京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
与你相关!大数据带你读懂2017移动互联网的那些事儿
你是否经常出门只带一部手机?你是否经常四处寻觅一辆共享单车代步?你是否经常点开外卖软件寻找美食?马上过去的这一年,移动互联网发展依然风起云涌,深刻影响着我们生活。新华社客户端联合艾瑞咨询,用一组大数据透视2017年移动互联网你关心的那些事儿。
数据显示,第三方移动支付交易规模呈现持续增长态势。2017年移动支付交易规模近100万亿元,较2016年58.8万亿元有明显增高。从移动支付与互联网支付规模看,2017年移动支付占比78.5%,把互联网支付远远甩到了后面。究其原因,现象级产品的火热为移动支付带来了众多的忠实用户,而移动支付对生活场景的覆盖度大幅提升也使得用户使用频率显著增加,无论是繁华的都市,还是偏远的乡村,手机支付随处可见。根据数据可以预见,移动支付市场还将继续扩大,无现金社会正扑面而来,你准备好了吗?
忽如一夜春风来,千街万巷是单车。数据显示,共享单车主要用户为26岁—35岁年龄段、有中高等收入的青年男性,七成以上的用户拥有本科学历。用户对于共享单车的认知多通过口碑相传以及看到路上停放或被人骑行的直观感受。其中,通过看到路边车辆的直观认知排名第一,占比25%。
2017年的共享单车市场经过野蛮生长、跑马圈地后,疯狂已然不见,开始出现企业倒闭。从用户使用率的数据看,行业集中度大幅提高的态势非常明显。
今天,你叫外卖了吗?数据显示,在19岁—24岁用户中,56.4%的人使用过外卖软件叫餐。手机用户大幅增长为餐饮O2O奠定了坚实的用户基础和广阔的发展空间。数据显示,现阶段手机订餐用户主要集中在35岁以下群体,值得一提的是,男女用户使用频率比较接近,今年以来,白领市场保持强劲的增长态势。调查发现,白领用户更愿意为高品质和服务买单,对送餐的准时性、稳定性和餐品的品质要求明显高于其他用户群体,由于他们具有较强的消费能力,成为外卖市场各方争夺的重点目标群体。
无聊了有人逗你,打游戏有人带你!在线直播满足了不同用户的个性化需求,已成为当下流行的娱乐方式之一。火热的直播又藏着哪些数据秘密?
数据告诉我们,爱看直播的用户分为六种类型,分别为寻求陪伴型、放松消遣型、追逐潮流型、游戏电竞型、消磨时间型、追星型,其中放松消遣型用户最多,占比近30%。愿意为直播付费的用户仅有21.4%,用户倾向于使用付费道具进行打赏,超过70%的付费用户打赏主播人数在3人以下,且多数集中在百元以下打赏。而众多用户中,利用非官方渠道进行私下打赏的高达69.8%,这也衍生出一系列的社会问题,中小主播与新主播的生存环境不佳。
进入2017年,二手车电商平台持续吸引资本关注,融资金额屡创新高,不断刷新行业纪录。从整体融资信息分析,二手车电商行业融资有着明显集中化趋势。在2017年上半年行业所有融资中,行业排名前两位的二手车平台两家融资额加起来占整体行业融资的68.1%,资金优势明显。这些二手车电商平台还利用开展信息、交易、金融、物流、营销等业务的的便利及优势,尝试开拓行业相关增值服务及新的业务方向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27