调研数据分析报告

当前企业信息化迈入大数据阶段，数据量的爆发式增长和数据问题的暴露让越来越多的企业将目光转向数据分析与商业智能（即BI），期待从数据金矿中采炼更多，向数据驱动决策转型。然而知易行难，企业数字化转型绝非一蹴而就，数据分析和BI带给企业的也不仅仅只有机遇和收益，还有各种问题和挑战。因此，企业数字化转型过程可谓是几家欢喜几家愁，数据成为生产力的道路也并非一帆风顺。那么我国企业的数据应用现状究竟如何，企业因何而喜又为何而忧？针对上述疑问，帆软数据应用研究院对2019帆软第二届数据生产力大赛的参赛企业进行了调研，形成本次调研报告。我们从价值定位、工作状态、专业能力和价值体现四个方面入手，对参赛企业的数据应用现状和获奖企业的优势进行了详细分析。主要结论：绝大多数企业对数据分析和BI项目较为重视，并且取得了一定的应用成果，但是在领导层的应用普及还不够，数据应用成熟度仍有待提升；在企业投入、定位等要素固定的情况下，人的因素在很大程度上决定了企业数据分析和BI项目应用效果的好坏。 一、数据应用现状我们从价值定位、工作状态、专业能力和价值体现四个方面来分析参赛企业的数据应用现状。其中，价值体现即为最终的应用效果，其他三个方面可以视为影响应用效果的因素。1. 价值定位价值定位聚焦于企业对IT部门的定位以及企业资源倾的斜程度等方面。（1）企业的技术运维工作主要由IT部门支撑。尽管目前BI市场已经在向业务人员自助分析发展，但是大部分企业的技术运维工作仍然由IT部门来支撑。如图1所示，超过66%的被调研企业将IT部门定位为技术运维，并且能以IT手段增强企业的业务管理和运作能力，从而支撑企业业务；30%左右的企业认为IT部门与业务部门是合作伙伴关系，IT技术能够帮助实现业务发展和新业务开拓；仅3.49%的企业将IT部门定位为产品运维，主要的技术性工作交由IT厂商来完成。企业对IT部门的定位（2）大部分企业比较重视数据分析和BI项目，投入了较为充足的预算。在国家宏观政策的支持以及信息技术的快速发展下，绝大多数企业对BI前景持看好的态度，对数据分析和BI项目有较高的重视程度。调研数据显示，将近75%的被调研企业在数据分析和BI项目上有着不小的投入，如图2所示。其中超25%的企业其领导非常重视数据分析和BI项目，给予了充足的预算；近一半的企业表示部分高管很重视视数据分析和BI项目，预算较为充足。也有约20%的企业表示高层的重视程度不够，投入的预算有限。企业对数据分析和BI项目的预算投入2. 工作状态工作状态层面主要涉及到企业业务部门和IT部门的工作与配合，包括数据分析和BI项目的驱动来源、业务部门的数据需求、业务部门与IT部门的配合方式及效果等。（1）企业的数据分析和BI项目主要由业务部门驱动。从理论上来说，BI建设的需求最先应该是来源于管理层和业务部门，因为数据分析和BI的目的就在于将数据转化为知识，为企业提供业务决策支持。实际的调研结果也证实了这一点。如图3所示，在被调研企业中，数据分析和BI项目由管理层驱动和由业务部门驱动的企业合计占比近70%，其中由业务部门驱动的企业最多，占比37.21%；其次是管理层驱动，占比32.56%。由IT部门自我驱动的企业占比最低，为25.58%。因此，大部分被调研企业BI项目的建设方向和策略都是来源于业务决策的需求，部分企业的领导对数据分析和BI项目比较重视，能够主动推进项目的建设。数据分析和BI项目的建设方向与策略来源（2）绝大多数企业的业务部门存在较多的数据需求，其中又以业务取数需求居多。大数据时代背景下企业的数据需求激增，而企业之所以应用BI，无外乎是因为现有的信息系统无法满足其业务部门的数据需求，形成供不应求的局面。如图4，调研结果显示，超过95%的被调研企业，其业务部门拥有大量的数据需求，其中以业务取数需求和深度业务分析需求为主，合计占比约达75.8%；报表需求仅占19.77%。仅有4.65%的企业只存在少量的数据需求，其业务部门几乎不提数据需求。这也表明越来越多的企业希望能从数据中获取知识，洞察业务见解。业务部门的数据需求（3）IT部门主导仍是企业业务部门与IT部门最主要的配合方式。当前企业的数据分析和BI项目建设仍然以IT部门为主导。在被调研企业中，采用IT完全主导和IT强主导这两种配合方式的企业合计占比近78%，如图5所示。这一结果从某种意义上也体现出了当前的BI市场现状，目前自助式BI分析并未完全成熟，IT部门仍然需要从技术层面，来实现业务部门的大部分报表和分析需求。一旦未来几年自助式BI分析发展成熟，大部分企业的数据分析和BI项目建设将开始向业务主导的方式迅速倾斜。而且值得注意的是，个别企业已经实现了智能自助，即IT人员建设底层的数据仓库，数据处理和BI分析均由业务人员通过BI工具实现。企业业务部门与IT部门的配合方式（4）企业业务部门与IT部门的配合效果较好。对于IT主导的配合方式，目前来看最终的配合效果也很不错。图6显示，将近84%的被调研企业认为IT与业务配合的较好，其中24.42%的企业更是可以用“如鱼得水”来形容IT与业务的配合关系。当然，也有约16%的企业不满业务与IT的配合，认为IT与业务部门之间存在一定的误会甚至是质疑。企业业务部门与IT部门的配合效果3. 专业能力专业能力主要体现在企业数据分析和BI项目的支撑团队上，团队的规模、开发能力，以及能力短板等是较为关键的衡量指标。（1）大部分企业的数据分析和BI团队规模较小，不够成熟。总体上来看，目前企业用以支撑数据分析和BI项目的团队仍然不够成熟。图7中的调研结果显示，仅有20%左右的被调研企业拥有5人以上的成熟数据团队，能够有力地支撑数据分析和BI项目；超过半数的被调研企业以3~5人的团队来支撑数据分析和BI项目，20%左右的企业其数据分析和BI项目建设团队仅为2人及以下；甚至有近7%的企业没有专门的建设支撑团队，采用的是个别员工兼职的方式。企业数据分析和BI项目支撑团队的规模（2）团队成员的开发能力整体处于中等偏上水平。从图8中的调研数据来看，被调研企业数据分析和BI项目团队的成员都具备基本的开发能力。超过半数的被调研企业表示其团队成员有一定的开发经验，常规的报表开发不是问题；26.74%的被调研企业认为其团队成员具备从数据底层到前端可视化的完善能力体系；更有9.3%的被调研企业的数据团队成员是既懂业务又懂技术的高手。当然，也有部分企业的团队成员仅会一些简单的操作，开发能力不能很好地满足项目需求。团队成员的开发能力（3）业务理解能力是团队成员最大的能力短板。针对团队成员能力短板的分析结果再一次证明了前文关于团队成员开发能力的结论，即团队中既懂业务又懂技术的高手并不多。如图9所示，41.86%的被调研企业认为数据分析和BI项目团队成员的最大短板在于搭建企业各业务模块分析体系的能力。这也是IT部门主导BI项目的一个缺点，企业的IT部门主要以技术运维为主，在业务方面则缺乏较深的理解。另外，有17.44%的企业认为数据分析和BI项目团队成员在数据分析思维、方法和技巧上需要进一步提高，19.77%的企业不太认可团队成员的项目价值传播能力。团队成员的能力短板4. 价值体现最后是价值体现，也就是企业数据分析和BI项目取得的效果，主要体现在项目运行状况、应用普及率以及扩大价值的挑战等方面。（1）绝大多数企业的数据分析和BI取得了成功，运行状况良好。图10中的分析结果表明，从运行状况来看，被调研企业的数据分析和BI项目还是非常成功的，仅5.81%企业表示项目访问量较低，业务部门基本不会查看。绝大多数企业的项目访问量相对稳定或较高，甚至有8%左右的企业其数据分析和BI项目受到了全公司的关注，很好地支撑了领导层决策。已上线数据分析和BI项目的运行状况数据分析和BI项目在不同部门层级的应用普及率（2）数据分析和BI项目的整体应用普及率一般，在IT部门的应用最为深入，在领导层的普及率仍有待提升。当数据分析和BI项目在某一部门层级的应用普及率达到60%以上，我们就认为项目在该部门得到了较为深入的应用。根据调研数据，66.74%的被调研企业至少在领导层、业务管理层、业务执行层、IT部门中的某一部门层级得到了较深的应用，因此整体来看，项目的应用普及率只能算是合格。另外，如图11所示，一个非常明显的趋势是应用普及率随着领导层-业务管理层-业务执行层-IT部门的顺序上升。大部分被调研企业的数据分析和BI项目在IT部门应用得比较深；仅36.05%的被调研企业，其数据分析和BI项目在领导层得到了较深的应用。也就是说，越偏向于执行层级，数据分析和BI项目的应用普及率就越高。结合前面的结论，虽然管理层级对企业的数据分析和BI项目较为重视，但是最终能普及到他们的应用却仍然不够。而如何让企业的管理层更好地应用BI，发挥出BI的最大价值——决策支持，是企业接下来需要重点思考的问题。（3）企业的数据应用成熟度集中在业务洞察阶段，整体处于中等水平。如图12所示，被调研企业的数据应用成熟度表明，大部分已上线BI的企业处于“数据间接产生价值”的阶段，即通过数据来驱动企业决策和运营。其中，超过半数企业的数据应用处于业务洞察阶段，他们通常使用统计分析、预测分析以及数据挖掘技术，来提示重大、相关的业绩改善建议；31.4%的企业仍处于业务监测阶段，他们通常应用传统的DW和报表方式，监测现有企业业务的运行状况。值得注意的是，虽然整体上来看，企业数据应用成熟度并不高，但是也有近12.8%的企业处于“数据直接产生价值”的阶段，他们往往通过业务重塑发现新的商业模式，产生新的盈利手段，而且这一比例较去年是有所提高的。按照这一趋势，未来会有更多的企业进入业务重塑和数据盈利阶段，数据将真正成为企业的生产力。企业数据应用成熟度（4）企业在进一步扩大BI产出价值上存在不小的挑战。面对当前数据分析和BI项目的应用效果，企业要想进一步扩大BI项目的产出价值，需要克服不少困难。图13中的词云图表明，被调研企业认为最大的四项挑战分别是数据人才的培养、数据的整合与治理、与管理层及业务部门的配合、以及IT部门自身的能力提升。具体地，被这四个问题困扰的企业均超过50%。另外，衡量数据分析的价值产出、公司重视程度或预算投入这两项挑战也占据了较大的比例，占比均超出40%。另外，有20.93%的被调研企业在数据分析工具的选择上存在困扰，而BI工具选型的确是项目成功与否的关键一环。还有13.95%的被调研企业认为，项目风险的控制也是BI价值产出的一道阻碍，风险控制不善将会给企业带来非常大的损失。企业扩大BI价值产出存在的挑战二、获奖企业优势在前文中，我们对参赛企业数据应用的整体情况进行了分析，包括各项影响因素和应用效果，但是我们依然无法判断出哪些因素对应用效果有较大的影响。因此，我们将数据生产力大赛的获奖企业筛选出来，对他们的优势进行了进一步的分析，得出以下结论。1. 获奖企业的数据应用效果优于未获奖企业从价值体现，也就是最终应用效果的角度来看，获奖企业的数据应用效果要明显优于未获奖企业。这一结论也从证明了帆软数据生产力大赛的专业性和公平性。（1）获奖企业的数据应用普及率明显优于未获奖企业调研数据显示，获奖企业的数据分析和BI项目的整体应用普及率达到了78.26%，明显高于所有企业综合得到的数据66.74%。并且如图14所示，除了领导层应用普及率的企业占比类似，获奖企业的数据分析和BI项目在其他部门层级的应用普及率均高于未获奖企业。尤其是在业务管理层，应用较深的获奖企业占比达到了56.52%。这一结果表明数据分析和BI项目在获奖企业的管理层级中也得到了较为深入的应用。获奖企业的数据应用普及率获奖企业的数据应用成熟度（2）获奖企业的数据应用成熟度要高于未获奖企业从数据应用成熟度来看，获奖企业的表现也比未获奖企业要好。具体表现在处于业务监测阶段的企业占比有所下降，从整体的31.4%减少到了21.74%，如图15所示。如果将未获奖企业筛选出来，数据差将会更大。相应地，处于业务洞察以上阶段的企业占比则有所增加。2. 影响企业数据应用效果的主要因素在于人通过对获奖企业的价值定位，工作状态和专业能力三个方面的影响因素进行分析，我们发现获奖企业与未获奖企业的主要区别体现在人的层面，包括工作状态方面的部门配合效果、专业能力方面的团队规模和成员开发能力。（1）获奖企业的团队配合效果要明显优于未获奖企业图16中的调研数据表明，获奖企业中，业务部门与IT部门配合效果一般的企业减少了很多，所以最终配合效果在顺畅以上的企业占比高达91.3%，较整体情况有了不小的提升。获奖企业的业务部门与IT部门配合效果（2）获奖企业数据团队的专业能力要高于未获奖企业调研结果显示，不论是团队规模还是团队成员的开发能力，获奖企业的表现均高于未获奖企业。在团队规模上，获奖企业不存在个别同事兼职运维的情况，5人以上成熟数据团队的企业占比也有小幅的提升，如图17所示；在团队成员的开发能力上，仅会简单操作的企业占比从整体的12.79%下降到了4.35%，相应地，数据团队拥有完善能力体系成员的企业占比、拥有高手成员的企业占比均有所提高，如图18所示。获奖企业数据分析和BI项目支撑团队的规模获奖企业团队成员的开发能力三、结语BI已经成为企业精细化运营不可获缺的一部分，其价值无需多言。除了资源投入、基础设施等要素，数字化转型同样离不开人的支持。图13中的结果表明绝大多数企业已经意识到了这一点，这也为企业后续的项目实施提供了指导方向。数据人才的培养、团队配合效果的改善将是企业在下一阶段的行动关键。期待BI在越来越多的企业中发挥价值，让数据成为真正的生产力。

来源：巨丰投顾上市公司发布年报或公告帮助投资者更为清晰地了解上市公司基本面，但财报显示的信息有限，无法对公司做出准确的预判，甚至公司真实情况也会忽略或隐藏，企业调研有助于强化投资者对上市公司当前基本面及未来发展空间的了解。通常来看，调研行为显示出机构对于相关标的投资价值的关注，因而在其疑问获得上市公司满意的答复后，相关上市公司也极有可能成为机构资金布局或增仓的目标，获得增量资金的进驻。1、机构密集调研医药生物行业从板块上看，近一月机构调研频次最多的是中小板上市公司，占比为43%，其次是创业板上市公司，占比31%，最后是主板上市公司，占比为26%。从机构活跃度来看，本月证券公司调研最为活跃，共调研525次，其次是基金公司，调研次数达到428次，另外资管和私募调研数据也比较靠前，分别为388次和373次。从行业调研数据上看，本月机构重点调研医药生物、电子和计算机等行业，从总量看，医药生物最受机构关注，调研总量达2592次，其次是电子行业调研总量为2414次，计算机行业调研总量为2235次，另外还有诸多行业受到机构密集调研。机构行业调研：机构观点电子：光大证券认为受到疫情影响，与夏季开发者大会相同，苹果选择在线上举行秋季芯片发布会。 iPhone 12 系列首次缺席秋季发布会，苹果更新了平板电脑以及智能手表两条产品线，并将新发布的 5nm A14仿生芯片首次率先应用在 iPad 产品上；另外，随着软件服务贡献苹果营收越来越多的占比，苹果也在发布会上推出Apple One 全家桶订阅服务进一步提升其各类会员服务产品订阅量。食品饮料：渤海券认为至8月底上市公司业绩报告披露完毕，板块整体略超预期，同时由于行业具有刚需及内需的双重属性，板块继续跑赢市场。与此同时，今年上半年食品饮料板块的完整逻辑随着半年报业绩的披露逐步兑现，市场在九月初展开回调。从已披露的大众品业绩情况来看，单二季度营收增速普遍由于下游补库存的需求有所加速，叠加终端实际需求旺盛主动收缩费用投放，使得上半年业绩整体超预期。但剔除该影响以后我们认为，未来大众品的营收增速或会趋于合理水平，投资逻辑转向长期，建议优选营收增长具有持续性的行业龙头。此外，白酒板块随着季报披露完毕，业绩风险释放。我们认为，白酒板块的业绩仍然将环比持续改善，行业天然属性仍存，需求将会得到逐步确认，资金在双节前有望重拾对白酒板块的信心，建议优选确定性较高的高端白酒，同时关注次高端动销的恢复情况。化工：国信证券认为基础化工板块Q2恢复增长趋势，上半年整体业绩触底反弹。上半年行业整体营收同比-0.53%，基本恢复到去年同期水平，其中Q2同比大幅转正为5.71%。上半年行业整体归母净利润同比-13.46%，受疫情和油价双重冲击较为明显，其中Q2同比-0.42%，行业整体触底反弹开始复苏的趋势较为明显。上半年盈利能力较强的子行业主要集中在化工产业链下游环节，其中改性塑料、塑料制品、涂漆涂料、日用化学品、涤纶（包含炼化项目）、树脂等子行业的盈利能力明显强于行业平均水平。在扩产周期开启阶段，叠加原材料价格低迷，化工产业链利润向下游转移的趋势仍在延续。从行业调研家数看，医药生物、电子、机械设备是上周调研家数最多的行业，三行业分别有69家、63家和60家上市公司被调研，另外计算机、机械设备等行业有多家上市公司被调研，总体看，电子行业是本周重点调研的行业。2、歌尔股份和洽洽食品获机构密集调研从个股数据看，迈瑞医疗和兆易创新等十家公司受机构调研次数最多，最受关注。海鸥住工看点：公司是装配式卫浴第一股，目前已完成从卫浴代工的 OEM/ODM 服务到整装品牌商的转型。公司收购四维卫浴、有巢式、大同奈等多家企业，快速具备全品类营销能力，当前正在处于从外销到内销的转型期。从业绩端来看， 2019 年收入边际提速，收入业绩稳步提升，盈利能力明显增强。公司 2019 年实现营业收入 25.7 亿元（+15.5%），归母净利润 1.3 亿（+212%），毛利率 24.34%（+4.64pct），净利率为 5.25%（+3.37pct）。从产品结构角度来看，传统业务营收中最多，整体卫浴、瓷砖领域和定制橱柜放量明显。公司股权稳定，已实施股权激励计划，有利于公司稳定运营。。涪陵榨菜看点：公司是国内唯一主营榨菜销售的上市企业，也是榨菜行业唯一的全国化企业。公司2019年营业收入19.9亿元，我们估算榨菜行业2019年产值在80亿以上，公司市场份额为25%左右。公司发布2020年中报，上半年实现营收11.98亿元，同比增长10.28%，归属净利润为4.04亿元，同比增长28.44%。公司公告拟定增33亿元用于40.7万吨原料窖池建设、20万吨榨菜生产车间及设备、园区物流及其他设备、信息化平台建设。公司现有产能主要供应C端消费市场，若募投产能顺利投建，将有助于公司未来开拓餐饮榨菜市场、休闲榨菜市场等新兴领域；同时公司仍将积极培育萝卜、泡菜、海带丝等其他品类，择机进入酸菜、酱菜领域，做大酱腌菜；为公司后续进入酱类、泡菜、川调和休闲果蔬零食市场做准备。公司控股股东涪陵国投和董事长周斌全将分别认购13.5亿元和0.8亿元，合计约占43%，大份额认购体现出了大股东及管理层对公司未来发展的信心。来源：好股票作者：毕然 执业证书：A0680618110001

什么是数据分析报告：公共安全管理的“论述题”数据分析报告在社会不同行业、不同用途中的概念各有不同，其内涵与数据研判、比对分析也多有重叠。本文仅针对公共安全管理领域，区别于警务实战中的数据建模、比对碰撞、数据关联、情报研判等应用，对公安数据分析报告做如下定义：公安数据分析报告是指在公共安全管理领域，通过对事物多维数据的全方位分析，揭示发现事物产生和发展的深层规律，服务于各项公安事物的评估、决策和研究等需求的数据应用形式。如果将公安大数据中的关联分析、碰撞比对、数据建模看作是以求得答案为目的的选择、填空和问答题，那么数据分析报告更像是论述题。与上述实战应用相比，数据分析报告更注重分析过程，以得出更加科学的研究结论。以实有人口数据为例，人口数据库一般由6-8个数据表的100余个数据项组成。不仅包括常见的姓名、身份证号、住址，还有迁出(迁入)时间、迁移原因、学历、工作、家庭、原住地等数据。一份详细的人口数据分析报告，可以分析不同时间地点，基于不同原因的人口变化趋势，其背后反映了经济社会发展的宏观环境和政策的变化。比如新城区的人口迁入数据，反映了新城区建设吸引外来人口的趋势和效率;重点学区房屋实有人口变化幅度，反映了稀缺教育资源对群众购房定居选择的影响程度等等。总之，公安数据分析报告的目的不同于实战中的数据比对碰撞，重点不在于得出某个具体答案，而更侧重于分析本身和由此得出的结论，用于支撑宏观决策，研究关于公共安全管理的宏观形势趋势。决策分析支撑：数据分析报告作用日益凸显数据时代的公共政策制定，离不开全面的数据分析。而自媒体时代也使得政策施行过程中，一份有说服力的数据分析报告，可以起到事半功倍的宣贯效果。我们曾经以某市重点中学搬迁政策的执行为例进行了数据分析实验。由于城市发展需要，政府制定了将某重点中学搬迁至新区的政策。在政策实施之初，出现了部分群众不能理解和反对的情况，致使搬迁无法按时实施。本文仅从公安数据分析角度，谈谈数据分析报告在类似政府决策执行中的应用探索。其实，笔者分析了原中学驻地的交通和人口相关数据，形成了如下报告和结论：该区域集中了重点小学、初中和高中，单位面积的在校生密集度远高于其他区域。从交通数据看：在放学高峰时段，其他路段平均每车行驶单位距离用时约为0.2分钟的情况下，而该路段平均每车用时约15分钟，75倍于其他路段。即使平均到全天，该路段平均过车用时仍然是全市平均值的10到20倍。交通压力过大制约了目标道路作用的发挥，降低了区域生产生活效率，也增加了全市平均交通成本。从“一标三实”实有房屋、实有人口数据看，在校生多造成区域人口流动较大，暂住陪读人口占比远高于其他区域，流动商贩集中，而作为老城区，该区域功能性建筑和基础设施远远不能满足需求，从“实有房屋”数据分析，被用于经营的社区住宅占比较高，导致管理成本增加，安全隐患增多。类似的宏观决策从制定到执行，会综合经济社会民生等海量数据及分析，公共安全领域的数据分析作为不可替代的组成部分，无疑将起到重要作用。因此一份多维度分析、全面详实、有所侧重的数据分析报告，一方面有力支撑政府决策前的调研研判，另一方面又可以在政策制定后的宣贯执行中更好地支撑说明。公安机关在大数据应用研究、探索和实践过程中也发现了不少问题，成为制约公安大数据深度应用的瓶颈，并且在一定程度上挫伤了基层科所队对大数据应用的积极性。其中主要表现以下几个方面：一是对大数据的认识上有偏差。大数据应用的基础是数据自身所蕴含的价值，需要考察数据的“价值比重”，因为对于价值比重较低的数据会极大地耗费数据清洗、处理和运算资源，投资回报率很低。因此对于公安机关来讲，并非数据越多越好，而是需要对数据的价值进行预先评价和甄别。公安机关管控和服务的对象主要是人，把“人”管好了，服务好了，社会也就好了，因此数据价值评价的标准首先是数据是否能够和人产生关联，以及产生关联的代价。目前很多公安机关在大数据应用中，不加甄别地把互联网上的很多数据直接来用，消费了宝贵的数据运算资源，反而起到了事倍功半的效果。二是与人直接关联的数据资源较少。当前公安机关所掌握的数据资源，除了人口库、机动车登记数据库等相对静态的数据外，还有机动车卡口采集、实名制住宿乘车（机）记录、上网行为、手机MAC地址采集等数据，其中车辆号牌、实名制登记等数据虽然可以直接关联到人，但对于一个公安机关重点打击和管控的对象来讲，完全可以通过套牌、冒名等手段进行躲避，使我们无法采集到真实的数据，且数据采集的范围受到很大限制。而上网行为、手机MAC数据具有采集范围广、采集成本低、真实性高等特点，但又很难与人进行关联。三是视频图像等非格式化数据无法直接参与大数据运算。公安机关掌握的众多数据资源中，覆盖最广、信息最丰富、规模最大、采集成本最高的是视频图像资源，但由于视频图像数据是非格式化数据，无法直接参与大数据运算和处理，还需要传统的人工方式和人海战术进行查看和甄别，不仅极大地降低了大数据的应用效能，也造成了极大的资源浪费。四是大数据应用层级还比较低。不少大数据应用还仅仅停留在信息组合查询和对数据的宏观统计分析上，如本月发生了多少起案件、分布在哪些区域等等，并以数据可视化的方式在中心大屏上呈现出来，看起来很高大上，实际上对公安业务产生不了多少实战意义。公安大数据应用的目的是要通过大数据的分析把关注的目标具体到某个人和未来可能会发生的某个事件，从而形成以“人+事件”为核心的分级分类管控和预测预警机制，做到先发制人，掌握社会治安防控的主动权和主导权。

在钱一多社群学习新媒体写作一年了，最常听到的一个词就是“用户感”。“用户感”即用户的体验和感知，一个新媒体人如果没有很强的用户感，写出来的文章可能根本没有人看。那么如何提升自己的用户感呢？有一种非常有效的方法就是做用户调研。说到调研，就不得不提到调研报告的撰写，它是用户调研一个非常重要的环节。今天钱一多社群就来为大家讲讲如何写好一份用户调研报告。01什么是调研报告在了解调研报告如何做之前，我们先来了解一下什么是调研报告。从决策和协作的角度来讲，调研报告是一种沟通交流的方式，是可以将调查结果、战略建议，或者是其他信息传递给别人的工具。调研报告的核心是实事求是的反映和分析客观事实，主要分成两个部分：调查和研究。调查：反映客观事实。研究：分析客观事实。调研报告如何影响决策？我们来看下图：在这张闭环图中，表明了决策和调研报告之间是反复验证的循环过程。当我们需要探索策略时，则需要辅助策略的内容，这部分内容需要数据的支持，数据分析呈现就需要调研报告，所以这时调研报告就是探索辅助找出策略的好帮手。当我们需要验证策略时，也需要调研报告的支持，因为调研报告里包含数据内容可以支持验证，这时调研报告是我们验证策略是否可行的方法。这就是调研报告对于我们决策的意义，一份好的调研报告，可以减少决策的不确定性，帮助我们发现真正的需求。02调研报告怎么写在完成数据分析工作后，如何将分析写成一份通俗易懂的报告是工作中非常重要的一步。调研报告的核心目在于传递信息，进行沟通交流，如果受众看不懂，那么调研报告就没有任何价值，更不要说去影响决策。所以逻辑严谨、结构清晰、演示方式对于调研报告来说是至关重要。我们也将从这三点出发为大家详解调研报告该如何写。逻辑严谨主要取决于制作调研前的思考是否周密；结构清晰主要取决于调研报告的内容组成结构；演示形式主要取决于演示人群的特性和需求。1制作前的思考为了报告的严谨，我们在内容制作之前就要思考好两个问题：数据来源是哪里？我们产出策略的流程是怎样的？明确数据来源这里我们给出了三个数据来源，不同来源的数据对于调研提供的帮助也各有不同。第1个来源是问卷，第2个来源是访谈，第3个来源是问卷与访谈的结合。当我们选择好了数据的来源，就要确定与之相匹配的产出流程，以保证逻辑的完整。明确产出流程讲到这里，大家可能对产出流程会有一些疑问，比如：到底如何进行问卷制作？如何清洗数据？篇幅有限，这里就不详细展开讲这些内容了。后台回复“调研报告”2调研报告内容架构一份结构清晰的调研报告结构至少包含：标题，目录，前言，正文，总结或建议，附录。标题一般调研报告有4种类型的标题：解释基本观点，概括主要内容，交代分析主题，提出问题。目录（非必须）目录的作用是帮助读者快速定位内容和从目录看出撰写者的整体分析思路，一般目录都是采用总分总的形式，其对应的总就是前言，分就是正文，总又是一个总结或者是建议。目录是体现全文逻辑是否自洽，结构是否清晰的重要依据，当发现目录没有遵循金字塔原理时，我们可能就要重新的再审视一下整个调研报告。前言前言部分总共分为三种类型：写明调研的起因或者是调研的目的，这种类型最常见，所以我们在上图中专门做了详解。写明调研对象的历史背景，大致发展过程，现实状况，以及提出中心问题或者是主要观点。直接概括出调研的结果或者是结论。市面上常规的调查方法有问卷调查法，网络调查方式，实地调查法，社会调查法，抽样调查法，以及统计调查法。正文正文一般包含了4个内容，问题及数据的展示，数据可视化分析，访谈场景化分析，分析结果，多维度的思考。把分析和思考写清楚之后，就可以进行总结和建议了。总结或建议总结和建议是整个调研报告的核心，在这里面先给大家介绍4种方法：用提出解决问题的方法对策或者是下一步改进的意见总结全文的主要观点，进一步的深化结论提出问题，引发人们的进一步思考展望前景，发出鼓舞和号召建议大家在做职场汇报内容时，最好是使用第1种和第2种方法。附录（非必须）附录是整个调研报告的最后一部分，但并不是在所有的调研报告里都能看见的，它的作用主要是为读者提供一个深入分析的途径，以及对调研报告里面没有阐述的问题，提供相关的资料。内容一般都是一些专业名词的解释，计算方法，还有重要的原始数据链接，地图等内容。以上六步就是一份调研报告的内容构成了。3选择演示形式所以做完调研报告之后，就要选择适合它受众的演示方式和载体。我们可以通过以下三步找到合适调研报告的展示形式：分析展示的对象是谁分析这个对象能看得懂的条件选择具体的展示形式当给自己看的时候，那我们优选的就是一个资料库的呈现形式，以方便我们不断去扩展和成结构化。给领导或者是老板看时，他们需要的是报告的可视化，以及容易向上汇报，所以用PPT的展现形式会比较好一些。给粉丝看时，粉丝看可不能用PPT和资料库的形式，它不仅是要可视化，而且要有一定的可读性，所以以文章或者是视频的形式去呈现会更合适。最后分享点小tips，钱一多社群做用户调研时踩过的一些坑~

经常有人跟我说，自己想拿数据练练手，却完全找不到合适的免费数据源。后来就开始有意识地搜集各种数据网站，这么多年过去了也搜集了不少，今天就给大家分享一下我的宝藏数据网站们。行业数据网站1、Mob研究院介绍：Mob研究院是一家专注于行业现状与趋势研究的机构，涉及20+行业领域，深入挖掘与分析行业现状及变化趋势，输出专业数据报告，并提供定制化研究报告的服务。评价：。是我见过的数据报告研究机构当中最为清流的，在各个新媒体平台上风势很大，做的内容也比较有意思，专业性也比较高，可信度也是比较高的；推荐指数：★★★★网站界面：2、艾瑞咨询介绍：艾瑞咨询是解决商业决策问题的专业第三方机构，经常发布一些不同行业的数据和产品报告，比如医疗、生产制造、内容营销、教育、零售、B2B、物流、体育、房产、互联网、云服务、文化娱乐等行业。评价：这个网站中的报告数据还是比较有可信度，而且是免费的。3、豆丁介绍：豆丁报告网为中国企业提供各行业的行业分析报告、行业研究报告、市场调查报告、行业调研报告、市场研究分析报告等产品和服务。评价：这个网站大多数的报告都能看，但是想要获得参考性比较大的报告数据，就需要付费；另外这个网站也比较老了，很多服务都不是很到位。推荐指数：★★★4、QUEST MOBILE介绍：QuestMobile拥有多条数据服务产品线，服务内容覆盖数据统计、数据分析、数据挖掘、营运精分、用户增长，核心产品包括Truth系列、Growth系列，也是国内为数不多可覆盖APP全生命周期数据研究的公司评价：个人非常喜欢的一个数据报告网站，十分专业而且几乎涵盖各个行业，而且它所提供的数据样本与分析，已经成为多所高校及国家机构科研项目数据来源，也是国内一家数据登入国家学术核心期刊的移动互联网大数据研究公司。推荐指数：★★★★★5、199IT介绍：中文互联网数据研究资讯中心是一个专注于互联网数据研究、互联网数据调研、IT数据分析、互联网咨询机构数据、互联网权威机构。评价：缺点是只有互联网行业的数据，并且适合一些企业进行数据报告研究，对于个人的话价值不大，性价比比较低；分析数据来源1、中国统计信息网评价：网站有全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息，数据还是非常权威的。支持根据行业、年代、城市来查找数据报告。其中部分数据是免费的，部分数据是需要充值才能获得。2、国家统计网评价：各种民生相关的统计数据，所有数据都是免费，而且这个网站的友情链接里还有很多其他地方的数据以及国外数据。此外，网站还附有一些统计的行业标准以及数据的生产过程。整体还是非常实用的。3、中国产业信息网评价：网站有各个行业的数据，并且全是免费的。但是经过我的查看，部分行业数据2018年后就没有更新过了。若是对数据的新鲜度有要求的话，查找数据的时候要看清数据上传时间。5、阿里天池评价：作为国内互联网龙头阿里巴巴旗下的大数据竞赛网站，提供了很多比赛数据集可以练手，说不定还能顺手拿个奖，赚点奖金。网站的数据分类是官方数据和公共数据，可以根据需求选择数据种类进行分析。

一、基本情况2020年9月26日，中办、国办印发《关于加快推进媒体深度融合发展的意见》，从重要意义、目标任务、工作原则三个方面明确了媒体深度融合发展的总体要求。加快、深度，两个关键词突出了媒体融合在中央顶层设计层面的重要战略意义。当前，媒体融合发展已取得不小的成绩，中央多次从顶层设计层面出台多个媒体融合发展规划与意见，为媒体融合发展绘就路线图。截至目前，已有近2000家县级融媒体中心挂牌并运营，硬件建设和人员配置陆续到位。作为媒体融合战略实施的关键环节，基层融媒体建设情况备受关注。在最新的政策指导下，地方融媒体中心将在如何实现政务服务、媒体服务、智慧城市等方面不断求新求变。为更好地了解基层融媒体中心的建设情况，总结经验，分析问题，人民网舆情数据中心于2020年下半年深入部分地方融媒体中心开展调研，通过走访、问卷、座谈等形式，实际了解地方媒体融合推进情况。此次调研，地域上覆盖华北、西北、中部、华东等地区的8个单位；层级上，以县级融媒体中心为主，也有市级融媒体中心。在建设投入方面，各地不一，综合来看，大约在几百万到几千万之间。建设标准上，按照相关的规范和要求实施，有的已通过上级部门验收。根据调研分析，地方融媒体的建设基本以各级政府的党委、政府、及宣传部门等为主导单位，部分广电机构同步开展相关改革。经过两年的筹划、运营，地方融媒体中心已积累了一定的经验，同时也面临着一些困惑与问题。本文基于本次受调单位的相关情况作研究分析，由于样本量有限，数据和观点或存在局限性，仅为有关部门决策参考。二、地方融媒体建设运营实践与经验分析（一）普遍进行全媒体布局，构建全媒体传播网络从调研情况来看，目前融媒体中心普遍采取全媒体布局的形式推进媒体融合发展，选择以“中央厨房”为中心架构的技术方案比例较高，形成“一体策划、一次采集，多种生产，多元传播”的融媒传播格局。在宣传载体上，以打通“报网端微屏”实现“多屏共振”为主要目标，多终端的传播矩阵增强融合传播效果，同时优化策采编发审工作流程，着力推进人事、绩效、宣传、采编等各方面的体制机制改革。目前，地方省级推动云端共联共建，与县市融媒体开展内容与资源协同，例如，内蒙的草原云、河北的冀云、北京云等，县级融媒体融入省级云之后，在传播力度、宣传覆盖面上将更进一步。融媒产品的创作方式上，各融媒体中心紧跟短视频趋势，开通短视频平台账号，创作融媒作品。一些形成量级传播的融媒产品多为短视频、专题片，部分融媒体中心的官方账号达到百万粉丝，凸显融合运营成效。整体上，各级政府对县级融媒体中心建设高度重视，投入资金加强基础设施建设，配套新型传播技术及设备，建立了电视、微信、微博、客户端、门户网站等融合传播矩阵；条件好的地区还配备了大屏幕、无人机、VR、AR 设备等硬件设施，实现了县级媒体转型的跨越式发展。（二）落实“移动优先”战略，探索推进体制机制建设各单位在建设融媒体过程中，特别突出贯彻“移动优先”的战略要领，纷纷布局移动端建设。各地基本建成独立自主新闻客户端，专注地方新闻。同时在抖音、微信、头条号等移动载体上，开设官方账号，形成各具特色的全媒体传播矩阵。如伊金霍洛旗的24个新媒体宣传平台、怀化鹤城区的12+域内外传播终端、中卫市“1端26媒”立体式传播架构、山东邹城的“1+4+N”（邹鲁融媒同一品牌、广电报网四个传统渠道、手机APP与两微一抖等N个新媒体平台）等。为激活发展活力，提升融媒传播效果，顺应新形势下的发展要求，各单位不断推进体制机制改革，逐步完善建立相关的制度规范。例如武强县制定了《融媒体中心绩效考核实施细则》；伊金霍洛旗从考核激励、宣传管理、内容审核、直播流程等方面，制定了《融媒体中心宣传管理办法》《融媒体中心公共突发事件宣传报道应急预案》《融媒体中心采编直播流程》，完善出台《融媒体中心新闻稿件审核流程》《融媒体中心外宣奖励制度》等；富县制定细化了各类管理制度，如《采访部管理制度》《节目监审制度》等。融媒体中心深切感受到，通过探索体制机制改革实践，有效整合机构和资源，降低人财物各方面的成本，同时增强新闻时效性，延伸服务，不断贴近“新闻+政务服务商务”的要求与融合本质。此外，不少单位因地制宜，结合中央要求及省级部署，上下一体做出地方特色。陕西富县落实省市要求，实现农村“三屏一声”全覆盖，打通向下传播“最后一公里”。（三）融媒产品典型频出，央媒转载全国传播，持续释放融媒影响力融媒体中心建成以后，在融合传播、扩大舆论声量方面发挥了重要作用。大部分融媒体中心探索尝试制作形态各异的融媒作品，传达党的政策，传递百姓心声，切实履行“引导群众、服务群众”的职责，取得了良好的社会反响。不少作品被央媒转载，网络传播达到百万次以上，体现了一定的传播力和影响力。伊旗短视频《震撼！卫星视角看伊金霍洛旗36年变化》《庆祝中华人民共和国成立70周年系列微视频——“小镇故事”》《伊金霍洛—春天在路上》等新媒体产品，深受群众喜爱，全网转载阅读均达万余次。武强县抖音号“融媒中心”粉丝量已达123.7万，两会作品《保留地摊经济，给底层群众一点温暖》，一小时阅读量达到334.7万。怀化鹤城区则建设“鹤城圈”“我要发布”等互动平台，组织开展直播带货、“随手拍”等活动，打通各社区、村及小区、院落、圈群信息渠道网络，整合优势资源，强化平台承载能力。中卫新闻传媒中心同步开拓内外宣，启动了宁蒙陕甘毗邻地区及其他媒体战略联盟合作机制，与全国70多家媒体单位签订了《媒体联盟战略合作框架协议》。在传播方式上，多管齐下，实施多平台资源合作；在宣传导向上，着眼百姓，报道基层，广泛采用直播、政务互动、创意H5、航拍、短视频Vlog、小剧场等形式，创作温度与深度兼备的融媒产品。与此同时，各平台在政务互动、民生服务上持续挖掘与创新，开通互动平台、建立舆情回应机制，打通民生服务通道等等， 不断加强与群众的联系，最大化的发挥平台的政务服务等功能。（四）抗疫宣传丰富多样，切实打通“最后一公里”疫情期间，各地融媒体中心吹响“战疫”宣传号角，以形式多样的融合报道，与群众一同战斗在抗击疫情前线。第一时间介入上传下达，真正起到了百姓连心桥的作用。武强县融媒体中心的作品《致敬武强“夜护侠”》《四名护士驰援湖北，为武强英雄点赞》被“央视新闻+”转发，点击量共计达到550万次；鹤城区融媒体中心打造了《母女共绘抗议图》等一批爆款作品；邹城融媒体中心成立了邹鲁主播防疫宣讲团，推出《邹鲁融媒好声音·战疫情》，制作的抖音短视频《“邹鲁主播说”中国，援助进行时！》点击量1.6亿，《谢谢您！最美逆行者》点击量过亿，点赞750万，吸粉45.7万，一度登上热搜榜第四位；富县融媒体中心制作的本土节日特色产品《富县年味浓》《声动鄜州之“团圆”》《黄土高原上的精灵》等深受群众喜爱。中卫新闻传媒中心在疫情期间，推出原创稿件万余篇（幅），传播覆盖过3亿，在全区媒体中首屈一指。华州融媒体在疫情期间采编的《中药预防抗“疫”》等8篇稿件登上央视新闻频道、新华社客户端。延庆区融媒体中心通过疫情实战总结出三大“融聚”经验：一是成为融聚信息的策划审核执行中心；二是成为融聚服务的融媒体产品生产中心；三是成为融聚平台的舆论宣传引导中心。疫情期间的表现和探索，充分显示了融合成效，唱响了疫情防控最强音。（五）采编经营分离，以公司营收反哺中心运行目前，营收“造血”能力和盈利模式是融媒体中心的发展关键，如何提升经营能力，促进融媒体中心的长效发展是各单位着重考虑的问题。在两办发布的《意见》中，也明确要发挥市场机制作用，增强主流媒体的市场竞争意识和能力，探索建立“新闻+政务服务商务”的运营模式，创新媒体投融资政策，增强自我造血机能。在受调单位中，近半数采取“事业+企业”或“中心+公司”的运营模式，“制播分离”的工作机制。依托传媒公司及企业化的运营，提升人才激励与资源调配的灵活度，增强营收能力，通过公司化运作反哺融媒体中心的发展。同时能够弥补人员紧张、培训不足等问题，形成了公司与中心良性互补、共同壮大的良好局面。不过，也有单位提到，目前还存在人员编制不同、考评机制无政策依据达不到人员要求等问题。此外，邹城融媒体中心探索的“传媒+旅游”新模式别具一格，加入山东省广电旅游联盟，相继推出了港澳游、西北游等多条热门旅游线路，吸引众多市民群众积极参与，实现社会效益和经济效益双丰收。值得注意的是，延庆融媒体中心是唯一一家在绩效评估与版权保护方面先行先试的融媒体中心。通过“北京云”接入“人民版权”数据保护平台，在内容版权得到有效保护的同时，实现收益能力、生产能力、融合能力的三提高。三、当前地方融媒体建设面临的主要问题综合来看，目前融媒体中心建设过程中遇到的最大的困境就是人才问题，几乎所有单位均提到了人才匮乏、流失严重等问题。此外，中心的运营能力、经营能力、技术力量及体制机制改革等方面也是融媒体中心目前的主要关切点。（一）人才问题：全媒体人才匮乏，激励机制不完善根据反馈内容分析来看，人才问题主要表现为以下方面：一是“既专又能、一体多用”的新型全媒体复合型人才匮乏。例如有单位提到，在融合发展中面临新闻采编、技术保障和经营管理等人才紧缺的问题，特别是高层次人才尤其是全媒体记者、高端技术人才和产业营销人才出现缺口，导致在部分情况下出现有平台无人才管理、有项目无人才支持的窘境。还有单位提到，人员年龄结构偏大，知识层次偏低，人才流失严重，及时需要补充一批高层次专业技术人才。二是人员意识跟不上。例如，干部综合素质总体还不高，眼界还不够开阔；有单位提到，部分干部职工思想还不够解放，没有从思想上真正认识媒体融合发展的战略意义，没有牢牢树立融合发展新理念，不能较好适应媒体融合发展新形势，对新媒体还缺乏足够认识，特别是在理念和思维的转变上，还存在跟不上、不适应、不到位的问题，主动学习新媒体、主动使用新媒体、主动拥抱新媒体的意识还不够，在工作中推动传统媒体与新兴媒体由“相加”到“相融”还有差距。三是薪酬体系建设和激励机制不完善、不充分。大部分调研单都提及了这个问题，包括人事管理体制改革创新不足；政策不允许新增财政供养人员，导致吸引不到高素质专业的融媒体人才；部分中心下设传媒公司企业化运营，但人员以聘用为主，工资待遇偏低且稳定性不高，留不住成熟的融媒体人才；由于机制突破难度大，未完全打破编内人员和编外人员的身份差别；业务未完全融合，还存在“各自为阵”的现象等。四是人才培养和引进比较困难，人才流失严重。从调研信息来看，薪酬待遇、地理位置、生活环境等成为人才引进的主要限制因素。比如经济欠发达或贫困县，因经济薄弱薪酬待遇低，高端人才不愿来，自己培养的人才也很难留住，流失严重。（二）体制机制问题：改革创新不充分体制机制改革是关乎媒体融合发展的关键因素。从调研来看，各地在体制机制方面不断地进行探索尝试，不过整体上，体制机制问题依然是大多数融媒体中心的主要问题，包括薪酬绩效机制、人员管理机制、内容流程机制等。梳理受调单位意见，改革推进不充分的情况主要集中在以下方面：一、绩效和薪酬制度还未真正打破体制界限，例如下设传媒公司工作人员同岗同酬和旗财政供养人员考核绩效发放等无政策和制度依据。二、所制订的有关的体制机制还不够完美、存在较多的疏漏，需要进一步的修订与完善。三、绩效薪酬得不到认可。例如，为强化激励实施的绩效工资、稿酬外宣奖励、编审等业务津贴不被审核部门认可，绩效工资改革、业务职称不被人社部门认可，事业单位企业化管理无法实现，期待出台相应文件予以明确。四、从业资质亟待加速推进。有中心提到，因市辖区原无广电职能没电视台，其融媒体中心属新成立尚不具备新闻机构资质，相关资质和工作人员从业资质亟待申办，期待上级宣传部强力推动。（三）内容制作：缺乏运营经验及深度精品作品由于地方融媒体中心大多建成于近两年，总体上缺乏内容制作经验，缺少精品融媒产品的输出。从调研情况来看，主要呈现出以下问题：一、缺乏移动优先理念、缺少新媒体平台运营经验，缺乏新媒体运营思维，专业技能有待提高；深度精品的融媒产品较少。二、从内容分发来看，虽然开辟的平台渠道十分全面，但运营能力有限，部分平台沦为“僵尸号”；大部分新闻内容还停留在简单搬运报纸电视内容，未能真正落实“一次采集，多种生成，多元传播”。三、传播效果有限，内容吸引力弱，产品到达率低。有的中心媒体分发平台过剩，入驻平台自主程度低；有的是媒体宣传渠道较为单一；自有平台影响力低，传播力有限，好的产品无法得到好的传播力；凝聚媒体合力上距离中央和省市要求还有差距。（四）技术问题：技术力量亟待加强技术驱动是推动媒体融合创新的关键因素，尽管目前来看，融媒体中心的基础平台基本搭建完成，但是整体上无自主技术研发力量、后续维护等仍存在一定困难。一是技术力量薄弱，如何开展政务服务面临困难，服务性平台建设需要资金支持，筹资有难度，自身营收能力不足也无法支持技术投入，此外融媒体平台的省县接入上有技术出入等衔接性问题二是技术支撑亟需加强，因资金、技术等多方面原因，现在的技术平台尚不能贯穿所有平台和环节，不能完全满足媒体融合发展需求，建立真正意义的全媒体融合中央厨房还是需要较大资金投入。同时两个省级平台数据共融、本地智慧党务政务和智慧城市及各单位各部门数据难以打通。三是技术力量不足。融媒体指挥调度平台建成后，在日常维护、平台管理、系统操作等方面，还存在技术支撑力量不足、技术保障体系不完善等问题，部分新闻采编人员对新设备和新系统掌握不全面、使用不熟练，对新的“策采编审发评”流程还不太适应，工作效率有待进一步提高。（五）造血能力：多元化经营能力不足尽管部分单位尝试企业化运作、开展多种经营等方式增收反哺，但“造血”能力弱依然是当前县级融媒体中心面临的主要问题之一。综合调研对象反馈，主要问题集中在以下方面：一、当前经营存在体制瓶颈，期待出台相应文件予以明确或有所突破。例如，单位是公益一类全额事业单位性质，新成立公司或二级经营性事业单位的规划难以实现，主要原因包括：纪检部门有机关企事业单位不能兴办企业规定；事业单位改革取缔经营性事业单位；国资部门近年来停办国资公司业务等。二、还有单位提到，新闻采编专业设备具有投入成本高、损耗大、更新快等特点，县级媒体在设备购置、更新升级、运行维护等方面存在较大资金缺口。三、受体制机制影响，市融媒体中心下属企业在具体运营中受到政策限制，产业发展遇到瓶颈，“造血”功能有待加强，不能做到事业、产业双轮驱动。经营转型和结构调整虽然取得一定成效，但还存在活动细节考虑不够、服务客户意识不足等问题。（六）资金问题：财政投入少与资金缺口大部分单位存在资金缺口，从调研单位提出的问题来看，一方面是地方财政投入与支持乏力，如果当前地方财政十分困难，保工资保运转就已很吃力，在融媒体建设的投入自然无法跟上，期待上级加大资金、培训等方面的支持。另一方面是存在资金缺口，融媒体中心技术平台建成后，除一次性投入外，每年还需要几十万元的运行维护费用。同时广播电视行业存在设备投入成本高、损耗大、更新快等特点，县级媒体在设备购置、更新升级、运行维护等方面存在较大资金缺口。四、小结及对策基层融媒体中心的建设是当前至关重要的时代课题。通过调研，我们发现，各地在实践过程中，不断转变思路，勇于探索，体现出创新思维和改革活力，在社会效益、经济效益方面取得了一定成效。总体来看，基层融媒体中心逐步发挥出主流舆论阵地、综合服务平台、社会信息枢纽三大功能，在全媒体传播体建设中具有基础性作用。目前，融媒体中心发展已经取得阶段性成果，未来将开启从1.0向2.0的升级，推动媒体融合及融媒体中心建设高质量发展。升级打造地方融媒体2.0版，需要在强化基层社会治理、拓展技术应用、打通数据与资源共享、培育经营模式与全域传播等方面持续发力。各地融媒体中心需要在政策引领下，不断思考创新，深化改革。一、从内容突破、人才突破、效益突破上下功夫“媒介即讯息”，面对多元载体，县级融媒体中心需要借助短视频、移动直播、微动画等各种新媒体方式，转变内容生产思路，不断推出原创融媒产品。在人员组织方面，着力推动培训、评估、应用为一体的人员能力提升机制，多层次、全方位开展全媒体人才培训，推动人员从意识、观念、思维、行动、能力等多方面的转型。在机制人才的基础上，要紧抓市场机制，扩展和延伸融媒体的概念范围，转变盈利模式，构建多元化的产业链，提升产业价值，在新闻+服务+商务+政务上有所突破。二、拓展资源合作，“借船出海”聚合优势推动协同发展中央关于制定“十四五”规划和2035年远景目标的建议中提到：要“推进媒体深度融合，实施全媒体传播工程，做强新型主流媒体，建强用好县级融媒体中心”。地方融媒体中心是全媒体传播体系的基础设施，需要不断推进体制机制改革，从内部进行大刀阔斧的调整。借助主流媒体、中央及省市级融合平台的技术优势、资源优势等协同发展，实现传播效应的最大化。此外，既要提升信息覆盖面，又要提升媒体影响力，特别是在内外部资源整合方面，充分发挥基层特色。将融媒体中心作为平台，拓展内外部、横向纵向的资源合作，建立信息联盟，开展治理数据的共享与合作等，通过资源互用、共用，从而不断提升融合效果。三、找准用户需求，开展社区融合，提升基层治理能力融媒体面向的是最基层的群众，“打通治理最后一公里”就是要在找准用户和群众的需求上下功夫。融媒体中心要不断拓展功能和视野，要将“融媒体中心”的定位提高到提升社会治理能力的高度。既要强化媒体和信息传播能力，也要进一步推进社区治理与民生服务。下沉到一线的地方融媒体中心，要树立起成为基层治理的核心抓手这一观念，以融媒体中心为平台，以媒体融合为目标，通过服务实现基层管理和治理，在推动社区融合、地域融合的过程中，进行业务扩容，增强“造血”能力，提升基层治理能力与执政能力。人民在线作为党报党网的子公司，常年致力于大数据业务和融媒体研究，于2019年提出的“1+5+N”融媒方案，以媒体版权管理为抓手，提升内容影响力和经营能力，助力四全媒体建设，进一步构建全媒体传播格局。四、优化管理水平，打造地方特色品牌媒体融合是一项从上到下的改革，需要顶层设计者从战略、管理、机制体制方面进行全方位的谋划，管理水平也决定着融媒体建设的程度和媒体融合的效果。融媒体中心，要从采编、宣传、报道、内容制作、绩效等各方面不断提升和优化管理能力，提升融合质量与融合效率。各地要坚持地方特色，放眼全国的同时，更要立足地方，挖掘地方文化特色，充分发挥新媒体“新、快、亮”等特点，打造内容精品、文化精品，打响市场品牌，扩大影响力。

市场：“最近新出了个产品，销量不太好，哪些渠道推广更有效？调研一下。”产品：“这个功能用户有没有需要，调研一下。”人事：“最近员工离职太多，哪些人最爱离职，员工满意度怎么样？调研一下。”......用户调研、市场调研、员工调研，完成一个调研看似是件十分困难的事情，但不同种类的调研报告的格式和写法都有一些共同点。这次，我们来跟大家分享下如何完成一份调研报告，以及如何利用SPSSAU来提高分析、写作的效率。本文主要介绍以问卷方式进行数据收集的调研报告。01.什么是调研报告说起调研，很多人第一时间就会想到填问卷、写报告、做统计图、做ppt汇报。简单来说，调研就是通过各种调研方式系统的收集资料并对调研数据进行深入分析，最终产出报告给出一些总结结论或者建议。02.如何完成一份调研报告Step1. 明确目标，提炼关键词俗话说得好：“万事开头难”，写调研报告也是这样。往往写上标题，然后就完全不知道该如何继续......在撰写调研报告前，我们首先应该再次明确本次调研的目标是什么。比如，要制定的是一个人事方面的员工满意度调研，同时要了解什么特征的员工更爱离职。那么这次的调研可以概括为两个关键词：员工满意度、离职倾向。以“大学生理财情况调研”为例，本次调研目的分为大学生理财认知、理财现状、理财偏好三个方面。也就是通过研究要回答下面这些问题：大学生对理财知识了解多少？大学生中理财人数占比有多大？大学生对理财产品的选择有什么偏好？......大学生理财情况调研问卷 确定目标这点是非常重要的，它就像是议论文中的论点。想要写出一篇好文章，一定是要有一个明确的论点，内容紧扣主题。Step2. 梳理逻辑，搭建报告框架无论是在设计问卷、分析数据或者撰写报告阶段，了解研究的逻辑结构都是重中之重的核心问题。调研问卷设置的问题顺序，不一定是书写报告的理想顺序。可能为了照顾被调研者阅读习惯，调整了问题顺序。或是为了防止作弊，调换答题顺序。所以，分析前有必要重新梳理报告顺序。还是以上面的《大学生理财情况调研报告》为例，上面已经确定了三个关键词：理财认知、理财现状、理财偏好。但在问卷中，这些问题是散落在问卷中的不同部分里的。因此，我们要重新看一下，把每个问题归类。从上表中可以看到，Q1是筛选题，用来筛选样本；Q2-Q5是样本背景信息题目；Q6-Q8是理财认知题目；Q9-Q11是理财现状题目；Q12-Q19是理财偏好题目。在基本结构确定后还可以进一步细分，比如是否考虑差异分析：不同背景（性别、专业等）的大学生对理财认知、理财现状、理财偏好的是否有区别？或者影响关系：影响大学生购买理财产品的因素有哪些？最终把这些问题梳理成一个框架。核心始终围绕着研究主题以及三个关键词。框架与最后成型的实际报告会有一些差别。不过没有关系，我们可以在之后分析的过程中一点点调整修改。总之，先把框架搭好。不仅为了方便后面写报告的时候更有条理，同时也避免后面重复分析、少分析了某部分的情况出现。Step3. 进行具体分析这部分我们可以使用SPSSAU进行分析，提高工作效率。数据处理数据处理是一个非常重要的环节，第一次分析的人很容易忽略这部分。在数据收集完成后可以使用SPSSAU无效样本和异常值两个功能对数据无效性进行处理。无效样本：SPSSAU提供两种设置：一种是完全相同数字超过一定比例时设置成无效样本。不认真填写者通常为了方便会选择相同的答案，一般以量表题选择相同数字超过70%作为标准。另一种是缺失一定比例设为无效样本。异常值：如果存在缺失数据或在异常值的判断标准上，可设置数字为null，即异常值处理。还是以《大学生理财情况问卷》为例，问卷中包含多种题型：筛选题、单选题、多选题、量表题、跳转题等。以非量表题居多，可以检查下有无缺填比例高的问卷。同时留意题型，最好先在大纲中先标记上每部分对应的题号、题型。像筛选题、跳转题，分析前要筛选出样本，否则后面很难检查出问题来。筛选样本比如第一题：是否在校大学生。本次的调研对象是大学生群体，如果本身填问卷的人就不是大学生，那么肯定就不在研究范围内。因此在做所有分析之前，应该先筛选样本，并且后续分析也要以筛选后的结果为准。方法选择这个问卷中多是非量表题，常用的统计方法有：频数分析、描述分析、卡方分析、二元logit回归等。我们按照提纲依次进行分析即可。按住Shift可一次性拖入多个题目，实现同时分析多项结果。数据格式同时重点注意下表格格式，专业的调研报告（和论文一样）对格式有着严格的要求。建议统一修改表格格式，避免有遗漏。涉及重点数据，比如占比非常高的选项，可以用不同颜色标出。也可以适当添加图表的使用。一图胜万言，多用图表来呈现所想表达的内容，更有直观性。SPSSAU图表Step4. 撰写报告正式撰写报告的时候可以一部分一部分的完成。通常是先描述分析结果，然后结合结果和背景信息进行总结。如果内容较多，建议在每部分最后添加一小节作为总结部分，同时可以针对结论给出建议或解决方案等。最后别忘了添加附录。通常将调查问卷、统计结果等作为附件内容。方便读者查询。在企业中，最后多以PPT的形式进行汇报。如果前面的框架梳理的很清晰，这里就方便很多了。每页PPT里最好不要放入太多内容，一页PPT里汇报一个研究问题+重点数据结果即可。尽量多以图表形式展示。今天的分享就到这里。实际上不只是调研报告，论文、项目分析、社会调查等都可以运用以上的方法进行拆解、梳理和分析。

前言近年来，随着人们的数据意识和数据素养不断提升，商业智能和数据分析领域迎来了快速发展期，据Gartner商业智能报告统计，到2020年全球的商业智能市场容量预计将达到228亿美元。同时，大数据、人工智能、机器学习、深度学习等技术的快速发展，也促进了商业智能和数据分析产品的新一轮进化。Gartner分析师认为，到2020年，自然语言生成和人工智能将是90%的新BI平台的标准特征，50%的分析查询将使用搜索、自然语言处理，或语音生成，或将自动生成。但我们必须认识到，我国商业智能的市场特征、企业需求、关注点、发展阶段均与国外有所不同，以Gartner为代表的分析机构并不能准确描述我国商业智能行业的实际状况。针对这一问题，帆软数据应用研究院调研了规模不一的216家企事业单位，了解到他们的大数据BI应用状态、需求情况、对大数据BI产品功能的期待，同时基于帆软数据应用研究院对行业的长期观察和思考，形成了该篇报告。主要预测：2018年，中国大数据 BI 产品将主要在自助分析的可操作性和功能丰富度、平台的安全性、数据管理能力、分析的共享能力、数据挖掘能力、大数据处理能力六大功能模块进行提升。一、2018年中国商业智能行业发展分析(一) 行业总体形势向好在当前经济环境下，企业盈利的压力和难度不断增加，越来越多的企业，尤其是一、二线稍具业务规模的企业，其高层都希望通过精细化运营提升市场竞争力，降低企业的运营成本。这些企业绝大多数都已经在2008年~2015年间上线了各种业务系统，存储了大量管理和运营数据，具备应用大数据BI进行数据分析和数据化管理的各种条件，这些需求将在2018年~2022年继续爆发。值得注意的是，艾瑞咨询在《2017年中国商业智能行业研究报告》中指出，我国已经进入商业智能领域第一方阵，成为发展最快的国家之一，但和美国还有比较大的差距。所以未来中国大数据BI行业总体将呈现加速度增长，市场容量将不断扩大。(二) 大数据BI厂商马太效应显现马太效应是指强者越强，弱者越弱的现象，国内BI行业的马太效应已经显现。据帆软品牌部调研数据显示，处于行业第一梯队的帆软、Tableau、微软PowerBI的品牌知名度和市场份额与其他厂商进一步拉大。帆软2017年全年营收2.77亿，远超其他国内厂商之和。同时帆软销售部反映，2017年度销售跟单中遇到的竞品种类和数量均较2016年有相当大幅度的下降。BI行业出现马太效应实属必然，综合实力强大的厂商更能投入资源做好产品、服务，解决更多用户的需求和问题。可以预见，2018年中国BI行业马太效应将进一步增强，逐步淘汰掉实力弱、规模小、产品差的企业。(三) 新型自助式BI与传统型BI平分秋色得益于敏捷、自助的特征，从2013年起新型自助式BI迎来了高速发展期，这一时期也是传统型BI的衰退期。2017年，传统型BI与新型自助式BI在国内市场中平分秋色。受访企业中，约50.2%的企业仍然在使用传统型BI，其中最典型的需求是企业常规日报、月报等汇总分析报告。约49.8%的企业应用新型自助式BI，通过报表平台+自助式BI+大数据底层平台的解决方案，来解决企业综合的数据展示和分析需求，形成经营和战略决策。在调研中我们注意到，约有18%的企业引进了新型自助式BI，部分或全部替代了传统BI。虽然传统型BI尤其自身优势和应用场景，但随着新型自助式BI的不断发展，传统型BI必将逐渐退出历史舞台，从国际传统BI巨头积极调整产品结构可见一斑。二、2017年中国商业智能用户状况分析根据企业的IT人员和业务人员在数据分析中的工作量和投入程度占比，我们将BI用户（企业）划分为5大类型，即BI应用金字塔模型，以更好的统计、分析企业的BI应用状况。(一) BI应用金字塔模型1. IT完全主导型其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作，完成95%以上的BI分析页面（注：主要是指用于生产、经营、管理会议所需要的数据分析页面，下同）的开发。业务人员仅负责前端数据查看，完成查看报表时相关联动钻取操作。调研中我们发现，处于“IT完全主导型”这一等级的企业，约有93.2%都在使用传统型BI工具，企业的业务人员基本没有能力，也没有需求去自主完成数据分析的工作。这些企业的业务变革并不剧烈，企业管理层认为当前的日常数据报告能够满足企业管理和决策的需要，相对缺少变革的动力。2. IT强主导型其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作，完成80%~95%数量的BI分析页面。业务人员完成低于20%数量的BI分析页面。从调研数据来看，这类企业中，67.5%的企业认为当前业务人员不具备数据分析的能力。而企业需要快速完成部分数据分析工作，所以选择让IT人员更多承担工作。这类企业中普遍认为，商业智能产品本身并非能够快速上手，且业务人员仍需要统计学基础，阻碍数据分析工作从IT人员向业务人员的转移。3. 业务强主导型其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作，完成前期示例不超过20%数量的BI分析页面。业务人员完成超过80%数量的BI分析页面。从调研数据来看，这类企业中，超过80.2%是曾经推行传统BI的企业，并且部分业务人员是有较高学历和能力的，能够学习和掌握商业智能工具和数据分析技能，并愿意在工作中积极使用；从帆软数据应用研究院的实地走访的部分企业来看，这些企业普遍行业排名靠前，公司从高层就重视数据分析工作。4. 业务完全主导型其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的部分相关工作。业务人员完成95%以上数量的BI分析页面和相当部分BI工具层面的数据模型处理。相比于第三类使用人群（业务强主导型），这类用户的一大特点是业务变革十分迅速，从事业务工作的人员学历普遍较高，业务经营和发展需要企业快速做出决策。而基于数据分析得出的业务判断相比个人历史经验准确度更高，是这类企业基本共识。比如在新兴的互联网企业，或者新零售领域，这个特点尤为突出。5. 智能自助型其典型特征为，IT人员只做底层数据仓库、数据连接、数据字典相关工作。业务人员处理所有BI工具层面的数据处理，以及所有BI分析页面。IT人员搭建数据中心，业务人员完全自主处理和分析数据，这类企业有着明显的资源密集型的特点，业务人员更多的是偏向运营相关的工作。当然，因为此类受访企业占比较少，原因分析的可信度还有待进一步调研来核实。(二) BI用户状况分布基于BI应用金字塔模型，2017年企业分布如下；从调研数据中，我们可以得出两大结论。1、IT人员主导企业数据分析的模式仍占据主流，也就是IT驱动仍是2017年企业商业智能平台应用现状。从数据调研的受访企业来看，有高达60.5%的企业的数据分析工作仍是第二类型（IT强主导型），甚至有21.5%的企业的数据分析工作处在第一类型（IT完全主导型），这显然和业务人员自助数据分析的目标距离遥远。2、新型自助BI正在成为商业智能市场的主流。17.5%的企业是在2017年上线了新型自助BI，实现了让少部分业务人员自助完成BI数据分析的目标。三、2018年商业智能用户需求分析(一) 企业多级部门数据分层次IT权限和平台管控，占受访企业97.6%需求描述：BI工具支持企业的多级部门的数据/分析页面权限管控，使得不同层级的部门机构只能看到本部门机构和辖属部门机构的数据/分析页面。需求产生的原因：有的信息中心为释放压力，放权给业务部门使用数据，一旦口子打开，数据缺口就会像洪水一样泛滥，就又会走向另外一个极端，导致放权下的数据管理混乱，数据口径不统一，部门之间的数据壁垒等等问题就会出现，同时这将给企业带来极大的数据安全隐患。满足该需求对企业的价值和意义：在满足业务部门BI数据自助分析的同时，兼顾企业的数据权限管控，形成企业以IT部门集中管理下的良性数据分析风貌，杜绝企业数据安全隐患。(二) 业务人员可通过BI工具进行自助数据分析，占受访企业94.5%。需求描述：业务人员可以在浏览器前端，对自己权限范围内的数据进行多维拖拽探索和自助分析，发掘隐含在数据中的业务价值。需求产生的原因：企业的传统信息化建设中，IT信息中心对公司数据进行高度集中的管控，来自企业各职能部门的数据处理以及报表就会全部由IT人员来输出，一旦业务部门需求集中扎堆，就会造成响应不足，业务部门怨声载道。信息中心自身成员熬夜加班做报表，成就感却很低。满足该需求对企业的价值和意义：通过高效灵活的BI工具，业务人员对自己权限范围内感兴趣数据进行多维拖拽探索和自助分析，以工具简单易上手的低学习成本，让真正对分析业务价值最熟悉的业务人员实现自助数据分析探索，最大化业务数据的分析维度和分析效率，灵活发掘数据中可能潜在的业务价值，同时也解放了IT人员的劳动力，降低企业人力成本。(三) 可快速搭建型自助BI业务数据模型，占受访企业87.5%。需求描述：数据库表中的数据需要基于业务分析主题进行分类管理，相关数据表之间支持手动/自动构建关联模型，同时建立的关联模型支持灵活应用，无需反复编辑修改或创建新的模型，一次建立即可灵活满足多重业务场景进行数据分析使用。需求产生的原因：传统BI工具创建的底层数据关联相互独立，无法重复利用，一旦遇到新的业务数据计算分析场景，数据关联就需要修改或重新创建，极为麻烦，非常不利于IT人员维护。满足该需求对企业的价值和意义：通过BI工具快速构建的新型自助式BI业务数据模型，较传统BI工具针对不同业务分析场景需要多次、重复建模的应用痛点，极大地提高了BI工具的企业中业务数据分析应用的效率，解放了以往IT人员对数据维护的压力。(四) OLAP多维分析：上卷、下钻、旋转、切片、联动、跳转等，占受访企业84.5%需求描述：BI工具支持强大的页面OLAP多维分析功能，包括分析视角的上卷、下钻，维度的旋转切换，指标的切换，分析数据的切片过滤，组件之间的联动过滤、页面超级链接跳转等。需求产生的原因：随着业务发展的复杂化，单一角度的数据分析往往难以再发掘出更多有价值的潜在业务信息，取而代之的是需要BI工具能够满足强大的页面OLAP多维分析功能。满足该需求对企业的价值和意义：通过BI工具强大的OLAP多维分析功能，以实现多角度、多关联数据之间的数据无限层次探索分析，发掘出数据中潜在的业务价值。(五) 大数据处理性能处理能力达到十亿数据秒级响应，占受访企业63.6%需求描述：BI工具可支撑处理亿级以上大数据分析计算的秒级响应，提供多维加速引擎对传统关系型数据仓库（SQLServer、Oracle、Mysql等）进行数据提速处理，同时也支持实时对接企业大数据平台（Vertical、Kylin、Greenplum等）进行数据分析计算。需求产生的原因：一方面，传统关系型数据库在面对上亿级别以上数据量时，容易出现性能瓶颈，长时间的查询等待往往会导致业务数据分析效率太低。另一方面，当今信息化水平飞速发展，越来越多的企业已经有了自己的高性能大数据平台，对于这部分企业来说，拥有一款能够直接对接大数据平台进行数据分析的工具尤为总要。满足该需求对企业的价值和意义：BI工具提供的强大数据计算处理引擎，能够降低企业数据查询等待时间成本，提高业务数据分析效率。同时，通过直接对接企业大数据平台，还可满足企业实时数据分析的需求。(六) 业务人员可完成工具层面的零代码数据加工处理工作，占受访企业57.5%。需求描述：BI工具可通过快速易上手的交互方式，让业务人员也能完成工具层面的零代码数据加工处理工作，例如例如表合并、分组统计、结构数据分层、过滤、增加列、同比环比、累计值、所有值、公式运算等数据清洗和数据处理方法，实现对数据的无限层次多维透视分析统计。需求产生的原因：当业务需求相对偏复杂时，简单的维度和指标统计往往无法直接计算出业务所需要的计算结果，以往的处理方式往往可能是业务部门提需求给IT，然后IT经过SQL或者代码对底层数据表加工处理，然后最终导出一张excel数据表给业务部门，期间的反复沟通和等待时间往往降低了企业的业务数据分析应用效率。满足该需求对企业的价值和意义：通过BI工具，使得业务人员也能快速实现对数据的无限层次多维透视分和析加工统计，降低了传统模式下的沟通成本和等待时间，提高了企业业务数据分析的应用效率。(七) 移动端数据分析查看支持，占受访企业44.9%需求描述：BI工具支持移动端数据分析多维分析查看功能（兼容PC端的上卷、下钻、旋转、切片、联动、跳转等），对于BI工具的应用app支持便捷的扫码登陆、离线查看、批注、分享等功能，同时满足某些社区平台如微信、钉钉的企业公众号集成。需求产生的原因：在当今这个移动设备便捷时代，仅仅PC端的数据分析已经不能满足某些特定时间和场所的业务分析需求了，而BI对移动端的支持已经成了必然要满足的功能点。满足该需求对企业的价值和意义：通过移动端的BI分析查看，使得数据分析不仅仅局限于PC端，较大地增强了数据分析的便捷性。同时微信和钉钉的集成接入，让业务通过社区平台也能直接查看想要的数据分析页面，更是为移动端数据分析锦上添花。四、中国大数据BI产品功能预测结合用户需求调研，和我国BI厂商的产品计划研究，2018年如下六个大的功能模块将会得到增强。(一) 提升自助分析的可操作性和功能丰富度为满足业务人员可通过BI工具进行自助数据分析的需求，中国大数据BI产品需要改善自助分析的功能和可操作性，包括图表的丰富性。前端布局自定义搭配，让业务人员随心所欲布置。比如仪表板自由布局，可快速拖拽生成所需要分析的页面；在全面支持常见的柱状图、条形图等图形基础上，增加支持中国（世界）地图、GIS地图、桑基图等大数据图表；为了适应更加多样的用户，大数据BI平台需要支持强大的OLAP多维分析功能，包括分析视角的上卷、下钻，维度的旋转切换，指标的切换，分析数据的切片过滤，组件之间的联动过滤、页面超级链接跳转等。业务人员在OLAP多维分析的基础上，能够在数据分析查看时，再次对所有维度进行二次的维度指标加工，并无限层次多维透视分析统计，全面开放业务人员对数据的处理和分析操作，以满足当前中国用户多个视角、多个层级的分析需求，把传统业务分析的智慧充分沉淀到数据分析系统中来。为了给不同用户提供个性化的视觉体验，大数据BI平台支持表格动态数值预警功能和图形设置动态警戒线，支持图表样式风格自由拖拽调整。同时，也需要大数据BI平台智能自动设置预警值和样式风格等。(二) 提升平台的数据挖掘能力为满足企业业务人员自助数据分析和自动挖掘的需求，中国大数据BI产品需要在已有的数据可视化和数据分析的功能基础上，增强数据自动挖掘能力，使业务人员在能够掌握挖掘基本概念的基础上，深入挖掘分析业务数据，为业务运营提供数据结论支持。大数据BI平台需要支持嵌入式高级分析功能，用户能够轻松使用平台内置的高级分析功能，也可以通过导入和集成外部开发的高级分析模型。比如平台内含数据挖掘常见算法（如线性预测、时序预测、聚类、分类等），或者提供外接其他数据挖掘平台和工具的可视化接口（如R语言或者Python语言），甚至内含适合特定业务场景的挖掘模型 。(三) 提升平台大数据处理能力为满足企业对大数据BI平台实时响应的需求，中国大数据BI产品需要将当前大数据处理能力提升一个量级，达到10亿数据量秒级响应水平，同时支持丰富多样的数据源。大数据BI平台需要支持丰富的数据源，如企业主流的关系型数据库、大数据平台、NOSQL数据库以及多维数据库，需要支持实时对接数据平台和分布式引擎拓展，同时支持跨数据源关联，同时支持对较大级别数据量进行数据抽取和索引建模，提高数据分析效率。(四) 提升平台的数据管理能力为了满足中国企业业务人员用户对数据处理的需求，中国大数据BI平台需要提升自身的元数据管理能力、数据的ETL处理能力、数据存储能力。提高元数据管理能力，使得用户能够集中管理元数据，包括对元数据进行检索、提取、处理、存储、分享复用和对外发布。中国企业的业务人员将需要在数据分析的过程中，直接操作经过IT人员标准化处理的元数据。近几年来，中国数据分析人才迅速增加，企业中也成长出一批有一定数据分析能力的业务人才，这些中国企业业务人才更多的是需要对数据进行ETL处理和存储，这就需要平台功支持用于查询、提取、转换和加载的功能，具有索引、管理、调度数据的能力。(五) 提升平台分析的共享能力随着ERP、OA、MES、HIS等常见业务系统的完善，企业少则数十套IT系统，多则上千套系统。新型自助BI需要能够与多个系统同时融合，全面分析企业的业务数据。这就需要中国大数据BI产品需要加强产品与不同软件系统的集成融合能力，这是中国企业面临的共同难题。大数据BI平台需要支持嵌入式部署，如主流的应用服务器，支持跨平台的权限集成和页面集成。大数据BI平台不同用户创建的分析页面，可以方便地分享给其他成员。同时，在企业的分析用户设计仪表板时，可以复用仪表板中的图表、维度、指标等，支持用户分享指定页面进行给其他部门成员，便于互动沟通交流。为满足企业人员实时办公、互通信息的需要。大数据BI平台还需要支持移动端上共享和查看分析结果，支持在移动端对分析结果进行数据层级钻取穿透、联动等。(六) 提升平台的安全性为了满足企业多级部门同时使用、不同权限的功能，中国大数据BI产品除了要提供灵活丰富的用户管理功能、权限控制功能，还需要内置强大的用户行为监控与分析功能，确保企业的数据安全和信息保密。大数据BI平台将支持持批量导入用户，支持同步企业统一权限管理数据库中的用户，以企业IT系统统一的用户管理方式进行用户管理。支持用户以企业IT系统统一的用户权限认证方式进行权限管理。同时，需要支持短信平台功能，并可用于用户账号身份验证等，多种用户和权限管理方式，来满足广大中国企业的不同的安全级别要求和安全管理策略。随着大数据BI在中国的发展，中国企业自身的大数据BI平台已有众多员工账号。这就对大数据BI平台提出新的挑战，除了要拦截非法用户，还要对大数据BI平台有效用户进行有效监控。2018年，大数据BI平台需要支持监控用户的操作行为，支持监控页面被访问的频次、访问来源，甚至是支持监控访问到的数据范围。为了保证大数据 BI平台系统持续支持企业经营管理，需要大数据BI平台支持系统数据迁移到企业数据库，支持对系统进行备份与还原，备份可以手动或设置周期定时备份。同时，支持云端服务器部署和本地服务器部署，支持多机热备，达到企业的灾备要求。此外，为了有效避免BI平台出现严重异常，还需要支持监控自身的运行性能，遇到系统性能风险，提前给出系统预警信号。

2020年5月22日上午，一份“特殊”的《政府工作报告》出现在人大代表们手中，和往年比，薄了不少。往年的报告到大会印发时大概是1.95万字左右，今年约1.04万字。篇幅上减了近一半，但分量丝毫不轻。一起来通过词频分析，打开今年的《政府工作报告》——“保”是出现次数最多的词“就业”出现39次、“民生“出现21次“稳就业、保民生”贯穿整份报告。在2020年《政府工作报告》中，“保”是出现频次最高的词，共出现85次。李克强总理曾在两会前最后一次国务院常务会上说，“听起来，‘保’好像是一个相对消极的说法，但其实不然。‘六保’针对的都是当前突出矛盾和风险隐患，是直面和克服困难挑战的积极举措。”今年报告强调，没有提出全年经济增速具体目标的一个重要原因，就是有利于引导各方面集中精力抓好“六稳”、“六保”。“六保”是今年“六稳”工作的着力点，涉及保居民就业、保基本民生、保市场主体、保粮食能源安全、保产业链供应链稳定、保基层运转。其中，居于首位的是“就业”。本次报告的1万余字篇幅虽然仅有去年的一半左右，但“就业”一词出现了39次，比2019年的报告还多出现9次，报告起草组成员表示“这可能是历史上第一次”。“民生”的频次也增加了7次。到底如何保障就业和民生？报告里给了答案。“小微企业”是最常提及的市场主体“个体工商户”出现了3次李克强总理在今年的《政府工作报告》中强调，“保障就业和民生，必须稳住上亿市场主体，尽力帮助企业特别是中小微企业、个体工商户渡过难关。”在今年的报告中，跟市场主体相关的词里，“小微企业”提及次数最多，总计12次。其中6次为单独提及，还有6次是列入“中小微企业”一词中。足以证明对“小微企业”这一就业主要“容纳器”的重视。“个体工商户”出现了3次，在近年的报告中实属罕见。“保民生”是“经济”的高度关联词“支出”是“政府”的高度关联词基于词向量计算词与词之间的关联度，我们得到“保民生”是“经济”的高度关联词，“支出”是“政府”的高度关联词，关联度分别为0.999952912和0.999957323。今年《政府工作报告》中明确，“守住‘六保’底线，就能稳住经济基本盘”。今年的经济发展，高度与民生挂钩。包括“两新一重”建设在内的一系列措施，都突出了民生导向。“发展新一代信息网络，拓展5G应用，建设充电桩，推广新能源汽车”等与人们日常生活息息相关；“支持餐饮、商场、文化、旅游、家政等生活服务业恢复发展”“大力提升县城公共设施和服务能力”“新开工改造城镇老旧小区3.9万个，支持加装电梯，发展用餐、保洁等多样社区服务”“增加国家铁路建设资本金1000亿元”等都是从衣食住行的角度扩大内需，推动经济发展方式加快转变。钱从哪里来呢？要靠特殊时期的特殊举措，也要靠政府大幅压减支出。今年赤字率拟按3.6%以上安排，财政赤字规模比去年增加1万亿元，同时发行1万亿元抗疫特别国债，这2万亿元全部转给地方，建立特殊转移支付机制，资金直达市县基层、直接惠企利民。发行地方政府专项债券3.75万亿元。同时，中央本级支出安排负增长，其中非急需非刚性支出压减50%以上，各项支出务必精打细算，要把每一笔钱都用在刀刃上。围绕“疫情”这个最大变数出现一系列新重点词和2019年对比，2020年报告里一个突出的新词就是“疫情”，在今年的报告中出现了31次。围绕疫情这一最大“变数”，出现了一系列的新重点词。“延”是2020年《政府工作报告》中的一个新词，体现了一系列针对疫情的政策举措：延长全国春节假期；前期出台六月前到期的减税降费政策，执行期限全部延长到今年年底；小微企业、个体工商户所得税缴纳一律延缓到明年；对普惠型小微企业贷款应延尽延，等等。还有“供应”“物资”“稳岗”“恢复”等涉及保障人民基本生产生活和社会运转的词，涵盖产业链供应链、广义货币供应量、煤电油气供应，以及应急物资、抗疫物资、医用物资等等。回顾过去，报告写了“十分不易、成之惟艰”。面向未来，报告写了“留得青山，赢得未来”。2020，“临难不避、实干为要”！综合：中国政府网、健康中国审核：王韶云校对：陈 卓编辑：施娇娇