1、數據行業的大體環境信息
根據PEST分析模型以及對行業研究經驗對數據行業在國際和國內的經濟環境全面深入分析,分析數據行業政策和相關配套動向。為企業、投資者、創業者、本行業能夠把握數據行業的發展現狀以及未來趨勢做出一個判斷,通過企業營銷的努力來適合當前市場環境的變化,達到一個預期的目標。
2、數據行業競爭環境的分析
報告大廳依靠全面的資料庫資源,通過數據分析數據行業在市場競爭情況和市場的供求現狀。為安全行業提供發展規模、速度、產業集中度、產品結構、所有制結構、區域結構、產品價格、效益狀況等重要的信息,並且為安全行業研究預測未來幾年安全行業市場的供求發展趨勢。數據行業主要上下游產業的供給與需求情況,主要原材料的價格變化及影響因素,數據行業的競爭格局、競爭趨勢,與國外企業在技術研發方面的差距,跨國公司在中國市場的投資布局等;
3、數據行業微觀市場環境分析
了解數據行業當前的市場情況、市場規模和市場的變化競爭情況。能夠為數據行業的企業、投資者提供企業規模、財務狀況、技術研發、營銷狀況、投資與併購情況、產品種類及市場占有情況等;
4、數據行業的客戶需求分析
主要是研究數據行業消費者及下游產業對產品的購買需求規模、議價能力和需求特徵等,數據行業產品進出口市場現狀與前景,數據行業產品銷售狀況、需求狀況、價格變化、技術研發狀況、產品主要的銷售渠道變化影響等,企業的重點分布區域,客戶聚集區域,產業集群,產業地區投資遷移變化;
5、數據行業發展關鍵因素和發展預測
分析影響數據行業發展的主要敏感因素及影響力,預測數據行業未來幾年的發展趨勢,數據行業的進入機會及投資風險,為企業、投資者、創業者、制定行業市場戰略、預估行業風險提供參考。
總結:數據行業研究是靠我們專業人員的精心分析以及強大的數據,以客戶需求為導向,以數據行業為主線,全面整合安全手行業、市場、企業等多層面信息源,依據權威數據和科學的分析體系,在研究領域上突出全方位特色,著重從行業發展的方向、格局和政策環境,幫助客戶評估行業投資價值,準確把握安全手行業發展趨勢,尋找最佳投資機會與營銷機會,具有相當的預見性和權威性。
1. 周一:①數據:中國3月官方製造業PMI;英國2月央行抵押貸款許可;德國3月CPI月率初值;美國3月芝加哥PMI、美國3月達拉斯聯儲商業活動指數。②事件:2025中關村論壇年會3月27日至31日在京舉辦。③財報:中石油、萬科。 2. 周二:①數據:日本2月失業率;中國3月財新製造業PMI;英國3月Nationwide房價指數月率;瑞士2月實際零售銷售年率;法國、德國、歐元區、英國3月製造業PMI終值;歐元區3月CPI年率初值、歐元區3月CPI月率初值、歐元區2月失業率;美國3月標普全球製造業PMI終值、美國3月ISM製造業PMI、美國2月JOLTs職位空缺、美國2月營建支出月率。②事件:澳洲聯儲公布利率決議;歐洲央行行長拉加德在AI大會上發表講話。 3. 周三:①數據:美國當周API及EIA原油庫存;美國3月ADP就業人數、美國2月工廠訂單月率。②事件: 國內成品油將開啟新一輪調價窗口;美國總統川普計劃實施對等關稅和行業特定關稅,將對進口汽車徵收25%的關稅,對購買委內瑞拉能源的國家徵收25%關稅。 4. 周四:①數據:中國3月財新服務業PMI;瑞士3月CPI月率;法國、德國、歐元區、英國3月服務業PMI終值;歐元區2月PPI月率;美國3月挑戰者企業裁員人數、美國當周初請、美國2月貿易帳、美國3月標普全球服務業PMI終值、美國3月ISM非製造業PMI、美國當周EIA天然氣庫存。②事件:歐洲央行行長拉加德發表講話;澳洲聯儲主席布洛克出席參議院聽證會;歐洲央行公布3月貨幣政策會議紀要。 5. 周五:①數據:瑞士3月季調後失業率;法國2月工業產出月率;加拿大3月就業人數;美國3月失業率及非農就業數據、美國3月全球供應鏈壓力指數。②事件:美聯儲主席鮑威爾發表主旨講話、美聯儲副主席傑斐遜發表講話。 6. 周六:①數據:美國至4月4日當周石油鑽井總數。②事件:沙特阿美在每月5日左右公布官方原油售價。 7. 周日:①事件:澳大利亞和紐西蘭開始進入冬令時,其金融市場交易時間及經濟數據公布時間將較夏令時推遲一小時。
記者20日從國家數據局了解到,我國七個數據標註基地數據標註規模再創新高,數據標註總規模達到17282TB,相當於中國國家圖書館數字資源總量的6倍左右。數據標註是對數據進行添加標記、說明、解釋、分類和編碼的過程,是提升人工智慧算法、模型核心能力的關鍵環節。我國七個數據標註基地分別位於四川成都、遼寧瀋陽、安徽合肥、湖南長沙、海南海口、河北保定和山西大同,目前已形成醫療、工業、教育等行業的高質量數據集335個;賦能121個國產人工智慧大模型研發;引進和培育標註企業223家;標註從業人員達5.8萬人;帶動數據標註行業相關產值超過83億元。國家數據局有關負責人表示,未來將進一步暢通數據採集、標註、人工智慧應用產業鏈,重點推動工業、金融、醫療、交通、教育等幾大領域的高質量數據集建設,促進數據標註產業高質量發展。(新華社)