去哪個網站找調研數據

⑴ 數據在線調研哪家網站好

人人調查wang，這個是在1調查的基礎上建立的，樣本庫方面肯定是沒問題的，包括樣本的質量，還有樣本回收的速度，都屬上乘

⑵ 在哪裡能找到各行業的分析研究報告

信息收集渠道：通常的渠道有公司官網、咨詢公司官網、券商研究、資料庫、微信、知乎、搜索引擎、網路爬蟲等。那麼究竟在什麼情況下用什麼渠道呢？下面逐一介紹。

公司官網：通常來說公司的官網包含信息很多，公司介紹、產品介紹、公司年報、招股說明書等，這些資料的可靠性通常比較好。上市公司的年報在經營分析內容裡面會對該公司的業務銷售情況、利潤的推動因素等進行分析，因此當你想知道上市公司的業務發展情況，年報是不錯的選擇。上市公司的年報獲取途徑可從證券交易所，公司官網、巨潮、雪球等渠道去獲取。

咨詢公司：咨詢公司報告通常可以幫助我們知道非公開的信息，因為咨詢公司通常會有自己的方法論對市場進行自己的定性分析，市場調研等，因此對於消費者的洞察、行業的趨勢研判通常找咨詢公司的報告，但是它同時也存在數據往往口徑難以統一。市面上的咨詢公司通常分為市場調查類咨詢公司和管理咨詢公司，前者一般為後者服務。市場調查類咨詢公司例如艾瑞、尼爾森、益普索等公司通常在消費者調研、行業分析等方面提供自己的洞察，他們並不為企業的發展提供戰略決策。這類咨詢公司的研究成果往往在他們的公司官網上都可以免費下載，可以作為我們行業研究數據的來源。管理咨詢公司有必要則會聘請市場調查類咨詢公司提供專門的調研分析，由管理咨詢公司為企業給出具體的戰略建議。當然像麥肯錫、貝恩、BCG、羅蘭貝格等在自己的官網也會分享自己的行業洞見，這些信息都是幫助我們作出行業發展研判、商業模式分析的重要信息來源。

券商報告：券商的研究報告大多針對的是上市企業及未上市的龍頭企業，因此當你想深度的了解某個行業的時候，可以考慮找10篇深度分析仔細研究，就算對行業有所了解了。上市公司的最新動態，公司策略行動都可以在券商的研究報告裡面找到。行業的數據也在這裡面可以找到，但是也可能存在多家券商報告的數據不統一的問題，這個時候就需要交叉驗證，選取合適的值。在這里推薦一個我常用的券商報告查詢網站，蘿卜投研。

專業資料庫：專業資料庫一般是收費的，但是信息也全，向Wind、惠博智能策略終端，有條件的可以考慮一下。當然也有免費的，一般多為政府部門網站，如國家統計局可查行業發展數據、人口數據，GDP數據等。另外還有工業相關的工業信息化部、金融相關的證監會、銀監會、證券交易所、中國人民銀行，進出口相關的中國海關，專利相關的國家知識產權網站，工商信息公示系統，查企業股權結構的企查查/天眼查、查政府政策的各級政府官網，各行業的行業協會，衛生統計局的人口情況查詢。

搜索引擎：學會利用微信、知乎等搜索渠道，常常會獲得一些業內人士的總結和分享，也是我很喜歡的信息獲取渠道。對於直接使用搜索引擎雖然快但是信息的真偽需要辨別，適用於在不知道該怎麼入手可用來模糊搜索，然後再溯源找到來源。在關鍵詞後面加pdf，關鍵詞中加「」，加網站名等通常會有意想不到的結果。

使用網路爬蟲等需要一定的技術基礎。關於信息搜索的渠道，請看我之前的這篇回答。

渠道判斷：你會發現上市公司、成熟行業我們很容易通過年報、券商報告、招股說明書、監管機構、專業的資料庫獲取信息，但是有些小企業，新興的行業我們怎麼獲取信息呢？答案是專家訪談、公開新聞、咨詢公司、消費者調研。前面說過咨詢公司報告常常會存在數據口徑不一致的情況，這個時候就需要多個數據來源做驗證，根據咨詢公司做的假設、時間是否是最新、數據推導的邏輯、渠道來源等綜合判斷自己應該採取的數據。

非公開的渠道獲取信息：對於很多信息你很可能在公開的渠道是沒辦法獲取的，這個時候問卷調研、打陌生電話、專家訪談、焦點小組進行頭腦風暴、實地調研等方法就成為了咨詢公司獲取非公開信息的渠道。當然每種方法都有自身的優點和局限性，下面我將一一分析。

專家訪談：特點就是貴，但是效率高，可以深入了解非公開的信息，例如知道行業的競爭格局、未來的行業發展趨勢、行業的關鍵成功要素、企業的核心競爭力等。這個時候行業訪談就要注意時間的把控，一般在半個到1小時。通常我們可以通過凱盛、三橋等專家庫公司幫助我們介紹專家，要針對訪談的目的，尋找那些剛剛離職的專家是最恰當的，畢竟在職的專家還是有所顧忌。提前准備好問題，一般10個左右，把重要的問題放在最前面，目的在於檢測專家的專業性以判斷是否繼續訪談，減少成本的同時可提高效率。整個過程中應該注意節奏的把握，引導專家往你的想要了解的問題走，做好信息記錄。隱私問題要學會站在專家的角度問題考慮，例如你如果直接問你所在公司的核心競爭力是什麼？往往會給專家尷尬，我們換個問題，例如像如果讓您來運營一個和你們類似的企業，您覺得什麼最重要？這樣通常能夠減少專家的心理負擔。而對於數據性的問題，切忌一口氣問一大推關鍵數據指標，往往很難讓人一口氣回答。記得將問題進行分解，一個復雜問題拆解為多個問題，層層推進，最後總結和對方確認即可。

陌生電話：耗時耗力，但也可以獲取專家訪談獲取的信息。因為給陌生人打電話，因此需要作合理的身份假定，做好心理建設，同時得到信息要作交叉驗證，以確保被拜訪人不是亂回答一通，准備的問題5個以內，想了解多個問題的時候可以隔幾天再拜訪。遇到前台應表現簡短直接的語氣，提供公司的員工名字等增加信任度，要多學會站在對方的角度思考，打這個電話會給對方帶來什麼好處？

問卷調研：一般包括明確目的，設計問卷，問卷發放回收並分析。首先我們先明確本次問卷調研的目的是什麼，調研的對象，需要收集的信息。關於問卷的設計，應該將重要的問題往前面放，因為人往往最開始是最有精力的，因此為了保證質量，問卷花費的時間不宜超過20分鍾，同時在不同提好設置相似問題來進行交叉驗證。一般而言調研問卷應該是設計好之後先小規模投放，尋找出問題，例如問問題的方式是否有不合適的，是否有歧義的地方，是否有不完善的地方？例如不用像偶爾，幾乎不這樣有不同理解的詞語，選項之間要相互獨立，完全窮盡，遇到敏感問題要想辦法消除對方的顧慮，如提示對方問卷結果將嚴格保密，不引導對方得出答案等。在修改完成之後再進行大規模的投放，之後就是搜集分析。

實地調研：在選擇實地調研的地方應該從時間和地點兩個維度去考慮。首先時間上面應該考慮早中晚，周末和工作日。地點應該在市中心、市郊、商業區、居民區都應該選取調研的樣本，這樣才更加的有代表性。

焦點小組：焦點小組的重點在於讓每個參與者能夠充分的發表自己的意見，如何做到？當然最好的辦法就是讓每個人明確本次討論的目的，讓參與者提前准備，這樣才不至於最開始的冷場。小組討論開始前最好都進行自我介紹，人往往願意和自己熟悉的人進行經驗分享。既然是頭腦風暴，因此設計的問題不應該是yes or no的問題，而應該是能夠引起廣泛討論的，難題放中間，因為中間時段是大家最活躍的時期。主持人的作用就是保持中立，明確主題，確保大家在正確的道路上，同時別忘記了記錄好討論的內容。

⑶ 大家都是在哪些網站找數據

我們為什麼要找大量的數據？互聯網時代也是大數據時代，通過對大數據分析得出的結論能夠對我們有一個相對准確的指導，因此現在做很多事情（特別是互聯網公司寫方案、寫策劃的時候）都要有數據支持。一般情況下數據出現在背景分析、市場分析、人群分析、競品分析、媒體分析等之中，通過這些數據的分析能夠推導出我們的策略互聯網本身就是個大的數據倉庫，裡面不是沒有數據，而是數據多了很難找到。所以剛進入互聯網公司的新人應該被安排的工作就是找數據，寫競品分析這種查找類的工作。

⑷ 我需要一些市場調查的數據 請問哪裡能找到呀

可以藉助的工具：
1、統計局網站
國際統計局網站有全國性的經濟領域的綜合性數據，有實時數據、月度數據、季度數據和年度數據。
地方統計網站有各地方經濟發展的相關數據。
2、各部門官網
如工信部網站會有工業各領域運行數據。
3、海關信息網
進出口數據查詢。
4、行業協會
部分權威性的行業協會會提供行業運行的基礎數據。
5、文獻資料類網站。
如網路、知網、萬方等等。
6、圖書館
等等。

⑸ 從哪裡可以獲取市場調研數據

你要的是二手數據嗎？在一些資料庫網站上面可以找到的，要不然可以直接找外包調研公司。

⑹ 要找一些調查報告，學術研究等等資料，可以去哪些網站找，哪些網站多點，全面點急求！

1.Soscholar 天璣學術網
Soscholar是由中科院計算機研究所開發的一個分享研究成果、學術著作的交流平台。它以論文檢索工具為入口，在這基礎上搭建學術社交平台：學者個人微博的構建、學術動態的更新、關注的論文與話題、與其他學者的交流討論。天璣學術引擎的數據來源涵蓋 ACM、IEEE、DBLP、CITESEER，以及眾多國外學者的個人博客，目前資料庫內的論文儲量接近 1000 萬。
2.Citeseerx 免費論文搜索網
CiteSeerX採用機器自動識別技術搜集網上以Postscrip和PDF文件格式存在的學術論文，然後依照引文索引方法標引和鏈接每一篇文章。CiteSeerX旨在有效地組織網上文獻，多角度促進學術文獻的傳播與反饋。目前，CiteSeerX存儲的文獻全文達138萬多篇，引文2674萬多條，內容主要涉及計算機和信息科學領域，主題包括智能代理、人工智慧、硬體、軟體工程、操作系統等。
3.OCLC 學術論文搜索引擎
OCLC是一個不以盈利為目的、提供計算機圖書館服務的會員制研究組織。其宗旨是為廣大的用戶發展對全世界各種信息的應用以及降低獲取信息的成本。
4.Arnetminer 研究者學術搜索
Arnetminer是一個可以根據關鍵詞來查找相關的專家、論文和會議、關聯關系發現等的平台。目前這個系統是針對計算機學科資源做的知識發現服務。該網站涵蓋了100多萬名研究者、300萬篇論文信息、3700多萬引用關系以及8000多個會議信息。ArnetMiner系統在國際頂級會議中得到一致好評，系統數據還被廣泛應用於科學研究，是一個在國際上具有一定影響力的文獻搜索網站。
5.FindaRticles 文獻論文搜索引擎
該網站提供涵蓋藝術與娛樂、汽車、商業與經融、計算機與技術、健康與健身、新聞與社會、科學教育、體育等各個方面頂極刊物的上千萬篇論文。其中大部分為免費全文資料，檢索操作簡單。它所擁有的文獻總量達1100萬篇，資料來源於雜志、定期刊物和報紙等。FindArticles是一個在眾多搜索引擎包括谷歌上價值很高的學術站點。
6.MinimanuScript 學術文獻維基網路平台
這是一個用戶可以自由地編輯優化，評論並添入音頻、視頻、圖片等更多相關文件的平台，屬於維基類學術文獻網路。 在MiniManuscript上你能看到其他讀者在讀完某篇文獻後整理出來的框架:這篇論文究竟用什麼方法研究了什麼問題，有了怎樣的發現等。有希望成為一個更加開放更有效率的學術平台。
7.SemanticScholar 免費學術搜索引擎
該網站是由微軟聯合創始人 Paul Allen 做的免費學術搜索引擎，其檢索結果來自於期刊、學術會議資料或者是學術機構的文獻。這個搜索引擎能檢索到 80% 的免費論文文獻，大約有 300 萬份，另外它直接提供圖表預覽，看起來能方便研究人員省下更多篩選的工作。這個搜索引擎覆蓋的學科從計算機科學擴展到了腦科學，除了利用作者、出版商標注的關鍵詞這種常用的方式外，還精確到了信息篩選上，例如用計算機視覺等技術搜尋論文發布的會議名稱、論文發布的時間，從論文文中篩選出關鍵詞句等，這會讓搜索結果的信息看起來更加豐富。
8.Base Search 德國比勒菲爾德學術搜索引擎
Base是有德國著名的比勒費爾德大學圖書館開發的一個多學科的學術搜索引擎。它提供對全球異構學術資源的集成檢索服務。Base整合的文獻大約有160個開放資源即超過200萬個文檔數據信息。

來源——知乎@Kangyoung

（侵刪）

⑺ 如果做市場調研分析的話，去哪裡看行業數據比較靠譜呢

追燦數據是做零售業的市場調研大數據，他們的大數據平台決策狗有市場、品牌、產品方面的具體數據，銷量、價格、佔有率等，希望對你有用。

⑻ 有什麼網站可以收集到市場調研的數據嗎

你可以網路搜索，調查問卷。

有很多做調查問卷的網站。
過去學統計的時候我注冊過哪些網站，還給做過問卷調查。
說是有酬勞後期就沒弄了。
你可以去搜索看看。
最好是請專業的網站或者公司幫你做專項調查，這樣數據更准確。

⑼ 市場調查的數據一般在哪裡可以找到

一般公開來的數據只有政府官網/統計網才會有，咨詢公司做的數據不會公開的（都是拿錢換來的），即使公開了估計都是比較老的數據了