京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
了解这些整形大数据后,你还敢整形吗
相传亚洲有“四大邪术”——泰国变性术、韩国整容术、日本化妆术、中国PS术。然而整容术虽然是韩国的,但由于中国人口基数巨大,加之国内整容行业的快速发展,中国已经跃居全球第三大整容市场,韩国仅排第七。那么是什么支撑起全球第三大整容市场的呢?大数据也许可以给你答案。
有多少人投奔整容
据前瞻产业研究院发布的《2015-2020年中国整形医院行业深度市场调研与投资战略规划分析报告》分析,2012年我国共有医疗美容医院已达到175家,其中整形外科医院43家,美容医院132家。2005年整形美容人数超过100万人,2015年的整容人口数量达到743万人左右,预计到2016年将达到850万人。
据国家工商联统计数字显示,我国整形美容业以每年20%的发展速度递增,美容机构市场规模已超过4500亿元!
整容面前不分男女
不要在以为整容只是女性的专利,越来越多的男性也踏上了整容的行列,男性占整容总人数的20%,虽说总数比不上女性,但比例较往年大幅提高,且男人不整则已,一整“壕气”惊人,每次整形的花费平均比女性高30%。
大数据显示,中国整形用户中超过一半都是白领,80、90后是主力军。各个年龄层有他们喜爱的风格。58%的80、90后喜欢整成东方风格;37%的80、90后喜欢欧式风格。整体而言,90后爱大整、80后爱微整、70后爱抗衰。
整的最多的部位
据统计,整形手术中做的最多的是眼部手术,其中,“85后”更是高达74.8%。年轻人对于“眼美”的追求可见一斑。其次是鼻部手术、脂肪移植手术、乳房手术和毛发移植手术。
全国整形市场中,北上广是需求最大的市场。中国前十大整形市场是上海、北京、成都、武汉、广州、深圳、重庆、长沙、郑州、杭州。其中,上海爆款玻尿酸,北京最爱瘦脸针,成都隆胸最爱D罩杯。
变美也是有风险的,在所有整形手术中,双重睑、隆鼻、割眼袋、隆胸这四项位居整形失败前四位,占所有整形手术的80%之多,而削骨、垫下巴则是最危险的手术,甚至丧命。
整形行业乱象从生
整形对医生的技术要求非常高,虽然行业从业人员超过3000万,但经验丰富手艺好的医生依然凤毛菱角,再加上行业发展迅速,许多制度不完善,市场龙蛇混杂,良莠不齐,导致整形事故不断。有调查显示,中国近十年因为整形毁掉了20w长脸。
这些被毁掉的脸90%是来自不正规的整形机构,前几日,央视就曝光了地下微整形的利益链条,黑心店铺进的针剂仅仅几十块,而卖给消费者则要上千上万元,有不少人因为开这样的微整黑作坊而一夜暴富,微整的暴利使很多人利欲熏心,假的针剂和没有行医资格的医生,让人触目惊心。
最后告诉大家一个事实,即使整容手术成功了,也并非绝对安全,5%至10%的整容者都可能会出现后遗症,还会有20%整形上瘾。整形手术是不可逆的,出现问题,即使得到了应有的赔偿,但当初的容颜是赔偿不回来的,整形有风险,动刀需谨慎。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16