一、行业分析思路及方法？

1.

了解行业现状也就是了解确行业是什么、规模与细分情况、有哪些人、如何运作、标杆有哪些、竞争壁垒等。

2.

分析行业动能推测行业角色与角色、玩家与玩家、品类与品类、各种相互作用导致的可能的影响。

3.

推测行业变化推测玩家未来行动、预判未来情况、找出机会与威胁，也就是对自己有利与不利的情况。

4.

找出行业带给自身的机会机会就是时间性的有利（不利）情况而出现的新的选择，举例来说，抖音刚刚兴起的时候用户增速快，但是内容生产者少，现在进入抖音做内容和一年后才进去做内容，有可能竞争激烈程度完全不一样，晚进去是否有可能再也进不去了，基于此判断现在是否跟进入。

二、行业分析十大思路？

第一是分析产业链情况，上下游有哪些企业，如何合作；

第二是分析商业模式，供应、生产、销售、营销如何组织；

第三是分析市场规模，实际消费的群体数量、能力、产品需求等；

第四是分布特征，在哪些区域，覆盖哪些人群；

第五是潜在空间，还有哪些人有可能成为消费群体；

第六是分析产品结构；

第七是分析差异化程度；

第八是分析增长趋势；

第九是分析投资情况；

第十是分析标杆企业的做法。

三、cca分析思路？

cca是基于对应分析发展而来的一种排序方法，将对应分析与多元回归分析相结合，每一步计算均与环境因子进行回归，又称多元直接梯度分析。此分析是主要用来反映菌群与环境因子之间关系。cca 是基于单峰模型。分析可以检测环境因子、样品、菌群三者之间的关系或者两两之间的关系。

　　cca模型的选择原则：先用species-sample 数据（97%相似性的样品OTU 表）做DCA 分析，看分析结果中Lengths of gradient 的第一轴的大小，如果大于4.0，就应该选cca，如果3.0-4.0 之间，选RDA 和cca均可，如果小于3.0，RDA 的结果要好于cca。

四、人群分析思路？

一、潜在人群

像这类人群往往都是没有明确的需求，想要形成转化就需要我们去刺激需求。

即：通过基本定向方式，利用创意，让他发现自身的问题，形成点击；利用着陆页去进一步描述创意，获取线索。

这块，我们还有一个需要注意。由于是在投放时采用的是基本定向方式，所以，我们要利用创意去筛选流量。

利用“正待业、想转化”，点名道姓地进一步去刺激这部分人群，让他们形成一个思考点。

另外，像这类人群的投放方式，在页面至少还要留下两个以上的转化方式，并分开主次。

主转化方式以留下联系方式或引导咨询为主。

辅转化方式可以留下品牌一类的搜索词或者关注账号。

二、意向人群

像这类人群往往都是已经具备一定的需求，但是还没有明确的目标。

而我们要做的就是多种定向方式投放，攻占用户的心智。

对于目前这个大数据时代，可以说每个人对于平台来说，都具有一定的标签。如果按照定向方式来分类的话，这些标签基本可分为以下三类：

基本定向：性别、年龄、地域、学历、收入、使用设备等等。

兴趣定向：搜过什么、用过什么、关注什么。

行为定向：去过哪里、下载过什么APP、买过什么。

根据上述三类，我们需要根据不同定向方式设计不同的页面、展现不同的物料。

但在我们根据定向进行优化时，要明白以下两个问题：

01 明确人群需求

我所覆盖的人群的需求点和关注点有哪些。

02 确定转化通道

目标人群比较容易被什么方式转化，怎么才能引导他们留下线索。

明确以上两点后，便可进行心理预期构建，以降低用户的防备心理。此时，建议加一些其他方式的辅助转化。

比如可以加一个桥页做一个过渡，以讲故事或销售信的方式来引导客户打开产品页。有实验证明这样点击率能增加60%。

三、目标人群

像这类人群往往已经有一个明确的目标，我们此时要做的就是精准触达。

即：利用关键词精准性的定向方式，结合人性，像贪图便宜等，去撰写创意吸引点击，然后利用着陆页去引导留言，获取线索。

一般情况下，用户在消费时，心理路程如下：

产生需求—收集信息—对比方案—购买决策—售后平价

而我们要做的则是将目标锁定为第三阶段—对比方案的用户，尽可能地让那些搜索过产品的人多次看到我们的广告，加深印象，促使他形成购买决策。

一切推广都是基于人群，只要我们能够把人群分类清楚，那转化也就是自然而然的事情了。

五、校服行业的营销思路？

学校校长主任谈质量好，价格低量大优惠

六、市场分析的思路？

步骤/方式1

1、宏观经济分析

宏观经济分析包括国内市场环境分析和国际市场环境分析。

分析包括消费趋势指数、消费价格指数、经济增长率等。

分析还包括税收政策与税率、关税政策与进出口政策、人工成本、通货膨胀、政府与投资环境、供需关系、产业政策及发展方向等。

步骤/方式2

2、商品品类分析主要分析品类发展趋势，增长速度，市场份额、竞争情况、季节影响、渠道变化、消费者行为等等。

品类是一个重要的概念，将商品分成大类再细分成小类，品类概念等同于行业的概念，例如饮料行业按照商品品类应该是“非酒精类即饮饮料”。

步骤/方式3

3、消费者分析

消费者分析包括消费者画像、具体有年龄、性别、分布、购买力等。

还包括消费者的行为研究、购买力行为、消费场合、消费习惯等。

步骤/方式4

4、指定产品分析

分析与销售相关的，包括铺货率、覆盖率、渗透率、周转率、货龄等。

分析与产品相关的，包括包装、价格、口味等。

分析与品牌相关的，包括消费者偏好、品牌知名度等。

步骤/方式5

5、渠道分析

渠道包括线上和线下，线上包括电商平台发展趋势、现状等，如淘宝、天猫、京东等。

线下渠道指按照消费者购买行为进行的售点分类，如卖场、超市、便利店、餐饮、旅游等等，研究渠道的发展趋势、消费者行为差异、客户特点等。

步骤/方式6

6、城市分析

分析城市维度的品类、产品、消费者、渠道等要素，对城市进行分级，包括一线城市例如北京、上海、深圳等；二线城市例如天津、重庆等；三线城市为地区、地级市、自治州等；四线城市为县级市、县城等。

七、文本分析的思路？

一、艺术感觉的“还原”

分析要从差异性和矛盾性出发，面对形象，在想象中，把那未经作家情感同化、未经假定的原生的形态，想象出来。

二、多种形式的比较

对作家的原稿和修改稿进行比较；从相同内容（题材）、不同形式的作品中进行对比；把艺术形象中的情感逻辑和现实中的理性逻辑加以对比。

三、情感逻辑的“还原”

艺术感觉之所以艺术，就是因为它经过了个人主观情感或智性的“歪曲”；情感逻辑的特点不仅是绝对化，而且可以违反矛盾律、排中律、充足理由律；分析需要把理性逻辑和情感逻辑区分开来。

四、价值的“还原”

创作是从科学的真的价值向艺术的美的价值转化；要欣赏艺术，摆脱被动，就要善于从艺术的感觉、逻辑中还原出科学的理性，从二者的矛盾中，分析出情感的审美价值。

五、历史的“还原”和比较

要深刻地分析作品，仅用今天的眼光是不行的，必须将其放置于作品产生的时代（历史）背景中，还原到产生它的那种政治的、经济的、文化的、艺术的气候中去。历史的还原，目的是抓住不同历史阶段中艺术倾向和追求的差异。

六、流派的“还原”和比较

一切审美语境不但与形式（文类）密切相关，而且与流派分不开。要真正理解经典文学作品的历史发展，必须分析不同流派的艺术差异。

七、风格的“还原”和比较

作品分析的终极目标不在于该作品与其他作品间的共同点，而是其特殊点。要抓住特殊点，既要把作者作为一个个人和他所属的阶层区别开，也要把作者一时一事的感兴和通常个性区别开。最为精致的分析就是在经典文本中，把潜在的、隐秘的、个人的创造性风格分析出来。

八、调查方法的分析思路？

调查的总体思路

（1）以生态学科的先进理论指导调查。

（2）根据调查区域的地质环境条件与经济发展区划进行生态环境地质分区，各分区突出各自的重点和解决的问题，侧重面不一，编测结合，开展综合研究。

（3）重点区段或前期资料不足的区段开展实地调查，其他区段可采用编测结合或综合开发、编制的方法完成工作。

（4）传统地质调查方法与现代高科技相结合，突出遥感（RS）、全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）、地质三维分析可视化（VS）多S技术的应用。

（5）与农业、林业、环境等部门或学科结合，更有针对性地开展生态地质调查评价。突出生态环境地质填图的特点。

9.3.2 调查的技术方法

调查技术方法遵循资料开发→遥感解译→实地调查→取样测试→综合分析→生态环境地质编图→成果报告编制的程序开展。

（1）资料开发：充分收集测区气象、水文、地质、水文地质、工程地质、环境地质、遥感、地球物理勘探、地球化学勘探、地下水长期观测、农业、林业、土壤、社会经济、人类工程、社会发展规划、生态等方面的资料，围绕评价生态环境地质的目的来进行整理、开发。

（2）遥感解译：选用不同时段的图像卫片及图像数据，进行生态环境地质状况的动态分析，配备野外调查微机辅助遥感图像解译系统，力求在具有人机对话能力的图像计算机处理系统支持下进行解译。

（3）生态环境地质调查：调查为编测结合，在重点区域开展实际调查，其余地区以编为主，采用1∶5万地形图为野外测绘底图。调查内容涉及所有生态环境地质内容，如基础地质、土壤环境、水环境、工程地质条件、生态环境地质问题、生物条件等。

（4）取样与测试：分别对植物样、土壤样、岩石样、水质样等按规定进行取样与测试。

（5）生态环境地质编图：生态环境地质编图是调查成果的重要体现形式之一，应严格按编图规定完成。

九、海盐行业发展思路？

建立品牌，大力宣传，其次提高产品质量，树立口碑。

十、bi维度分析思路？

随着数据的重要性的显现，不同于传统BI的仅提供给决策层，现在数据运营趋势体现在企业生产运营的各个环节。所以未来趋势是所有的岗位都需要了解一些数据，协同分析成为主流。这时候的需求不再只是数据的可视化，还注重于数据的挖掘和收集。

（2）数据来源变得广泛，快速迭代的数据成为新的需求

随着数据挖掘和AI技术成熟，数据来源广泛，BI人员可以接触到各类数据。

据karlin venture预测：2020年，每个人每秒会产生1.7MB数据，所以能快速处理及时更新的庞大的数据的系统成为全新的需求，而不局限于数据的分析。