㈠ 大數據時代如何做市場調查
不管什麼時候，做市場調查的方法是不會有本質區別的。無非可能再一些調查方式和調查手段、及收集數據的方式上存在一些差異
㈡ 如何看待大數據「殺熟」
隨著互聯網的發展，大數據的出現給我們帶來了諸多便利，不僅方便大家生活，便於企業精準掌握用戶需求，為大家提供個性化服務，而且提升社會效率，促進經濟發展。但是，近日各大平台上廣泛爆出的「大數據殺熟」現象，卻不得不引起我們的思考和重視。
所謂「大數據殺熟」，即互聯網廠商利用自己所擁有的用戶大數據，對老用戶實行價格歧視的行為，同一件商品或同一項服務，互聯網廠商顯示給老用戶的價格要高於新用戶。雖然說針對不同的消費者給出不同的定價並不罕見，只要價格公開、不強買強賣，就基本正常，現實生活中也偶爾會出現商販與買家討價還價，給議價能力較強的消費者更優惠的價格。但互聯網時代下的「大數據殺熟」，卻隱患重重。一方面，大數據「殺熟」違背了商業倫理。越是老顧客，越應該受到照顧，這是商家應該遵循的基本倫理。而現實卻是越是會員，越被「算計」的多，這無疑是在透支熟客的信任，長期發展下去自會自取滅亡;另一方面，大數據「殺熟」還可能侵犯消費者的自主選擇權、公平交易權和知情權。從表面上看，消費者通過網站選購商品，得到了一個明碼標價的商品和服務，但其實這種所謂的明碼標價卻是信息不對稱背景下的歧視和暗算，完全剝奪了消費者的知情權和公平交易權。
通過分析我們可以看到，不管如何，「大數據殺熟」現象，最終損傷的都是整個行業。市場經濟條件下，消費者擁有選擇權，當其利益受到侵害時，他們會「用腳投票」，而行業最終也會為自己的行為付出代價。
因此，面對「大數據殺熟」現象，我們不能聽之任之。其一，加強社會主義倫理建設。商人賺錢天經地義，但也要取之有道。業無信不立，如果靠對顧客的坑蒙拐騙來盈利，也只能是殺雞取卵，短視之利;其二，嚴格法治。《價格法》明確規定，經營者定價，應當遵循公平、合法和誠信的原則，經營者不得有「提供相同商品或服務，對具有同等交易條件的其他經營者實行價格歧視」的不正當行為。因此，對涉嫌違法的行為，應依法查處;其三，提升技術手段。根據大數據和新商業模式的發展，我們也應與時俱進，不斷建立新的法規與監管方式。相信只有道德、法規、技術三管齊下，互聯網大數據「殺熟」現象才會有所遏制。
㈢ 大數據行業面臨洗牌 如何看待未來發展趨勢
大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要通過新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
我國大數據產業市場規模
據前瞻產業研究院發布的《大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》數據顯示，2017年中國大數據行業市場規模為3615億元，同比增長30%，其中大數據核心產業規模為236億元人民幣，增速達到40.5%，隨著一系列政策的出台，大數據國家戰略正在加速落地，大數據行業將持續增長，預計2018年中國大數據行業市場規模將近6000億元，達到5979億元。到2020年技術先進、應用繁榮、保障有力的大數據產業體系基本形成，大數據相關產品和服務業務收入突破1萬億元，年均復合增長率保持30%左右。
大數據產業發展必須與市場相融合才能使產業發展環境進一步優化
據前瞻產業研究院統計，我國信息數據資源80%以上掌握在各級政府部門手中，數據開放度低;企業手中的數據也呈現壟斷現象，數據積累普遍分散、不足，很難真正讓大數據供需自由對接，制約著大數據產業的發展。現在，公共信息資源開展了開放試點，而全球首個大數據交易所，貴陽大數據交易所已經摸索出大數據交易的一些規律，促進了大數據交易的發展。大數據產業和規范的市場交易相結合，可以打破數據的壟斷，盤活各類有價值的數據資源，促進大數據的積累和社會化利用。
大數據產業和先進技術的融合則可以有助於克服大數據產業面臨的技術難題
數據智能並非簡單的「大數據+產業」。大數據來源眾多、數量巨大、形式各異，要使其發揮效應，獲得一目瞭然的有效信息，就需要和先進技術加以融合，這是一個漸進的過程。有關分析顯示，我國交通、零售、地產、醫療、智能製造、金融服務六個行業存在著大量的非結構化數據，而這些數據對於整個行業發展起到至關重要的作用。因此，在大數據處理和分析利用中，對人工智慧技術的需求也十分強勁。隨著數據共享、數據開放的推進，在數據應用中處理好數據安全、網路空間治理等也成為挑戰，這些除了需要設定相應的政策規則外，還需要有相應的技術支持。
中國大數據產業的發展還要和世界先進各國加強融合發展。產業發展越深入，就可能遇到越來越多難題，要把握好大數據發展的重要機遇，處理好數據安全、網路空間治理等方面的挑戰，和世界先進國家加強交流互鑒、深化溝通合作必不可少。
總之，「數化萬物，智在融合」，構建良好的大數據產業生態，需要多維度做好大數據產業的融合。我們相信，隨著社會各界對大數據融合發展的認識越來越深化，大數據產業一定會快速發展，迎來廣闊的產業空間。
㈣ 大數據對於市場調研與預測有什麼作用
人們沒有搞懂網路的到來，移動互聯網來了；移動互聯還沒清楚時，大數據時代來啦！
㈤ 如何通過大數據分析做市場調研
大數據時代新的市場研究方法使「無干擾」真實還原消費過程成為可能，智能化的信息處理技術使低成本、大樣本的定量調研成為現實，這將推動消費行為及消費心理研究達到一個新的高度，幫助快速消費品企業更為精準地捕捉商機。大數據時代的市場研究方法主要體現在以下四個方面。
1.基於互聯網進行市場調研提高了效率，降低了成本
網路調研具有傳統調研方法無可比擬的便捷性和經濟性。快速消費品企業在其門戶網站建立市場調研板塊，再將新產品郵寄給消費者，消費者試用後只要在網站上點擊即可輕松完成問卷填寫，其便利性大大降低了市場調研的人力和物力投入，也使得消費者更樂於參與市場調研。同時，網路調研的互動性使得企業在新產品尚處於概念階段即可利用3D擬真技術進行產品測試，通過與消費者互動，讓消費者直接參與產品研發，從而更好地滿足市場需求。
2. 挖掘網路社交平台信息成為研究消費態度及心理的新手段
QQ、微博、微信等社交平台已日漸成為新生代消費群體不可或缺的社交工具，快速消費品的消費者往往有著極高的從眾性，因此針對社交平台的信息挖掘成為研究消費潮流趨勢的新手段。例如，通過微博評論可以統計分析消費者對某種功能型產品的興趣及偏好，這對研究消費態度及心理有非常大的幫助。更重要的是，這類信息屬於消費者主動披露，與訪談形式的被動挖掘相比信息的真實性更高。
3. 移動終端提供了實時、動態的消費者信息
隨著3G網路及智能手機普及，市場研究已滲透到移動終端領域。大量的手機APP應用（例如二維碼掃描等）為實時採集消費信息提供了可能性，移動終端的信息分析在購買時點、產品滲透率及回購率、獎勵促銷效果評估等方面將發揮不可估量的作用。
4. 零售終端信息採集系統幫助企業了解市場
目前，PC-POS系統在零售終端得到了廣泛的應用，只要掃描產品條形碼，消費者購買的產品名稱、規格、購進價、零售價、購買地點等信息就可以輕松採集。通過構建完整的零售終端信息採集系統，快速消費品企業可以掌握商業渠道的動態信息，適時調整營銷策略。
環顧四周，在每個行業中，大數據的增長正在改變我們收集、存儲、分析和應用數據的方式。正如很多公司目前正在收集整理的那樣，大家面臨的共同問題是智能化信息採集、儲存及分析。
l 超大容量的數據倉庫。數據倉庫具有容量大、主題明確、高度集成、相對穩定、反映歷史變化等特點，可以有效地支撐快速消費品企業進行大數據分析與應用。數據倉庫可以更有效地挖掘數據資源，並可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析報表，有助於營銷人員更有效地制定營銷戰略。
l 專業、高效的搜索引擎。旅遊搜索、博客搜索、購物搜索、在線黃頁搜索等專業搜索引擎已經得到了廣泛應用，快速消費品企業可以根據自己的特點構建專業化的搜索引擎，對相關的企業信息、產品信息、消費者評價信息、商業服務信息等數據進行智能化檢索、分類及搜集，形成高度專業化、綜合性的商業搜索引擎。
l 基於雲計算的數學分析模型。市場研究的關鍵是洞察消費者需求，基於雲計算的數學分析模型可以將碎片化信息還原為完整的消費過程信息鏈條，更好地幫助營銷人員研究消費行為及消費心理。這些碎片化的信息包括消費者在不同時間、不同地點、不同網路應用上發布的消費價值觀信息、購買信息、產品評論信息等。基於雲計算的智能化分析，一方面可以幫助市場研究人員對消費行為及消費心理進行綜合分析，另一方雲計算成本低、效率高的特點非常適合快速消費品企業數據量龐大的特性。
傳統的市場研究包括定性研究及定量研究，以座談會為主的定性研究受制於主持人的訪談技巧，以街頭攔截訪問為主的定量研究雖然以嚴謹的抽樣理論為基礎，但同樣不能完全代表總體的客觀情況。而大數據時代革命性的調研方法為市場研究人員提供了以「隱形人」身份觀察消費者的可能性，超大樣本量的統計分析使得研究成果更接近市場的真實狀態。
與此同時，大數據時代的新方法、新手段也帶來新的問題，一是如何智能化檢索及分析文本、圖形、視頻等非量化數據，二是如何防止過度採集信息，充分保護消費者隱私。雖然目前仍然有一定的技術障礙，但不可否認的是大數據市場研究有著無限廣闊的應用前景。
㈥ 你是如何理解時下流行的大數據的
大數據真正有意思的是數據變得在線了，這個恰恰是互聯網的特點。非互聯網時期的產品，功能一定是它的價值，今天互聯網的產品，數據一定是它的價值。
㈦ 你如何看待現在的大數據時代
我認為，大數據應用發展方向有兩個:一個是宏觀層面的大數據應用，即是專業數據的分類與統計；一個是個性化服務，即是為特定人群提供特殊服務，例如為殘疾人服務等。
㈧ 1.市場調查和大數據的採用對研究消費者行為有哪些方面的意義
大數復據是研究員通過互聯網制獲取的大樣本，可以幫助研究員看的更遠、更全，尋找關聯性，以及趨勢性的洞察。
大數據可以收集一些消費者行為屬於相關性的數據，比如消費者喜歡看什麼節目，買什麼東西。而一些關於消費者的態度和感受的精細數據，在很多情況下還是需要通過傳統的調查方式來獲得。
㈨ 如何看待大數據背景下的市場調研
大數據時代做市場調查最重要的是能採集到一手的海量數據，還必須非常精準的數據，高質量的數據，八爪魚採集器可以幫你做採集。
然後就是大數據分析，這個一般要數學建模。