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2025-2030年中国舆情大数据行业市场深度预测及投资研究报告

    2025-2030年中国舆情大数据行业市场深度预测及投资研究报告
  • 报告编号:151219
  • 报告页数:180页
  • 图表数量:30个
  • 修订时间:2024年06月
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  • 热点行业:舆情大数据
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报告简介

对舆情的分析要明确事件或话题本身所处的阶段,一般分为引发期、酝酿期、发生期、发展期、高潮期、处理期、平息期和反馈期等不同阶段。其次,应该在分析某一舆情热点之前对其进行科学的类型界定。热点事件一般主要分为突发自然灾害事件、生产安全事故、群体性事件、公共卫生事件、公权力形象、司法事件、经济民生事件、社会思潮、境外涉华突发事件等。

大数据带来网络舆情治理新机遇。一是拓展网络舆情治理领域。在"一切皆可量化"的大数据浪潮中,网络逐渐成为现实世界的"镜像",网络社会与现实社会日益融为一体,网络舆情管理不再局限于网上言论领域,而必须全面掌握网络舆情运行规律及其与现实社会的相互影响,实现网上网下充分联动、协调共治。二是丰富网络舆情管理手段。运用大数据技术可以从更宽领域、对网上舆论进行比对分析,更加准确地把握网民情绪特点,预判舆情发展趋势,提高舆情管理的效能。三是推动网络舆情理论研究工作。舆情研究的视角将更加多元化和精确化,改变目前舆情研究"策为上、术为主、学匮乏"的尴尬学术现实。

针对舆情的影响力、民众利益的关切度和对公共部门形象的破坏程度,舆情分析的观点参数设置与数据分析框架应注意反映如下情况:事件发展概况与脉络,民众的主要观点与情绪是什么,民众处于认知、态度表达还是处于行动阶段;引起民众从认知到社会运动、甚至社会骚乱的程度;组织化程度与有无行动计划性;慎用政治化解读,分析有无明确的利益诉求;有没有对现存社会体制构成巨大冲击;行动的对象目标明确与否,其具体指向是哪些部门甚至现存体制等;舆情分析研究人员要成为非参与性的观察者,而要防止成为非观察性的参与者,既要保持中立,又要敏锐。

本研究咨询报告由北京中道泰和信息咨询有限公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家工信部、国家商务部、国家发改委、国务院发展研究中心、、全国及海外多种相关报刊杂志以及专业研究机构公布和提供的大量资料,对我国舆情大数据行业及各子行业的发展状况、上下游行业发展状况、市场供需形势、新产品与技术等进行了分析,并重点分析了我国舆情大数据行业发展状况和特点,以及中国舆情大数据行业将面临的挑战、企业的发展策略等。报告还对舆情大数据行业发展态势作了详细分析,并对舆情大数据行业进行了趋向研判,是舆情大数据经营企业,科研、投资机构等单位准确了解目前舆情大数据行业发展动态,把握企业定位和发展方向不可多得的精品。

报告目录

第一章 国内舆情大数据的相关概述 1

第一节 社会化媒体 1

一、社会化媒体的定义 1

1、社会化的具体含义 1

2、媒体的具体含义 2

二、社会化媒体的一般特征 3

三、社会化媒体的类别 5

四、社会化媒体的重要性 6

五、舆情大数据的定义 7

第二章 中国国内舆情大数据行业相关环境分析 8

第一节 政策发展环境分析 8

一、中国舆情大数据行业的相关标准 8

二、中国发布的舆情大数据的相关政策 11

三、中国数据中心发展的热点区域及介绍 15

第二节 经济发展环境分析 17

一、2020-2025年中国宏观经济运行情况 17

二、2025-2030年中国宏观经济形势分析 44

第三节 社会发展环境分析 46

一、国内社会环境发展现状 46

二、2020-2025年社会环境发展分析 46

第三章 中国舆情大数据行业发展分析 49

第一节 中国舆情大数据行业发展状况 49

一、2020-2025年舆情大数据行业发展状况分析 49

二、2020-2025年中国舆情大数据行业发展动态 50

三、2020-2025年舆情大数据行业经营业绩分析 51

四、2020-2025年中国舆情大数据行业发展热点 53

第二节 2020-2025年中国舆情大数据市场分析 54

一、2020-2025年舆情大数据市场特征分析 54

二、2020-2025年舆情大数据市场规模分析 56

第四章 大数据下的网络舆情 57

第一节 网络舆情分析研究 57

第二节 网络舆情的现实情况 57

第三节 网络舆情大数据种类 57

第四节 网络舆情大数据特征 57

第五节 网络舆情大数据分析方法 58

一、网络日志数据舆情隐患挖掘分析 58

二、基于设备网络分析的网络主体关系分析 59

三、大数据分析采取随机抽查方法 60

第五章 政府舆情监测 62

第一节 政府进行舆情监测的问题及必要性 62

一、社会化媒体在大众舆情趋势中的作用 62

二、社会化媒体引导的局限性 62

三、错误信息及谣言纠正的必要性 63

四、舆情监测对提高政府行政效率的作用 64

第二节 政府舆情监测的解决方案 65

第三节 政府舆情监测的实施收益 66

第四节 政府利用大数据舆情监测的优点 66

第六章 中国舆情大数据行业上下游分析及其影响 68

第一节 中国舆情大数据行业上游发展及影响分析 68

一、中国舆情大数据行业上游运行现状分析 68

二、中国舆情大数据行业上游市场发展前景趋势 68

三、上游对本行业产生的影响分析 71

第二节 2020-2025年中国舆情大数据行业下游发展及影响分析 71

一、2020-2025年中国舆情大数据行业下游运行现状分析 71

二、2025-2030年中国舆情大数据行业下游市场发展前景趋势 72

三、下游对本行业产生的影响分析 73

第七章 2025-2030年舆情大数据行业发展及投资前景趋势分析 74

第一节 2025-2030年舆情大数据行业市场规模趋势分析 74

第二节 中国舆情大数据行业五力分析 74

一、现有企业间竞争 74

二、潜在进入者分析 75

三、替代品威胁分析 76

四、供应商议价能力 76

五、客户议价能力 77

第三节 2025-2030年我国舆情大数据行业前景展望分析 78

第八章 舆情大数据行业投资战略研究 79

第一节 舆情大数据行业发展战略研究 79

一、战略综合规划 79

二、技术开发战略 81

三、业务组合战略 82

四、区域战略规划 84

五、产业战略规划 85

第二节 舆情大数据行业投资战略研究 85

一、2020-2025年舆情大数据行业投资战略研究 85

二、2020-2025年舆情大数据行业投资战略研究 86

三、2025-2030年舆情大数据行业投资形势 93

四、2025-2030年舆情大数据行业投资战略 93

附录 95

促进大数据发展行动纲要 95

大数据产业发展规划 112

图表目录

图表:社会化媒体的基本特征 4

图表:舆情大数据检测示意图 14

图表:数据可视化分析 15

图表:2020-2025年最适合投资数据中心的城市和地区 15

图表:2020-2025年优秀数据中心 15

图表:2020-2025年中国人口分布情况 18

图表:城镇新增就业人数 19

图表:全员劳动生产率 19

图表:2020-2025年居民消费价格月度涨跌幅度 20

图表:2020-2025年居民消费价格比涨跌幅度(%) 20

图表:2020-2025年中国新建住宅月同比价格变化情况 21

图表:全国一般公共预算收入 21

图表:末中国国家外汇储备 22

图表:2020-2025年中国国内生产总值及增长速度 23

图表:2020-2025年各产业占国民生产总值比重 23

图表:2020-2025年末人口数及其构成 24

图表:2020-2025年中国城镇新增就业人数 25

图表:2020-2025年中国全员劳动生产率 25

图表:2020-2025年居民消费价格月度涨跌幅度 26

图表:2020-2025年居民消费价格比涨跌幅度(%) 26

图表:2020-2025年中国新建商品住宅月环比变化情况 27

图表:2020-2025年全国一般公共预算收入 27

图表:2020-2025年末中国国家外汇储备 28

图表:2020-2025年中国国内生产总值及增长速度 29

图表:2020-2025年中国国内各产业占国内生产总值占比 29

图表:2020-2025年末人口数及其构成 30

图表:2020-2025年城镇新增就业人数 31

图表:2020-2025年中国居民消费价格月度涨跌幅度 31

图表:2020-2025年中国居民消费价格涨跌幅度(%) 32

图表:2020-2025年新建商品住宅销售价格月同比变化情况 32

图表:2020-2025年中国国家外汇储备 33

图表:2020-2025年全国一般公共预算收入 34

图表:2020-2025年中国全员劳动生产率 35

图表:2020-2025年 gdp初步核算数据 35

图表:gdp同比增长速度 36

图表:gdp环比增长速度 36

图表:2020-2025年全国居民人均可支配收入平均数与中位数 40

图表:2020-2025年全国居民人均消费支出及构成 41

图表:社会消费品零售总额分月同比增长速度 41

图表:固定资产投资同比增速 43

图表:2020-2025年中国舆情大数据市场规模情况示意图 56

图表:舆情监测系统架构 65

图表:2020-2025年中国舆情大数据市场规模 68

图表:2025-2030年舆情大数据市场规模预测 74

图表:《促进大数据发展行动纲要》大数据产业相关内容 87

图表:《大数据产业发展规划(—2020-2025年)》总体目标和任务 88

图表:全国省(区、市)公开发布的大数据发展政策汇总 89

图表:大数据产业相关地区发展的目标定位 90

图表:各地培育大数据龙头企业的目标 91

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  • 调研数据来源

    调研方法

    实地走访、猎头采访、行业访谈、在线调查、小组座谈、神秘顾客、深度面访、固定样本连续调查等

    调研对象

    业内重点企业(高层管理人员以及采购、生产、技术负责人、市场总监)、分销商、上游供应商、下游客户、行业协会、学者、行业专家等

    覆盖范围

    普查/抽样,一般以抽样为主

    调研内容

    细分产品信息(型号、技术指标、技术趋势、规格、包装、对标产品、销售模式及渠道、生产模式、生产流程、产业链等)

    头部企业信息(企业经营指标、产品产销量、销售额、价格信息、技术特点、市场地位、竞争优势、发展计划等)

    供求信息(产能产销量、价格信息、销售额、市场需求、细分市场、产品趋势、区域分布等)

    下游用户信息(用户群分类、特征、需求规模等)

    进出口信息(进出口量值、均价、出口目的国、进口原产国等)

    行业政策及影响

  • 常规数据来源

    国际数据

    官方机构:IMF、WBG、OECD、WTO、WHO、ADB、AIIB、IEA、FAO等,以及其它国际性、地区性组织

    战略咨询机构:德勤(Deloitte)、麦肯锡(McKinsey)、波士顿(BCG)、普华永道(PwC)、IHSMarkitLtd.等

    合作机构:第三方付费数据库、各国本地调研机构等

    国内宏观

    政策法规:国务院政策文件库、中央(地方)政府“十四五”规划、远景规划,国家(地方)发改委以及其他部委发布的相关产业政策

    经济数据:国家(地方)统计局、国家发改委、中国人民银行、工信部、科技部、住建部、教育部、农业农村部、商务部、卫健委、民政部、文旅部和交通运输部等

    技术专利

    技术标准:国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)、全国标准信息公共服务平台、国家标准全文公开系统、中国知网、万方、维普、工标网

    专利:中国国家知识产权局(CNIPA)、欧洲专利局(EPO)、日本特许厅(JPO)、韩国特许厅(KIPO)和美国专利商标局(USPTO)

    行业规模类数据

    官方机构:国家(地方)统计局、行业主管部门、国务院发展研究中心、中国社科院、行业协会、中国(地方)统计年鉴、地方志等

    非官方机构:Wind、Euromonitor、易观智库、Gartner、IDC、IHSMarkit、Yole、中国指数研究院、证券公司、中道泰和行业大数据库等

    进出口数据

    联合国贸易数据库、中国海关总署、地方海关、商务部等

    用户规模数据

    国家互联网信息中心、中国工业和信息化部、中国信息通信研究院、中国互联网络信息中心、中道泰和行业大数据库等

    产品/服务价格

    国家发改委价格监测中心、农业农村部、生意社、阿里研究院、京东消费、中道泰和行业大数据库等

    产品热度指数

    百度指数、头条指数、搜狗指数、谷歌指数、微信指数、淘宝指数、微博指数、阿拉丁指数等网络舆情监测大数据平台

    建设项目数据

    全国投资项目在线审批监管平台、住房和城乡建设部、生态环境部、中国拟在建项目网等

    招投标项目数据

    中国政府采购网、各省(市)级政府采购网、中国招标投标网、中国招投标公共服务平台、国家药品集中采购服务平台等

    投融资项目数据

    IT桔子、高瓴资本、红杉资本、IDG资本、深创投,以及国内外证券监督管理委员会、各大证券交易所等公开披露的信息

    园区建设及经营数据

    科学技术部火炬高技术产业开发中心、中国开发区协会、中国园区网、财政部政府和社会资本合作中心等

    企业信用信息

    国家企业信用信息公示系统、信用中国、天眼查、企查查等

    企业经营效益及经营策略

    国内外各大证券交易所、券商、上市企业以及巨潮资讯网、东方财富网、万得资讯公开披露的信息等

    头部企业调研数据

    中道泰和企业大数据库、券商调研公开披露的企业数据、中道泰和委托第三方调研的数据等

  • 报告研究方法

    1、时间序列

    时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法,亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后,在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题。

    2、SWOT分析

    SWOT(Strengths Weakness Opportunity Threats)分析法,又称为态势分析法或优劣势分析法,用来确定企业自身的竞争优势(strength)、竞争劣势(weakness)、机会(opportunity)和威胁(threat),从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

    3、PEST分析

    PEST分析是指宏观环境的分析,P是政治(Political System),E是经济(Economic),S是社会(Social),T是技术(Technological)。在分析一个行业发展环境的时候,通常是通过这四个因素来进行分析该行业的企业所面临的状况。

    4、波特五力模型

    波特五力模型从一定意义上来说隶属于外部环境分析方法中的微观分析,将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中,以此分析一个行业的基本竞争态势。波特五力,分别为:供应商讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在进入者的威胁、替代品的威胁和现有企业之间的竞争。 该模型由迈克尔•波特(Michael Porter)于上世纪80年代初提出,对公司战略制定产生全球性的深远影响,用于竞争战略的分析,可以有效的分析客户的竞争环境。波特的“五力”分析法是对一个产业盈利能力和吸引力的静态断面扫描,说明的是该产业中的企业平均具有的盈利空间,所以这是一个产业形势的衡量指标,而非企业能力的衡量指标。

    5、SCP产业分析模型

    SCP(structure-conduct-performance,结构-行为-绩效)模型是由美国哈佛大学产业经济学权威贝恩(Bain)、谢勒(Scherer)等人建立的。该模型提供了一个既能深入具体环节,又有系统逻辑体系的产业分析框架,即:行业结构(Structure)-企业行为(Conduct)-经营绩效(Performance)。SCP框架的基本涵义是,行业结构决定企业在市场中的行为,而企业行为又决定市场运行在各个方面的经济绩效。SCP模型,主要用于分析行业或者企业在受到外部冲击(主要是指行业或企业外部经济环境、政治、技术、文化变迁、消费习惯等因素的变化)时,可能的战略调整及行为变化。 行业结构:主要是指外部各种环境的变化对企业所在行业可能产生的影响,包括行业竞争的变化、产品需求的变化、细分市场的变化、营销模型的变化等。 企业行为:主要是指企业针对外部的冲击和行业结构的变化,有可能采取的应对措施,包括企业方面对相关业务单元的整合、业务的扩张与收缩、营运方式的转变、管理的变革等一系列变动。 经营绩效:主要是指在外部环境发生变化的情况下,企业在经营利润、产品成本、市场份额等方面的变化趋势。

  • 报告编制流程

    第一步:成立研究小组:前期研讨会,解读客户需求,制定项目实施方案;

    第二步:二手资料收集:数据库检索、文献检索、官方数据收集、企业报表、行业公开信息等;

    第三步:一手调研资料采集:抽样调查、电话访谈、实地调研、深度面访等;

    第四步:初稿:资料及数据的整理、评估与选用,撰写研究报告,完成初稿;

    第五步:二稿:根据客户对初稿报告的修改意见,核验数据,补充内容,完成第二稿;

    第六步:终稿:根据客户的二次修改意见,进一步查漏补缺,完善报告,完成第三稿,即终稿;

    第七步:售后服务:对终稿报告仍提出补充内容或数据更新等要求的,免费提供六个月售后服务。

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