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  • 2023-2028年中國大模型市場發(fā)展前景分析與投資戰(zhàn)略規(guī)劃報告
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2023-2028年中國大模型市場發(fā)展前景分析與投資戰(zhàn)略規(guī)劃報告

Annual Research and Consultation Report of Panorama survey and Investment strategy on China Industry

中文版價格:
¥
15500
英文版價格:
$
7500
報告編號:
1894003
寄送方式:
印刷版特快專遞,電子版發(fā)送郵箱
出版日期
2023年10月
報告頁碼
188
圖片數(shù)量
83
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《2023-2028年中國大模型市場發(fā)展前景分析與投資戰(zhàn)略規(guī)劃報告》由中研普華大模型行業(yè)分析專家領銜撰寫,主要分析了大模型行業(yè)的市場規(guī)模、發(fā)展現(xiàn)狀與投資前景,同時對大模型行業(yè)的未來發(fā)展做出科學的趨勢預測和專業(yè)的大模型行業(yè)數(shù)據(jù)分析,幫助客戶評估大模型行業(yè)投資價值。

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    第一章 大模型綜述及數(shù)據(jù)來源說明

    1.1 大模型界定

    1.1.1 大模型的定義

    1.1.2 大模型性質特征

    1.1.3 大模型專業(yè)術語

    1.1.4 大模型概念辨析

    1.1.5 大模型所處行業(yè)

    1、《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》

    2、《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類》

    1.2 大模型分類

    1.3 本報告研究范圍界定說明

    1.5 本報告數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計標準說明

    1.5.1 本報告權威數(shù)據(jù)來源

    1.5.2 本報告研究方法及統(tǒng)計標準

    第二章 全球大模型發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢

    2.1 全球大模型發(fā)展歷程

    2.2 全球大模型監(jiān)管措施

    2.3 全球大模型技術進展

    2.4 全球大模型應用探索

    2.4.1 全球大模型應用發(fā)展

    2.4.2 大模型落地應用案例

    1、文本生成方面應用——notion.ai

    2、圖片方面應用——midjourney

    3、視頻方面應用——gen-2模型

    4、辦公軟件應用——microsoft365 copilot

    2.5 全球大模型市場競爭態(tài)勢

    2.5.1 全球大模型競爭格局

    2.5.2 全球大模型風險投資

    2.5.3 全球大模型并購交易

    2.6 全球大模型市場容量分析

    2.7 全球大模型發(fā)展前景預測

    2.8 全球大模型發(fā)展趨勢洞悉

    第三章 中國大模型發(fā)展現(xiàn)狀及規(guī)模

    3.1 中國大模型發(fā)展歷程

    3.2 中國大模型監(jiān)管措施

    3.3 中國大模型技術進展

    3.4 中國大模型市場主體類型

    3.4.1 互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)

    3.4.2 人工智能企業(yè)

    3.4.3 初創(chuàng)研究團隊

    3.5 中國大模型企業(yè)進場方式

    3.6 中國大模型投融資狀況

    3.7 中國大模型市場競爭態(tài)勢

    3.8 中國大模型市場容量分析

    3.9 中國大模型評估框架

    3.10 中國大模型發(fā)展痛點及挑戰(zhàn)

    第四章 大模型產(chǎn)業(yè)鏈全景及基礎服務

    4.1 大模型產(chǎn)業(yè)鏈結構梳理

    4.2 大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)圖譜

    4.3 大模型產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)域熱力圖

    4.4 大模型成本投入結構

    4.5 ai芯片

    4.5.1 ai芯片概述

    4.5.2 ai芯片發(fā)展現(xiàn)狀

    4.5.3 ai芯片供應商格局

    4.5.4 對大模型發(fā)展的影響

    4.6 大模型工具

    4.6.1 大模型工具概述

    4.6.2 大模型工具發(fā)展

    4.6.3 對大模型的影響

    4.6 大模型數(shù)據(jù)服務

    4.6.1 數(shù)據(jù)服務概述

    4.6.2 數(shù)據(jù)api

    4.6.3 訓練數(shù)據(jù)開發(fā)

    4.6.4 推理數(shù)據(jù)開發(fā)

    4.6.5 數(shù)據(jù)維護

    4.6.6 對大模型的影響

    4.7 配套產(chǎn)業(yè)布局對大模型的影響總結

    第五章 大模型基礎算法及平臺發(fā)展

    5.1 大模型算法框架與開發(fā)平臺

    5.1.1 大模型算法框架

    5.1.2 大模型開發(fā)平臺

    5.2 大模型細分市場:nlp大模型

    5.2.1 nlp大模型概述

    5.2.2 nlp大模型市場概況

    5.2.3 nlp大模型發(fā)展趨勢

    5.3 大模型細分市場:cv大模型

    5.3.1 cv大模型概述

    5.3.2 cv大模型市場概況

    5.3.3 cv大模型發(fā)展趨勢

    5.4 大模型細分市場:多模態(tài)大模型

    5.4.1 多模態(tài)大模型概述

    5.4.2 多模態(tài)大模型市場概況

    5.4.3 多模態(tài)大模型發(fā)展趨勢

    5.5 大模型細分市場:科學計算大模型

    5.5.1 科學計算大模型概述

    5.5.2 科學計算大模型市場概況

    5.5.3 科學計算大模型發(fā)展趨勢

    5.6 中國大模型細分市場戰(zhàn)略地位分析

    第六章 大模型應用賦能及場景探索

    6.1 大模型應用場景&行業(yè)領域分布

    6.1.1 大模型應用/需求場景

    6.1.2 大模型應用行業(yè)領域

    6.2 大模型細分應用:智能檢索

    6.2.1 智能檢索發(fā)展狀況

    1、智能檢索發(fā)展現(xiàn)狀

    2、智能檢索發(fā)展趨勢

    6.2.2 智能檢索領域大模型應用概述

    6.2.3 智能檢索領域大模型市場現(xiàn)狀

    6.2.4 智能檢索領域大模型需求潛力

    6.3 大模型細分應用:智能推薦

    6.3.1 智能推薦發(fā)展狀況

    1、智能推薦發(fā)展現(xiàn)狀

    2、智能推薦發(fā)展趨勢

    6.3.2 智能推薦領域大模型應用概述

    6.3.3 智能推薦領域大模型市場現(xiàn)狀

    6.3.4 智能推薦領域大模型需求潛力

    6.4 大模型細分應用:智能客服

    6.4.1 智能客服發(fā)展狀況

    1、智能客服發(fā)展現(xiàn)狀

    2、智能客服發(fā)展趨勢

    6.4.2 智能客服領域大模型應用概述

    6.4.3 智能客服領域大模型市場現(xiàn)狀

    6.4.4 智能客服領域大模型需求潛力

    6.5 大模型細分應用:智能審核

    6.5.1 智能審核發(fā)展狀況

    1、智能審核發(fā)展現(xiàn)狀

    2、智能審核發(fā)展趨勢

    6.5.2 智能審核領域大模型應用概述

    6.5.3 智能審核領域大模型市場現(xiàn)狀

    6.5.4 智能審核領域大模型需求潛力

    6.6 大模型細分應用:其他

    6.6.1 基礎科學

    6.6.2 智能錄入

    6.6.3 工業(yè)質檢

    6.6.4 智能辦公

    6.7 中國大模型細分應用市場戰(zhàn)略地位分析

    第七章 全球及中國大模型案例解析

    7.1 全球及中國大模型梳理與對比

    7.2 全球大模型布局案例分析

    7.2.1 openai-gpt大模型

    1、基本信息

    2、技術支持

    3、參數(shù)規(guī)模

    4、耗費算力

    5、應用范圍

    6、模型特點

    7、最新進展

    7.2.2 谷歌-大語言模型palm

    1、基本信息

    2、技術支持

    3、參數(shù)規(guī)模

    4、耗費算力

    5、應用范圍

    6、模型特點

    7、最新進展

    7.2.3 英偉達ai大模型

    1、基本信息

    2、技術支持

    3、參數(shù)規(guī)模

    4、耗費算力

    5、應用范圍

    6、模型特點

    7、最新進展

    7.2.4 meta ai

    1、基本信息

    2、技術支持

    3、參數(shù)規(guī)模

    4、耗費算力

    5、應用范圍

    6、模型特點

    7、最新進展

    7.3 中國大模型布局案例分析

    7.3.1 百度-文心大模型/文心一言

    1、基本信息

    2、技術支持

    3、參數(shù)規(guī)模

    4、耗費算力

    5、應用范圍

    6、模型特點

    7、最新進展

    7.3.2 阿里-通義大模型/通義千問

    1、基本信息

    2、技術支持

    3、參數(shù)規(guī)模

    4、耗費算力

    5、應用范圍

    6、模型特點

    7、最新進展

    7.3.3 騰訊-混元大模型/混元助手

    1、基本信息

    2、技術支持

    3、參數(shù)規(guī)模

    4、耗費算力

    5、應用范圍

    6、模型特點

    7、最新進展

    7.3.4 華為-盤古大模型

    1、基本信息

    2、技術支持

    3、參數(shù)規(guī)模

    4、耗費算力

    5、應用范圍

    6、模型特點

    7、最新進展

    7.3.5 字節(jié)跳動-飛書“my ai

    1、基本信息

    2、技術支持

    3、參數(shù)規(guī)模

    4、耗費算力

    5、應用范圍

    6、模型特點

    7、最新進展

    7.3.6 商湯科技-日日新sensenova/商量

    1、基本信息

    2、技術支持

    3、參數(shù)規(guī)模

    4、耗費算力

    5、應用范圍

    6、模型特點

    7、最新進展

    7.3.7 科大訊飛-訊飛星火

    1、基本信息

    2、技術支持

    3、參數(shù)規(guī)模

    4、耗費算力

    5、應用范圍

    6、模型特點

    7、最新進展

    7.3.8 京東-chat jd

    1、基本信息

    2、技術支持

    3、參數(shù)規(guī)模

    4、耗費算力

    5、應用范圍

    6、模型特點

    7、最新進展

    7.3.9 知乎-知海圖ai

    1、基本信息

    2、技術支持

    3、參數(shù)規(guī)模

    4、耗費算力

    5、應用范圍

    6、模型特點

    7、最新進展

    7.3.10 昆侖萬維-天工

    1、基本信息

    2、技術支持

    3、參數(shù)規(guī)模

    4、耗費算力

    5、應用范圍

    6、模型特點

    7、最新進展

    第八章 大模型市場前景及發(fā)展趨勢洞悉

    8.1 大模型swot分析(優(yōu)勢/劣勢/機會/威脅)

    8.2 大模型發(fā)展?jié)摿υu估

    8.3 大模型未來關鍵增長點

    8.4 大模型發(fā)展前景預測

    8.5 大模型發(fā)展趨勢洞悉

    8.5.1 整體發(fā)展趨勢

    8.5.2 市場競爭趨勢

    8.5.3 技術創(chuàng)新趨勢

    8.5.4 細分市場趨勢

    第九章 大模型投資戰(zhàn)略規(guī)劃策略及建議

    9.1 大模型進入與退出壁壘

    9.1.1 大模型進入壁壘分析

    9.1.2 大模型退出壁壘分析

    9.2 大模型投資風險預警

    9.3 大模型投資機會分析

    9.3.1 大模型產(chǎn)業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)投資機會

    9.3.2 大模型細分領域投資機會

    9.3.3 大模型區(qū)域市場投資機會

    9.3.4 大模型產(chǎn)業(yè)空白點投資機會

    9.4 大模型投資價值評估

    9.5 大模型投資策略建議

    9.6 大模型可持續(xù)發(fā)展建議

    圖表目錄

    圖表:大模型的定義

    圖表:大模型的性質與特征

    圖表:大模型專業(yè)術語

    圖表:大模型概念辨析

    圖表:本報告研究領域所處行業(yè)(一)

    圖表:本報告研究領域所處行業(yè)(二)

    圖表:大模型分類

    圖表:本報告研究范圍界定

    圖表:本報告權威數(shù)據(jù)資料來源匯總

    圖表:本報告的主要研究方法及統(tǒng)計標準說明

    圖表:全球大模型發(fā)展歷程

    圖表:全球大模型監(jiān)管措施

    圖表:全球大模型技術進展

    圖表:全球大模型應用發(fā)展

    圖表:全球大模型落地應用案例

    圖表:全球大模型競爭格局

    圖表:全球大模型風險投資

    圖表:全球大模型兼并重組

    圖表:全球大模型市場容量分析

    圖表:全球大模型發(fā)展前景預測

    圖表:全球大模型發(fā)展趨勢洞悉

    圖表:中國大模型發(fā)展歷程

    圖表:中國大模型監(jiān)管機構及其職能

    圖表:大模型市場競爭態(tài)勢

    圖表:大模型市場容量分析

    圖表:中國大模型發(fā)展痛點及挑戰(zhàn)

    圖表:大模型產(chǎn)業(yè)鏈結構梳理

    圖表:大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)圖譜

    圖表:大模型產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)域熱力圖

    圖表:大模型成本投入結構

    圖表:大模型產(chǎn)業(yè)價值鏈分析圖

    圖表:大模型工具與平臺市場發(fā)展現(xiàn)狀

    圖表:對大模型的影響分析

    圖表:大模型算法框架

    圖表:大模型開發(fā)平臺

    圖表:nlp大模型市場概況

    圖表:nlp大模型發(fā)展趨勢

    圖表:cv大模型市場概況

    圖表:cv大模型發(fā)展趨勢

    圖表:多模態(tài)大模型市場概況

    圖表:多模態(tài)大模型發(fā)展趨勢

    圖表:科學計算大模型市場概況

    圖表:科學計算大模型發(fā)展趨勢

    圖表:中國大模型細分市場戰(zhàn)略地位分析

    圖表:中國大模型細分應用場景分布

    圖表:中國大模型細分應用市場結構

    圖表:智能檢索發(fā)展現(xiàn)狀

    圖表:智能檢索發(fā)展趨勢

    圖表:智能檢索領域大模型應用概述

    圖表:智能檢索領域大模型市場現(xiàn)狀

    圖表:智能檢索領域大模型需求潛力

    圖表:智能推薦發(fā)展現(xiàn)狀

    圖表:智能推薦發(fā)展趨勢

    圖表:智能推薦領域大模型應用概述

    圖表:智能推薦領域大模型市場現(xiàn)狀

    圖表:智能推薦領域大模型需求潛力

    圖表:智能客服發(fā)展現(xiàn)狀

    圖表:智能客服發(fā)展趨勢

    圖表:智能客服領域大模型應用概述

    圖表:智能客服領域大模型市場現(xiàn)狀

    圖表:智能客服領域大模型需求潛力

    圖表:大模型細分應用波士頓矩陣分析

    圖表:全球及中國大模型梳理與對比

    圖表:openai-gpt大模型基本信息

    圖表:openai-gpt大模型技術支持

    圖表:openai-gpt大模型參數(shù)規(guī)模

    圖表:openai-gpt大模型應用范圍

    圖表:openai-gpt大模型特點

    圖表:openai-gpt大模型最新進展

    圖表:谷歌-大語言模型palm基本信息

    圖表:谷歌-大語言模型palm技術支持

    圖表:谷歌-大語言模型palm參數(shù)規(guī)模

    圖表:谷歌-大語言模型palm應用范圍

    圖表:谷歌-大語言模型palm特點

    圖表:谷歌-大語言模型palm最新進展

    圖表:英偉達ai大模型基本信息

    圖表:英偉達ai大模型技術支持

    圖表:英偉達ai大模型參數(shù)規(guī)模

    圖表:英偉達ai大模型應用范圍

    圖表:英偉達ai大模型特點

    圖表:英偉達ai大模型最新進展

    圖表:百度-文心大模型/文心一言基本信息

    圖表:百度-文心大模型/文心一言技術支持

    圖表:百度-文心大模型/文心一言參數(shù)規(guī)模

    圖表:百度-文心大模型/文心一言應用范圍

    圖表:百度-文心大模型/文心一言特點

    圖表:百度-文心大模型/文心一言最新進展

    圖表:阿里-通義大模型/通義千問基本信息

    圖表:阿里-通義大模型/通義千問技術支持

    圖表:阿里-通義大模型/通義千問參數(shù)規(guī)模

    圖表:阿里-通義大模型/通義千問應用范圍

    圖表:阿里-通義大模型/通義千問特點

    圖表:阿里-通義大模型/通義千問最新進展

    圖表:騰訊-混元大模型/混元助手基本信息

    圖表:騰訊-混元大模型/混元助手技術支持

    圖表:騰訊-混元大模型/混元助手參數(shù)規(guī)模

    圖表:騰訊-混元大模型/混元助手應用范圍

    圖表:騰訊-混元大模型/混元助手特點

    圖表:騰訊-混元大模型/混元助手最新進展

    圖表:華為-盤古大模型基本信息

    圖表:華為-盤古大模型技術支持

    圖表:華為-盤古大模型參數(shù)規(guī)模

    圖表:華為-盤古大模型應用范圍

    圖表:華為-盤古大模型特點

    圖表:華為-盤古大模型最新進展

    圖表:大模型swot分析(優(yōu)勢/劣勢/機會/威脅)

    圖表:大模型發(fā)展?jié)摿υu估

    圖表:大模型未來關鍵增長點分析

    圖表:大模型市場前景預測

    圖表:大模型市場容量/市場增長空間預測

    圖表:大模型進入壁壘分析

    圖表:中國大模型退出壁壘分析

    圖表:大模型投資風險預警

    圖表:大模型投資機會分析

    圖表:大模型市場投資價值評估

    圖表:大模型投資策略建議

    圖表:大模型可持續(xù)發(fā)展建議

  2. 大模型技術引領著人工智能領域邁入新發(fā)展高度,在世界范圍內(nèi)受到廣泛關注。大模型對于企業(yè)用戶和人工智能廠商而言,是一個重要發(fā)展機遇。

      在大模型落地早期階段,商業(yè)化主要來自模型層。大模型+算力是最主流的收費方式。隨著大模型生態(tài)成熟,未來應用層將在商業(yè)化過程中擔當主力。

      大模型在各行業(yè)落地速度差異顯著,投入預算最為積極的是能源和金融兩大行業(yè)。主要原因在于這兩個行業(yè)以央國企為主,具備較強的數(shù)據(jù)、算力以及 AI 基礎。

      伴隨著大模型落地深入發(fā)展,大模型應用場景與生態(tài)迅速成長,隨之誕生很多新的需求。市場調(diào)研已揭示初步端倪,這其中包括LLMOps、大模型一體機等。

      中國大模型產(chǎn)業(yè)的崛起標志著人工智能領域的新篇章。在不斷創(chuàng)新的推動下,它正快速融入各行各業(yè),為商業(yè)世界帶來了前所未有的機遇。展望未來,我們可以樂觀地預見,中國大模型將繼續(xù)引領創(chuàng)新浪潮。

      未來,我們可以期待更多創(chuàng)新應用場景的涌現(xiàn),更深層次的商業(yè)合作,以及技術的持續(xù)演進。同時,國際化發(fā)展和政策支持也將為中國大模型產(chǎn)業(yè)帶來更廣闊的舞臺。我們堅信,中國大模型產(chǎn)業(yè)將繼續(xù)為世界科技進步和商業(yè)化進程貢獻力量,成為引領未來的關鍵力量之一。讓我們共同期待并積極參與這個激動人心的時代,為中國大模型的未來發(fā)展添磚加瓦。

  3. 中研普華集團的研究報告著重幫助客戶解決以下問題:

    ♦ 項目有多大市場規(guī)模?發(fā)展前景如何?值不值得投資?

    ♦ 市場細分和企業(yè)定位是否準確?主要客戶群在哪里?營銷手段有哪些?

    ♦ 您與競爭對手企業(yè)的差距在哪里?競爭對手的戰(zhàn)略意圖在哪里?

    ♦ 保持領先或者超越對手的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術有哪些?會有哪些優(yōu)劣勢和挑戰(zhàn)?

    ♦ 行業(yè)的最新變化有哪些?市場有哪些新的發(fā)展機遇與投資機會?

    ♦ 行業(yè)發(fā)展大趨勢是什么?您應該如何把握大趨勢并從中獲得商業(yè)利潤?

    ♦ 行業(yè)內(nèi)的成功案例、準入門檻、發(fā)展瓶頸、贏利模式、退出機制......

    為什么要立即訂購行業(yè)研究報告的四大理由:

    ♦ 理由1:商業(yè)戰(zhàn)場上的失敗可以原諒,但是遭到競爭對手的突然襲擊則不可諒解。如果您的企業(yè)經(jīng)常困于競爭對手的市場策略而毫無還手之力,那么您需要比您企業(yè)的競爭對手知道得更多,請馬上訂購。

    ♦ 理由2:如果您的企業(yè)一直期望在新的季度里使企業(yè)利潤倍增,獲得更好的業(yè)績表現(xiàn),您需要借助行業(yè)專家智囊團的智慧和建議,那么您不可不訂。

    ♦ 理由3:如果您的企業(yè)準備投資于某項新業(yè)務,需要周祥的商業(yè)計劃資料及發(fā)展規(guī)劃的策略建議,同時也不想為此付出大量的資源及調(diào)研時間,那么您非訂不可。

    ♦ 理由4:如果您的企業(yè)缺乏多年業(yè)內(nèi)資深經(jīng)驗培養(yǎng)的行業(yè)洞察力,長期性、系統(tǒng)性的行業(yè)關鍵數(shù)據(jù)支持,而無法準確把握市場,搶占最新商機的戰(zhàn)略制高點,那么請把這一切交給我們。

    數(shù)據(jù)支持

    權威數(shù)據(jù)來源:國家統(tǒng)計局、國家發(fā)改委、工信部、商務部、海關總署、國家信息中心、國家稅務總局、國家工商總局、國務院發(fā)展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業(yè)協(xié)會、行業(yè)研究所、海內(nèi)外上萬種專業(yè)刊物。

    中研普華自主研發(fā)數(shù)據(jù)庫:中研普華細分行業(yè)數(shù)據(jù)庫、中研普華上市公司數(shù)據(jù)庫、中研普華非上市企業(yè)數(shù)據(jù)庫、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫、區(qū)域經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)品產(chǎn)銷數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)品進出口數(shù)據(jù)庫。

    國際知名研究機構或商用數(shù)據(jù)庫:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。

    一手調(diào)研數(shù)據(jù):遍布全國31個省市及香港的專家顧問網(wǎng)絡,涉及政府統(tǒng)計部門、統(tǒng)計機構、生產(chǎn)廠商、地方主管部門、行業(yè)協(xié)會等。在中國,中研普華集團擁有最大的數(shù)據(jù)搜集網(wǎng)絡,在研究項目最多的一線城市設立了全資分公司或辦事處,并在超過50多個城市建立了操作地,資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區(qū)。

    研發(fā)流程

    步驟1:設立研究小組,確定研究內(nèi)容

    針對目標,設立由產(chǎn)業(yè)市場研究專家、行業(yè)資深專家、戰(zhàn)略咨詢師和相關產(chǎn)業(yè)協(xié)會協(xié)作專家組成項目研究小組,碩士以上學歷研究員擔任小組成員,共同確定該產(chǎn)業(yè)市場研究內(nèi)容。

    步驟2:市場調(diào)查,獲取第一手資料

    ♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業(yè)協(xié)會、公司銷售人員與技術人員等;

    ♦ 實地調(diào)查各大廠家、運營商、經(jīng)銷商與最終用戶。

    步驟3:中研普華充分收集利用以下信息資源

    ♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達1500多種);

    ♦ 國內(nèi)、國際行業(yè)協(xié)會出版物;

    ♦ 各種會議資料;

    ♦ 中國及外國政府出版物(統(tǒng)計數(shù)字、年鑒、計劃等);

    ♦ 專業(yè)數(shù)據(jù)庫(中研普華建立了3000多個細分行業(yè)的數(shù)據(jù)庫,規(guī)模最全);

    ♦ 企業(yè)內(nèi)部刊物與宣傳資料。

    步驟4:核實來自各種信息源的信息

    ♦ 各種信息源之間相互核實;

    ♦ 同相關產(chǎn)業(yè)專家與銷售人員核實;

    ♦ 同有關政府主管部門核實。

    步驟5:進行數(shù)據(jù)建模、市場分析并起草初步研究報告

    步驟6:核實檢查初步研究報告

    與有關政府部門、行業(yè)協(xié)會專家及生產(chǎn)廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業(yè)家審閱并提出修改意見與建議。

    步驟7:撰寫完成最終研究報告

    該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結與提煉,分析師系統(tǒng)分析并撰寫最終報告(對行業(yè)盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統(tǒng)分析并完成報告)。

    步驟8:提供完善的售后服務

    對用戶提出有關該報告的各種問題給予明確解答,并為用戶就有關該行業(yè)的各種專題進行深入調(diào)查和項目咨詢。

    社會影響力

    中研普華集團是中國成立時間最長,擁有研究人員數(shù)量最多,規(guī)模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性,其研究結論、調(diào)研數(shù)據(jù)及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業(yè)采用。同時,中研普華的研究結論、調(diào)研數(shù)據(jù)及分析觀點也大量被國家政府部門及商業(yè)門戶網(wǎng)站轉載,如中央電視臺、鳳凰衛(wèi)視、深圳衛(wèi)視、新浪財經(jīng)、中國經(jīng)濟信息網(wǎng)、商務部、國資委、發(fā)改委、國務院發(fā)展研究中心(國研網(wǎng))等。

    如需了解更多內(nèi)容,請訪問市場調(diào)研專題:

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本報告所有內(nèi)容受法律保護。國家統(tǒng)計局授予中研普華公司,中華人民共和國涉外調(diào)查許可證:國統(tǒng)涉外證字第1226號。

本報告由中國行業(yè)研究網(wǎng)出品,報告版權歸中研普華公司所有。本報告是中研普華公司的研究與統(tǒng)計成果,報告為有償提供給購買報告的客戶使用。未獲得中研普華公司書面授權,任何網(wǎng)站或媒體不得轉載或引用,否則中研普華公司有權依法追究其法律責任。如需訂閱研究報告,請直接聯(lián)系本網(wǎng)站,以便獲得全程優(yōu)質完善服務。

中研普華公司是中國成立時間最長,擁有研究人員數(shù)量最多,規(guī)模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構,公司每天都會接受媒體采訪及發(fā)布大量產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究成果。在此,我們誠意向您推薦一種“鑒別咨詢公司實力的主要方法”。

本報告目錄與內(nèi)容系中研普華原創(chuàng),未經(jīng)本公司事先書面許可,拒絕任何方式復制、轉載。

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出版日期:2023年10月

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