各行业分析研究报告 入口汇总

本文汇总了各大互联网公司及研究机构发布的行业分析报告,包括阿里巴巴、腾讯、新浪等知名企业的研究重点,覆盖电子商务、互联网金融、大数据、移动互联网等多个领域。

各大互联网公司的行业分析

  • 阿里研究院

网址:http://www.aliresearch.com/blog/index/lists/tag/3831.html

重点:由电子商务、互联网金融、智能物流、云计算与大数据等构成的阿里商业生态圈,研究互联网、大数据给社会经济带来的新现象、新规则。主要研究方向是消费和涉农。

  • 腾讯研究院

网址:http://www.tisi.org/c16

重点:互联网产业的数据和报告

  • 头条指数

网址:https://index.toutiao.com/report

  • 极光数据

网址:https://www.jiguang.cn/reports

  • 360互联网安全中心

网址:http://zt.360.cn/report/

重点:互联网安全研究报告,pc,移动安全监控,预测,分析

  • 友盟数据报告

网址:https://www.umeng.com/reports.html

  • TalkingData(腾云天下)

网址:http://mi.talkingdata.com/reports.html?category=all

重点:移动互联网行业报告

  • TrustData

网址:http://www.itrustdata.cn/#publish

重点:移动互联网行业报告,通过对中国移动互联网大数据的采集、分析和研究,帮助企业主、移动各个领域和投资人了解自身应用业务状况以及整个移动应用市场趋势,帮助行业从业者更好的制定产品、营销和投资策略相关的市场决策。

  • 新浪研究报告

网址:http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vReport_List/kind/industry/index.phtml

重点:类似于研究报告检索库,可获取不同机构发布的最新行业研究报告咨询(无法查看到报告的全文)

  • 中国互联网信息中心

网址:http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/

  • 中国信通院

网址:http://www.catr.cn/kxyj/qwfb/qwsj/

  • 36kr

网址:http://36kr.com

重点:汇集各个行业的前沿研究报告,主要在互联网、移动互联网、物联网方向上

咨询公司分析报告

  • 艾媒咨询

网址:http://www.iimedia.cn/#shuju

重点::移动互联网行业数据发布平台,提供行业数据挖掘和分析,实时报告访问网址:

  • 艾瑞

网址:http://report.iresearch.cn

重点:依托大数据,发布互联网行业研究报告

  • 麦肯锡

网址:http://www.mckinsey.com.cn/insights/

重点:行业洞察报告

  • 普华永道

网址:http://www.pwccn.com/zh/research-and-insights.html

重点:行业洞察报告

  • 毕马威

网址:https://home.kpmg.com/cn/zh/home/industries.html

重点:行业洞察报告

  • 埃森哲

网址:https://www.accenture.com/cn-zh/new-applied-now

重点:行业研究报告、前瞻预测

其他行业

  • 艺恩

网址:http://www.entgroup.com.cn/bg.aspx

重点:中国影视大数据平台,可查看到电影、电视、动漫、新媒体、娱乐营销相关的研究报告:

  • CBNData(第一财经商业数据中心)

网址:http://www.cbndata.com/report

重点:产业经济全景分析和行业企业洞察

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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