市場數據有哪些

❶ 制定運輸發展規劃需要哪些市場數據

完善政務信息資源目錄，建立覆蓋多種運輸方式、多級行業管理的綜合交通運輸信息資源目錄體系，完善信息資源目錄採集、更新和發布機制。開展信息資源目錄合規性檢測，形成完整規范的綜合交通運輸行業信息資源「總賬本」。全面構建政務大數據。深入推進國家綜合交通運輸信息平台建設。升級完善交通運輸信息資源共享平台，建立綜合交通運輸政務信息資源共享交換機制，研究開展政務信息資源質量評估，匯聚形成全覆蓋、高質量的綜合交通運輸政務大數據。建立完善與公安、自然資源、生態環境、水利、文化和旅遊、衛生健康、應急、海關、市場監管、氣象等部門的政務信息資源共享交換機制，有效支撐綜合交通運輸政務大數據跨部門應用。推動行業數字化轉型。以試點示範方式推動建立行業大數據平台。促進行業企業應用大數據、雲計算等技術提高企業建設能力、運輸效率和經營水平，鼓勵各行業企業依法積極利用大數據開展融合應用，不斷豐富行業大數據內容，推動行業企業數字化轉型。穩步開放公共信息資源。研究完善交通運輸相關領域公共信息資源開放機制，建立公共信息資源開放清單及更新制度，建立統一的綜合交通運輸公共信息資源開放平台，優先開放與民生緊密相關、社會需求迫切、有利於激活市場活力的公共信息資源，推動公共信息資源有序開放。

❷ 2022年春招市場行情數據發布，其中有哪些數據值得關注

在春節後的頭幾個月中，銷售、客服、人事、財務、行政等基本崗位的人才需求量相對較大。其中，財務、行政、人事方面的競爭指數最高，平均每個職位有16-30個職位，而銷售和客戶服務行業的競爭則比較激烈，而銷售經理的薪資則相對高，每月14820元。

❸ 市場信息主要包括哪幾個方面

市場信息是指在一定的時間和條件下，同商品交換以及與之相聯系的生產與服務有關的各種消息、情報、數據、資料的總稱，是商品流通運行中物流、商流運動變化狀態及其相互聯系的表徵。

主要包括以下五方面： 產品信息。產品信息是市場信息的基礎，因為一切競爭均源於產品。產品信息不僅包括行業內的，也包括和些行業相關連的內容。具體說來有幾種：產品品名、形狀、包裝、規格、價格體系、產品特點及獨特點，未來發展趨勢等。渠道信息。渠道信息具體包括：行業的渠道構成，渠道成員的特點，利益如何分配，如何避免渠道沖突，渠道進入成本等。中國傳統渠道構成大體有幾個顯著特點，一是渠道構成長而窄，從省級到地市級批發及零售到鄉鎮批發零售到農村零售到消費者，至少四、五級通路成員；二是渠道結構復雜，不僅有各種類型的渠道，而且渠道之間相互重疊；三是難於控制，正因為渠道的復雜性，才使各廠家控制渠道的難度提高，成本增加，使其進退兩難。隨著零售行業的變化，傳統的渠道也在發生著深刻的變革，其中最為顯著的就是大型終端迅速崛起，批發的弱化，但由於廣大農村收入增長緩慢，傳統渠道還會在相當時間內占據主導。消費者信息。由於中國區域廣闊，區域及城鄉差異大，導致了消費者的差異巨大，更多的消費者由於缺乏對產品的理性認知，而受廣告、口碑等方面影響顯著。這就需要企業要對各區域消費者構成和購買心理，消費心理及消費行為進行調查和分析。這里調查方法可分為理性調查和感性調查，一般理性調查需要聘請專門的調查公司通過科學的調查方法進行數據統計與分析的結果，調查結果比較准確，對決策借鑒意義較大，但這種方式耗費時間及資金過大，所以多數企業以感性調查為主，即通過市場人員和銷售人員對消費者詢問、觀察及座談的方式憑借知識和經驗進行消費行為分析。一般來說，跨國企業對消費者行為分析是極其看重的。策略信息。主要是對競爭對手的，即通過競爭對手的市場行為判斷、分析其所使用的市場策略。這就適用於「知已知彼，百戰不殆」的戰爭法則，只有深入了解競爭對手的想法和行為，才能制定準確的市場策略。戰略信息。戰略信息獲取給企業決策層提供了一個應對市場、把握機遇的前提，為企業制定戰略，規劃發展帶來深遠的影響。

❹ 零售市場調研有那些數據指標

零售市場調研數據指標維度包括：覆蓋率，佔有率，市場份額，市場集中度、價格變動敏感性、鋪貨率、上架率、價格指標同行業競爭力、一線、二線、三線城市市場佔有率比例、銷售增長率、銷售增長環比指標等。
零售市場調研是指為了了解商品在零售商業領域的流通、交易情況而對零售市場的數量、規模、分布及零售商品的供求總量、結構等情況等進行的調查。現在已經有許多調查方法被開發出來以滿足零售企業的特定要求，例如商店稽核、價格核對、退出調查、購物日記、神秘購物、陪伴購物、小組討論和觀察等。零售市場直接面對消費者，商業企業的經營活動很多與零售市場息息相關。即使是一些生產者，在自銷商品中，也與零售市場發生緊密的聯系。零售市場變化，影響著許多企業的經營管理決策。因此在市場營銷中，要把零售市場調研放到重要地位。
2015年我國網路零售額預計達到4萬億元，位居世界第一；消費成為經濟增長首要動力，2015年我國社會消費品零售總額預計達到30萬億元，穩居世界第二，消費對經濟增長的貢獻接近60%；第一貿易大國地位更趨鞏固，「十二五」期間，我國貨物出口年均增長6.5%，佔全球份額從2010年的10.4%提升到2015年的約13.2%，明顯快於全球主要經濟體。

❺ 外匯市場的財經數據有哪些怎麼看呢

外匯市場的財經數據就是會影響到貨幣市場波動的政治、經濟信息，主要以財經日歷和經濟報告的形式呈現。比如我們看到金十數據的財經日歷，如下圖：

財經日歷會包含每個交易日從凌晨12點開始24個小時內的公開數據，並且已經按國家劃分好了。大家可以清楚地看到公布的數據具體是GDP還是消費者信心指數。此外，財經日歷也會幫助大家判斷數據的重要程度。一般來說，星級越多、數據越重要，比如像非農就業人數可能會引發市場地震，所以是5顆星！

然後就是公布的具體數值，一般會有三個數值：前值、預測值和公布值。前值就是上一次公布的數值，預測值就是市場對於還沒公布的數值的預期，至於公布值好理解，就是最新公布的數值。

一般來說，公布值好於預測值好於前值，則利多該貨幣。舉個例子，我們在之前「基本面」的介紹中，有跟大家提過CPI，也就是消費者物價指數的概念。假如美國7月CPI前值是1.8%，預測值是1.9%，而實際公布的數值是2%，公布值明顯大於預測值大於前值，那麼美元通常就會上漲。

如果說數值太多，容易記混，以至於分不清利多利空，沒關系！因為財經日歷一般會在數據公布的瞬間，給出最直接的判斷！比如圖中20：30公布的美國第二季度實際GDP年化季率修正值，公布值4.2%>前值4.1%>預測值4%。數據表明，美元經濟強勁對於美元有利，所以後面會直接顯示「利空金銀」，並以顯眼的顏色加以區分。

除了這些財經數據外，實際上每天還會有一些重要的財經大事發生，比如之前美國總統特朗普和朝鮮領導人金正恩的會晤。假如該事件可能對貨幣市場造成影響，就會被記錄並標識出重要程度，同樣也是星級越多越重要。

最後就是假期休市的的安排。由於不同國家文化風俗的差異，都會有一些獨特的假期。比如我們知道中國在國慶節時會休市5天，交易所是停止交易的。可人家歐美不過咱們的國慶節啊，所以他們仍然會正常交易。但始終交易者的數量是有所減少的，所以就會間接影響到市場。為此呢，我們也是需要多多關注假期休市時間的。

相信有些朋友已經在利用財經日歷進行交易了，不過不知道大家有沒有發現一個「怪現象」：就是有些數據一公布，市場要麼暴漲要麼暴跌；而另外一些數據公布之後，行情卻波瀾不驚，以致於一些剛入門的交易者就變成了「驚弓之鳥」，特別怕撞上這些數據公布，不敢交易。

那麼，為了幫助大家解決這樣的問題，我們專門列出機構參考的財經數據列表，並且用簡單直觀的方式加以解讀，以方便大家分清其中的重要性。

1.非農就業數據（重要程度☆☆☆☆☆）。每月第一個星期五由勞工統計局公布，非農就業數據包括非農就業人口數量增長率、失業率、平均時薪。非農就業人數增加反映出製造行業和服務行業的發展及其增長，數字減少便代表企業減低生產、經濟步入蕭條；在沒有發生惡性通脹的情況下，如數字大幅增加，顯示一個健康的經濟狀況，對美元應當有利。

2.聯邦基金利率/聯邦公開市場委員會聲明（重要程度☆☆☆☆☆）。每年由美聯儲公布八次，主要是指美聯儲制定的銀行間隔夜拆借利率，是影響外幣評估的重要因素。通常，利率決議的公布會立即反應在市場波動上（一般而言加息利好美元、降息利空美元）。所以，聯邦公開市場委員會聲明往往伴隨著利率決議一同發表，而聯邦公開市場委員會聲明主要是關注未來的，以此削減利率決議對當前市場帶來的波動。同樣還有其他央行比如歐洲央行、澳洲聯儲利率決議同樣會對該貨幣產生巨大影響。

3.GDP國內生產總值(重要程度☆☆☆☆)。GDP是一個國家經濟活動水平最寬泛的衡量指標，也是一個國家經濟是否健康運行的主要判斷依據。GDP反映的是一個國家年度除去通貨膨脹後經濟中所生產出的全部商品和服務的市場價值。通常，GDP分為三次公布:國內生產總值預算值，國內生產總值初值，國內生產總值修正值。由於國內生產總值預算值首先公布，所以對市場的影響往往是最大的，而且數值越大對於貨幣的利好越大。

4.零售銷售數據（重要程度☆☆☆☆）。零售銷售數據是最廣泛最直觀反映消費者支出數據，就是大家這段時間花了多少錢，為經濟生產帶來了多少需求量，所以零售銷售越好，對於貨幣越容易產生正向影響。

5.CPI 消費者價格指數/PPI 生產者物價指數（重要程度☆☆☆☆）。CPI是一個反映居民家庭一般所購買的消費品和服務項目價格水平變動情況，是通貨膨脹的直觀反應，而PPI主要的目的是衡量企業購買的一籃子物品和勞務的總費用，是通貨膨脹的先行指標。同樣也是數值越大對於貨幣的利好越大。

6.ISM非製造業指數/ISM製造業指數（重要程度☆☆☆）。由美國供應管理協會公布，是經濟是否健康的先行指標，由每月調查400個企業編制的，如果ISM指數大於50表明製造業蓬勃發展，如果小於50表明製造業萎縮。

7.EIA原油庫存（重要程度☆☆☆），反映了每周的美國公司的商業原油庫存的變化。庫存的增減，會影響到原油價格，有時也會對加元產生影響，因加拿大油砂出口占經濟比重大。通常庫存大幅增加，表明原油需求減少，油價會下跌，而庫存大幅減少，則油價會上漲。

8.央行行長或國家領導人講話，發表一些關於貨幣政策傾向相關的言論（重要程度☆☆☆☆），如果鷹派也就是態度強硬則利好貨幣，通常該貨幣會上漲，而鴿派言論則利空貨幣。

以上是我們為大家整理的比較常見且影響會較大的財經數據。當然啦！導致市場波動的因素並不僅限於此，只不過希望能大家能多了解一些數據的本質，學會辨別好壞與真假，不盲目聽信跟隨，最大限度地利用好財經數據以抵禦風險。

❻ 什麼是應用市場數據

數據來源

1、公司內部數據

你可以通過安裝軟體來收集數據，如Crazy Egg這類的營銷自動化平台或熱點圖工具。熱點圖能讓你了解訪客如何瀏覽你的網站，大多數軟體還提供針對顏色、圖像甚至產品的A / B測試功能。

2、進行調查

雖然創建調查可能非常耗時，但SurveyMonkey或Qualtrics等平台的調查可以幫助你深入了解你的客戶和潛在客戶。對一部分客戶進行調查，獲取詳盡的回復，不要只在問卷上讓客戶回答「是」或「否」這樣的問題。

3、直接詢問客戶或潛在客戶

調查的另一種方式是在潛在客戶或客戶的購物旅程中的特定時間點，向客戶提出問題。例如，在發送確認收貨的郵件後，你可以通過郵件詢問客戶對運輸體驗的評分。你也可以詢問購買特定產品的客戶有沒有可能會購買其他產品，或者你也可以徵求真實的評論。

4、凈推薦值

客戶只回答一個問題耗時會更短，收集數據會更快。凈推薦值是對客戶問題答案的評分，例如「您向朋友或同事推薦我們的（公司、產品或服務）的可能性有多大？如果客戶很快就選擇了「絕不」，那麼將會得到0分。如果選擇「非常可能」那麼將得到10分。凈推薦值是了解整體客戶滿意度一個很好的方法。

5、次級研究

次級研究不只是利用內部數據，來調查行業或客戶。次級研究可以是分析競爭對手網站上的價格或查看客戶的Instagram帳戶，來了解客戶的人群畫像和興趣偏好。次級研究通常需要花費很長時間，有些公司甚至會花費數周時間進行次級研究來達成目的。然而，這是值得的，因為這類信息質量更佳，因此比調查或從第三方收集來的數據更有用。

6、第三方數據

研究報告通常會提供有關行業趨勢的一般數據，包括市場規模、競爭者以及產品的數據。第三方數據提供商是一種廉價的選擇，但是，這些數據通常是比較籠統，並不能解決詳細的問題。

7、消費者購買數據

Nielson和Kantar是銷售消費者購買數據的公司，銷售的內容包括消費者行為、購物籃分析和其他購買習慣。消費者購買數據可能很昂貴，但它通常包括各種層次、詳盡的消費者購物趨勢信息，如郵政編碼、購買的產品。第三方消費者購買數據還可能是互補產品、產品在店內的最佳擺放位置，產品的平均價格、產品增長情況和市場份額。這些數據以往通常收集自實體店，但數據提供商現在也開始收集電子商務數據。

8、人群畫像和心理數據

人群畫像和心理數據（價值觀、態度、觀點）對你了解客戶也很有幫助。Experian和Melissa Data是這類數據提供商。例如，要是知道你的大多數客戶是年齡在35到45歲之間且擁有大學學位的男性，那麼你就可以根據該細分市場進行定製營銷。

❼ 目前常用的市場數據分析軟體有哪些

1、思邁特軟體Smartbi：具有儀表盤、靈活查詢、電子表格(中國式報表)、OLAP多維分析、移動BI應用、Office分析報告、自助BI分析、數據採集填報、數據挖掘等功能模塊，適用於領導駕駛艙、KPI監控看板、財務分析、銷售分析、市場分析、生產分析、供應鏈分析、風險分析、質量分析、客戶細分、精準營銷等管理領域。

2、Excel：為Excel微軟辦公套裝軟體的一個重要的組成部分，它可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。

3、SAS：SAS由美國NORTH?CAROLINA州立大學1966年開發的統計分析軟體。SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。SAS提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法。

4、R：R擁有一套完整的數據處理、計算和制圖功能。可操縱數據的輸入和輸出，可實現分支、循環，用戶可自定義功能。

5、Spss：SPSS除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過滑鼠拖曳、點擊「菜單」、「按鈕」和「對話框」來完成。


數據分析軟體靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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