行业分析课程

A 如何进行行业及其竞争分析

行业及竞争分析是对公司商业生态环境的重要层面做战略性的评估。
行 业之间在以下几个方面有着重大的区别：经济特点、竞争环境、未来的利润前景。行业经济特性的变化取决于下列各个因素：行业总需求量和市场成长率、技术变革
的速度、该市场的地理边界（区域性的？全国范围的？）、买方和卖方的数量及规模、卖方的产品或服务是统一的还是具有高度差别化的？规模经济对成本的影响程 度、到达购买者的分销渠道类型；行业之间的差别还体现在对下列各因素的竞争重视程度：价格、产品质量、性能特色、服务、广告和促销、新产品的革新，在某些
行业中，价格竞争占统治地位；而在其它行业中，竞争的核心却可能集中在质量上，或集中在产品的性能上，或集中在品牌形象与声誉上。
一个行业的经济特性和竞争环境以及它们的变化趋势往往决定了该行业未来的利润前景，对于那些毫无吸引力的行业，最好的公司也难获得满意的利润；相反，颇有吸引力的行业中，弱小的公司也可以取得良好的经营业绩。
本课程将重点讨论以下内容：1．
因为行业之间在特征和结构方面有很大差别，所以行业及竞争分析必须首先从整体上把握行业中最主要的经济特性。l
市场规模：小市场一般吸引不了大的或新的竞争者；大市场常能引起公司的兴趣，因为它们希望在有吸引力的市场中建立稳固的竞争地位。l
竞争角逐的范围：市场是当地性的？区域性的还是全国范围的？l
市场增长速度：快速增长的市场会鼓励其它公司进入；增长缓慢的市场使市场竞争加剧，并使弱小的竞争者出局。l
行业在成长周期中目前所处的阶段：是处于初始发展阶段、快速成长阶段、成熟阶段、停滞阶段还是衰退阶段？l
竞争厂家的数量及相对规模：行业是被众多的小公司所细分还是被几家大公司所垄断？l
购买者的数量及相对规模；l
到达购买者的分销渠道种类；l
产品生产工艺革新和新产品技术变革的速度；l
竞争对手的产品服务是强差别化的、弱差别化的、同一的还是无差别化的？l
行业中的公司能否实现采购、制造、运输、营销或广告等方面的规模经济？l
行业中的某些活动是不是有学习和经验效应方面的特色，从而导致单位成本会随累计产量的增长而降低？l
生产能力利用率的高低是否在很大程度上决定公司能否获得成本生产效率？因为生产过剩往往降低价格和利润率，而紧缺时则会提高价格和利润率。l
必要的资源以及进入和退出市场的难度：壁垒高往往可以保护现有公司的地位和利润，壁垒低则使得该行业易于被新进入者入侵。l
行业的盈利水平处于平均水平之上还是处于平均水平之下？高利润行业吸引新进入者，行业环境萧条往往会加速竞争者退出。

B 大数据专业主要学什么课程

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

以中国人民大学为例：

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

(2)行业分析课程扩展阅读：

大数据岗位：

1、大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2、大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3、hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4、数据分析师

不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

5、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

C 数据分析师是怎样的职业，零基础转行要从哪里开始入门，学什么课程

真正的数据分析师的核心课程是机器学习和深度学习，绝对不是Python开发或者Excel制表。回

在你学习答机器学习和深度学习的过程中，最重要的就是算法模型的训练。参加真正的数据分析师的培训有点类似于报了个奥数班。

所以要学这个需要强有力的理论知识作为支撑，比如说高数、离散、线代、数据结构、算法导论，概率论、统计学。

D 陈疆同的课程对于每个行业都能够使用吗

每个行业每个企业遇到的问题是各不相同的，他们的行业不同，身份不同，版虽然隔业如隔山，但隔权行不隔理，但是他们面临的问题都是一样的，无非面临客户的问题，人才的问题，产品的问题，团队的问题，包括产品同质化竞争，利润越来越低，人才招不来，留不住，用不好等，当下企业的核心问题无非是企业现金流太差，盈利能力太差，陈老师的课程聚焦解决企业的核心问题，突破核心障碍，让老板看到问题背后的问题，问题背后一定有原因，通过三天课程帮助老板找到和解决问题背后的核心问题和根本问题，能够明确的分析出问题背后的核心问题并解决了核心问题，其实企业的大部分问题也就迎刃而解了

E 如何进行行业及行业竞争分析

行业及竞争分析是对公司商业生态环境的重要层面做战略性的评估。 行 业之间在以下几个方面有着重大的区别：经济特点、竞争环境、未来的利润前景。行业经济特性的变化取决于下列各个因素：行业总需求量和市场成长率、技术变革 的速度、该市场的地理边界（区域性的？全国范围的？）、买方和卖方的数量及规模、卖方的产品或服务是统一的还是具有高度差别化的？规模经济对成本的影响程 度、到达购买者的分销渠道类型；行业之间的差别还体现在对下列各因素的竞争重视程度：价格、产品质量、性能特色、服务、广告和促销、新产品的革新，在某些 行业中，价格竞争占统治地位；而在其它行业中，竞争的核心却可能集中在质量上，或集中在产品的性能上，或集中在品牌形象与声誉上。 一个行业的经济特性和竞争环境以及它们的变化趋势往往决定了该行业未来的利润前景，对于那些毫无吸引力的行业，最好的公司也难获得满意的利润；相反，颇有吸引力的行业中，弱小的公司也可以取得良好的经营业绩。 本课程将重点讨论以下内容：1． 因为行业之间在特征和结构方面有很大差别，所以行业及竞争分析必须首先从整体上把握行业中最主要的经济特性。l 市场规模：小市场一般吸引不了大的或新的竞争者；大市场常能引起公司的兴趣，因为它们希望在有吸引力的市场中建立稳固的竞争地位。l 竞争角逐的范围：市场是当地性的？区域性的还是全国范围的？l 市场增长速度：快速增长的市场会鼓励其它公司进入；增长缓慢的市场使市场竞争加剧，并使弱小的竞争者出局。l 行业在成长周期中目前所处的阶段：是处于初始发展阶段、快速成长阶段、成熟阶段、停滞阶段还是衰退阶段？l 竞争厂家的数量及相对规模：行业是被众多的小公司所细分还是被几家大公司所垄断？l 购买者的数量及相对规模；l 到达购买者的分销渠道种类；l 产品生产工艺革新和新产品技术变革的速度；l 竞争对手的产品服务是强差别化的、弱差别化的、同一的还是无差别化的？l 行业中的公司能否实现采购、制造、运输、营销或广告等方面的规模经济？l 行业中的某些活动是不是有学习和经验效应方面的特色，从而导致单位成本会随累计产量的增长而降低？l 生产能力利用率的高低是否在很大程度上决定公司能否获得成本生产效率？因为生产过剩往往降低价格和利润率，而紧缺时则会提高价格和利润率。l 必要的资源以及进入和退出市场的难度：壁垒高往往可以保护现有公司的地位和利润，壁垒低则使得该行业易于被新进入者入侵。l 行业的盈利水平处于平均水平之上还是处于平均水平之下？高利润行业吸引新进入者，行业环境萧条往往会加速竞争者退出。

F 产品经理行业解析阶段课程讲哪些行业啊

黑马产品经理行业解析阶段课程是结合目前主流市场情况，主要讲在线教育、互联网金融、社区产品等行业

G 大数据分析课程培训有用吗想报一个以后找工作方便

学习完大数据分析后，有哪些对口的岗位呢？经过多方调查，为大家整理如下回答。
数据挖掘师/算法工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。有实际建模经验、机器学习算法的实现，对业务理解、熟悉数据挖掘算法、掌握数据库和精通计算机编程。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者R。
数据分析师
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名数据分析师，必须要掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，熟练使用SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门，懂设计运用图表有效表达数据分析师的分析观点，还需能用Acess等进行数据库开发，并掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
数据工程师
大数据工程师主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。要求具备一定的统计学、数学理论知识，有实际开发能力和大规模的数据处理能力，对行业有认知。
数据产品经理
数据产品经理必须了解不同的公司，在不同的阶段，需要哪些数据产品，并能够制作出来，这是此职位的核心要求。其次，数据产品经理必须有足够的数据分析能力，如果有了数据分析的思维，再跟公司业务结合就会比较容易。最后，数据产品经理是产品经理的一种，所以要同时具备产品经理的能力：了解用户，需求调研，方案设计，协调技术、测试、设计等。
数据科学家
这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。
随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。
在工资待遇上，不管是在国内还是国外，都是：数据科学家>数据挖掘师/算法工程师>数据工程师=数据产品经理>数据分析师。
在未来职位的选择上，条条大路通罗马，选择适合自己的才是最重要的。

H 数据分析有哪些相关的培训课程

据分析师的课程包括两个层面的内容，只有把数据分析师的这些课程都学会并且运用，你就可以成为一名顶级的大数据分析师。
一、课程层面
第一级别：数据分析课程内容主要是从理论-实 *** -案例应用步步进阶，能让学员充分掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。

第二级别：在第一级别的基础上,第二级别包括建模分析师与大数据分析师，即为企业决策提供及时有效、易实现、可信赖的数据支持。建模分析师，指在ZF、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。本课程针对数据挖掘整套流程，以金融、电信、电商和零售业为案例背景深入讲授数据挖掘的主要算法。并将SAS Enterprise Miner、SPSS Moderler、SAS编程和SQL进行有效的结合，让学员胜任全方位的数据挖掘运用场景。大数据分析师，本课程以大数据分析为目标，从数据分析基础、JAVA语言入门和linux *** 作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapRece和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境，详细演示hadoop三种模式的安装配置，以案例的形式，重点讲解基于mahout项目的大数据分析之聚类、分类以及主题推荐。通过演示实际的大数据分析案例，使学员能在较短的时间内理解大数据分析的真实价值，掌握如何使用hadoop架构应用于大数据分析过程，使学员能有一个快速提升成为兼有理论和实战的大数据分析师，从而更好地适应当前互联网经济背景下对大数据分析师需求的旺盛的就业形势。

二、数据分析师的知识结构

I 想从事数据分析的工作，要学习哪个课程呢

大数据分析师需要具备三方面基础知识，分别是数学、统计学和计算机，所以在本科阶段选择这三个专业未来都可以从事数据分析岗位
大数据在近些年来得到了广泛的重视，伴随着物联网和云计算的发展，大数据更是被给予了更多的发展空间，而大数据之所以广受关注，其中一个重要的原因就是大数据开辟出了新的价值领域，这个价值领域的核心就是数据价值化。由于数据会源源不断，而且数据量会越来越大，所以未来大数据领域将创造出巨大的价值，因此也可以说，在未来的物联网、智能化时代，谁掌握了数据，谁就掌握了生产材料。
对于企业来说，要想借助于大数据发展，必须要做好三件事，其一是积极完成数据的采集;其二是具备数据价值化能力;其三是具备应用能力，这三件事分别涉及到物联网、数据分析和人工智能。物联网完成数据采集，数据分析完成数据价值化，而人工智能则完成数据应用(决策)，所以作为数据价值化的核心步骤，数据分析未来具有巨大的发展空间，数据分析的岗位附加值也将得到逐渐的提升。
以上的回答希望对你有所帮助

J 想学数据分析，有没有培训课程

你好，IT计算机行业一直是比较热门的行业，想选择学习一门计算机技术，首回先要找到适合自答己的方向，数据分析就非常不错的方向。只要努力去学，有足够的意志力，找一个合适的平台，系统的学习一下，还是会有很大的收获。
如果你想要专业的学习一下，更多需要的是付出时间和精力，一般在2W左右，4-6个月时间不等。千锋的课程很不错，你可以根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会差。

在推进网络强国战略后，国家持续推进加强信息网络建设工作，移动互联网、物联网等新型业务加快发展，为国民经济和社会的发展做出卓越贡献。

作为投资者，我们能不能参与其中呢？今天就跟大家一起聊聊电信运营行业的龙头企业—中国电信！

在展开对中国电信的分析之前，我特意带来了一份电信运营行业龙头股名单，点击就能够得到：宝藏资料：电信运营行业龙头股一览表

一、从公司角度来看

公司介绍：中国电信成立于2002年9月10日，并于2021年8月20日在上交所挂牌上市。公司是中华人民共和国注册成立的国有企业，也是一家全球大型的领先全业务综合信息服务提供商。公司主要在国内提供固定及移动通信服务、互联网接入服务、信息服务，以及其他增值电信服务。

介绍完中国电信的公司主要内容后，我们来看看中国电信公司有什么出色的地方，有没有投资的价值？

亮点一：庞大的用户资源

作为国内的运营商三大巨头之一的中国电信，截止2018年底，公司拥有的移动用户约为303亿、有线宽带用户约为146亿、固定电话用户约为116亿。

公司源源不断创造财富的根本所在，就是庞大的用户群体，同时也有利于为公司扩大声誉，为公司能够挖掘更多的潜在客户。

亮点二：大型全业务综合智能信息服务龙头运营商

中国电信实际上是属于国内领先的大型企业综合智能信息服务的运营商了，同时"云改数转"战略已经在公司全面实施。

总体上可以看出该项目是以 5G 和云最核心的打造云网结合的新型信息类的基本设施、以及运营支撑体系和科技的创新硬核实力等，让客户享受到优异的综合智能信息服务。

亮点三：良好的生态合作

作为国内的三大运营商的其中一个，中国电信的的合作者也多为国内著名的大型企业。其中，应用合作伙伴有腾讯、优酷、网易云音乐等近30家，也先后与20多家头部互联网公司进行合作，其中有阿里巴巴、字节跳动、哔哩哔哩等，而且现在已经推出了多款，可以完全满足用户大流量应用需求的定制移动流量产品了。

跟厉害的互联网企业具有合作，会让公司在国内的这个扩大业务的能力达到上升，还可以给公司带来络绎不绝的新用户去使用商品。

因为无法在这全讲完，若是你们对更多关于中国电信的深度报告和风险提示感兴趣，这篇研报当中会告诉大家，戳一戳即可查看：深度研报中国电信点评，建议收藏！

二、从行业角度来看

5G时代的到来，各行各业不仅在行业规模实现进一步的拓展，且在应用及处理速度上都有新增长。在这一背景下，十分重要的就是运营商的数字化转型因为准确的扩展数据应用，所以能够为运营商占据竞争的制高点。

总而言之，在5G时代的大环境下，可以让中国电信的业绩蒸蒸日上，是一家发展空间巨大的上市公司。

但文章信息相对滞后，倘若想知道中国电信准确的未来行情信息，下方设置了专门的链接，有专业的投顾帮你诊股，看下中国电信现在行情是否到买入或卖出的好时机：免费测一测中国电信还有机会吗？

应答时间：2021-11-23，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请

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