移動互聯網合作平臺，逐步實現范圍經濟。

本文在論述的過程中，與以往研究不同在于，筆者主要從用戶行為、移動終端、電信運營商和內容提供商四部分對我國移動互聯網產業進行了具體的數據分析，但是由于筆者的能力有限，其中還有很多沒有涉及到的領域與細分市場，希望在以后的學習工作中繼續補足。（作者單位：吉林財經大學經濟學院）

參考文獻：

[1]許澤聘.移動互聯網產業鏈的演變研究[D].南京：南京郵電大學管理學院. 2012

[2]艾瑞咨詢.2013年中國移動互聯網用戶行為研究報告[R].上海：艾瑞市場咨詢有限公司.2014

[3]艾瑞咨詢.2013年中國網絡購物行業年度監測報告[R]. 上海：艾瑞市場咨詢有限公司.2014