摘 要
本文首先概述了大数据技术，明确了大数据的定义，即指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，具有规模性、多样性、高速性和价值性等显著特征。随后，详细阐述了大数据技术体系，包括数据采集、数据存储和数据处理三大关键环节，为后续应用提供了坚实的技术基础。在企业市场调研领域，大数据技术展现了其独特的优势。通过数据采集和整合，企业能够获取多样化的市场信息；借助数据分析和挖掘技术，深入挖掘市场潜力，洞察消费者需求；同时，利用大数据进行市场预测和趋势分析，为企业制定战略提供科学依据；此外，竞争对手分析也是大数据技术的重要应用之一，帮助企业把握市场动态，保持竞争优势。然而，大数据技术在企业市场调研中也面临诸多挑战，如数据质量与准确性问题（包括数据不一致性和数据遗漏）、数据泄露风险、数据处理速度慢以及数据标准不统一等。针对这些问题，本文提出了相应的应对策略，包括数据清洗与标准化（如数据校验与校对、遗漏数据处理）、进行数据加密以保障数据安全、提高数据处理速度以应对海量数据挑战，以及制定统一的数据标准以促进数据共享与整合。这些策略的实施将有助于企业更好地利用大数据技术开展市场调研工作，提升决策效率和准确性。
关键词：大数据技术；企业市场调研；应用研究
Abstract
This article first provides an overview of big data technology and clarifies the definition of big data, which refers to a collection of data that cannot be captured, managed, and processed using conventional software tools within a certain time fr ame. It has significant characteristics such as scale, diversity, speed, and value. Subsequently, the big data technology system was elaborated in detail, including three key links: data collection, data storage, and data processing, providing a solid technical foundation for subsequent applications. In the field of enterprise market research, big data technology has demonstrated its unique advantages. Through data collection and integration, enterprises can obtain diverse market information; Utilize data analysis and mining techniques to deeply explore market potential and gain insights into consumer needs; At the same time, utilizing big data for market forecasting and trend analysis provides scientific basis for enterprises to formulate strategies; In addition, competitor analysis is also one of the important applications of big data technology, helping enterprises grasp market dynamics and maintain competitive advantages. However, big data technology also faces many challenges in enterprise market research, such as data quality and accuracy issues (including data inconsistency and omission), data leakage risks, slow data processing speed, and inconsistent data standards. In response to these issues, this article proposes corresponding strategies, including data cleaning and standardization (such as data verification and proofreading, missing data processing), data encryption to ensure data security, improving data processing speed to meet the challenges of massive data, and developing unified data standards to promote data sharing and integration. The implementation of these strategies will help enterprises better utilize big data technology to conduct market research, improve decision-making efficiency and accuracy.
Keywords: Big data technology; Enterprise market research; application research
目录
摘 要 I
Abstract II
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 研究目的及内容 1
1.3 国内外研究现状 2
第2章 大数据技术概述 3
2.1 大数据的定义 3
2.2 大数据的特征 3
2.3 大数据技术体系 4
2.3.1 数据采集 4
2.3.2 数据存储 4
2.3.3 数据处理 5
第3章 大数据技术在企业市场调研中的应用 6
3.1 数据采集和整合 6
3.2 数据分析和挖掘 6
3.3 市场预测和趋势分析 6
3.4 竞争对手分析 7
第4章 大数据技术在企业市场调研中面临的挑战 8
4.1 数据质量与准确性问题 8
4.1.1 数据不一致性 8
4.1.2 数据遗漏 8
4.2 数据泄露风险 8
4.3 数据处理速度慢 9
4.4 数据标准不统一 9
第5章 大数据技术在企业市场调研中的应对策略 10
5.1 数据清洗与标准化 10
5.1.1 数据校验与校对 10
5.1.2 遗漏数据处理 10
5.2 进行数据加密 11
5.3 提高数据处理速度 11
5.4 制定统一的数据标准 12
结 论 13
参考文献 14
