业务与技术章节是申报材料招股说明书里面重要的组成部分，最大的作用在于展示说明发行人公司业务情况及所处行业情况，内容有业务内容（经营模式、研发与技术、生产）、竞争格局、业务地位等。该章节最重要的作用和意义在于帮助投资者理解和分析发行人的投资价值，在实操过程中，一般会从满足申报要求的维度去设计和编辑相关联的内容。因为制定招股书相关章节内容的初衷和逻辑本就是遵循长期资金市场规律和要求而来，伴随注册制全面改革的深入，审核机构对业务与技术章节的要求也愈发细致、缜密。不一样的行业、不同模式和申报的不同板块都决定了需要有非常强的个性化定制内容才能达到标准。
多年以来，IPO申报逻辑经历了多次重大变化，但是在业务与技术章节中，有一个环节的受重视程度一直没变，那就是有关于市场规模、市场占有率等有关数据的披露。一直到今天，每每和企业、券商谈及业务与技术章节内容，一个绕不开的话题就是数据是如何来解决的？十多年来就没有大的变化！汉鼎咨询认为，频繁提到这样的一个问题的背景主要源自于两个方面，首先就是监管部门对业务与技术章节中的数据内容始终比较关注，哪怕是在对业务与技术章节关注度不高的早期阶段，市场规模、市占率也是高频出现的反馈问题。另外，伴随长期资金市场日趋壮大，行业分类日趋细化，慢慢的变多的细致划分领域领先企业在申报IPO的过程中发现，由于自身行业比较小众，有关数据并没有直接的统计数据来源，许多行业由于过于细分小众以至于行业协会都没有，那么对于本行业的权威数据往往也就很难获取。但是按照申报的要求又必须要合理展示说明相关市场规模、发展前途等有关数据，一种原因是数据难以获取，另一方面是招股书要求必须要披露，自然就成为发行人和券商头疼的问题。
从历年招股说明书信息公开披露要求的演变来看，针对业务与技术章节中有关数据的要求并无太大变化，以创业板和科创板公开发行证券的公司信息公开披露内容与格式准则的有关要求为例：下图针对业务与技术章节相关行业部分的披露要求中能够正常的看到对涉及数据方面的要求其实并没明确具体规定。
当然，这只是表象或者说基本门槛，正如IPO企业申报条件的要求和实际审核中的标准差异巨大一样，在实操中，针对行业/市场规模的有关数据是绕不开的环节，无论申报哪个板块，都有必要进行充分披露展示，如果在招股书阶段中披露不够充分，或者仅仅披露上下业的市场规模来反衬本行业，那么后续反馈意见中大概率会被要求针对本行业、主营业务进一步充分披露相关行业数据。甚至在最近出现的针对募投项目的反馈问询案例中，发行人和券商都被要求披露相关行业当前产品、出货量等市场数据及未来增长预测情况，并且要量化分析下游应用领域的市场空间，并细分到不一样的产品对应的不相同的领域分别披露。这无形中给发行人和券商增加了非常大的难度，因为一般而言反馈问到这个颗粒度，往往意味着审核老师对招股书披露的相关行业数据不满意，被认为不充分、不到位。
发行人产品包含智慧物业监管、智慧工地和数字造价三大业务板块。报告期内，智慧物业监管板块中的住宅专项维修资金管理系统和在此基础上的定制开发，是公司的核心产品和最具竞争力的产品。
根据申请文件，住宅专项维修资金管理系统领域，发行人将以省会城市—地级市—县区级城市的顺序拓展新的客户。
发行人预测住宅专项维修资金细致划分领域的市场空间，2023 年至 2027 年总计约为 17 亿元，平均每年约 3.4 亿元。其中，部分计算指标设置为：下游用户每年运维服务费约为项目建设费用的 10%；不同城市级别对应相应的上线 辖市上线%、地级市（不包含省会城市）上线%、县区级上线%。
发行人预测智慧物业监管细致划分领域的市场空间，2023 年至 2027 年总计约为 11 亿元，平均每年约 2.2 亿元。其中，同样设置了“运维投入比例”、“上线率”等指标。
智慧工地监管领域，报告期内，企业主要在四川省内开展业务，从全国市场来看，公司所占市场占有率较小，行业地位相对较弱；广联达在工程建设价格领域处于绝对领先的地位。
①说明预测智慧物业监管各领域市场空间时选取相关测算数据的依据及合理性，不同城市级别相应的上线率是不是合理，并结合各客户类型占比谨慎测算智慧物业监管各应用领域市场空间，充分揭示测算不准确的风险。
②结合住宅专项维修基金监管有关政策法规，说明各级政府对住宅专项维修基金的监管权限，发行人拟开拓的市县区是否均具备使用住宅专项维修基金系统的需求，说明住宅专项维修基金系统的市场饱和率，审慎测算发行人智慧物业监管各细分业务的市场空间；结合前述情况及发行人创新发展能力，说明是不是真的存在市场空间较小、市场开拓没有到达预期、市场占有率被抢占、成长空间受限等风险。
③结合业务开展模式进一步说明以最终用户所属区域占全国同类地区的比例计算发行人市场占有率的合理性。
请发行人充分揭示目前基本的产品市场规模较小、智慧工地及数字造价市场开拓没有到达预期等潜在风险，并做重大事项提示；结合发行人各细分业务开展情况（各期新签订单、在手订单、主体业务区域等）、市场发展空间、市场之间的竞争格局等，进一步说明募投项目开展的合理性、必要性。
发行人主要是做工业陶瓷阀门的研发、生产和销售。报告期内，公司基本的产品已大范围的应用在光伏硅料、锂电新能源、煤化工、钢铁冶金、环保、电力等众多行业。
申报材料及问询回复显示，根据中国通用机械工业协会阀门分会出具的《市场占有率证明》及其他公开数据测算， 2022 年工业陶瓷阀门市场规模合计约为 6.47 亿元。
当前工业陶瓷阀门市场处于快速发展阶段，根据 DATAINTELO 调研数据，预计到 2028 年，全球工业陶瓷阀门市场规模有望达到 58.3 亿美元。根据中国通用机械工业协会阀门分会出具的《市场占有率证明》，2022 年发行人在工业陶瓷阀门领域国内市场占有率为 22%。
（4）按照下游客户新增固定资产投资需求、存量陶瓷阀门到期更换需求、替代工业金属阀门需求等预测未来市场空间，进一步说明在目前细分市场空间较小、发行人市场占有率较高、下游市场进入下行周期的情况下，扩产规模是不是合理，并视情况调整募投扩产规模，在重大事项提示和风险揭示中充分揭示募投项目产能消化风险。
发行人是国内领先的专业级锂电电动工具制造商，主要是做电动工具的研发、生产和销售。经过多年发展，公司已形成以锂电电动工具为核心，配套交流电动工具、光电测量工具、气动工具等产品体系。
2016 年我国电动工具市场规模为 603 亿元，未来随着各行业领域对电动工具需求的持续增长，预计到 2025 年我国电动工具市场规模将达到937亿元。2022 年度，在国产品牌市场占有率方面，发行人的出售的收益在国内市场上仍位居第三，保持相对稳定。
发行人募投项目拟投资 54,551 万元建设“年产 1000 万台智能工具制造项目”，报告期各期，发行人锂电电动工具产量分别为 462.70 万件、486.59 万件、340.90 万件，大幅低于募投项目满产量。
发行人结合其电动工具市场占有率水平认为其新增 1000 万台电动工具的产能规划与国内细分市场容量的增长预期相匹配。但未具体量化说明近年市场容量变化与其扩大产能规模的匹配性，以及市场规模增长的持续性等。
此外，发行人交流电动工具产能利用率存在下滑趋势，且 2022 年业绩大幅下滑。
（1）分别结合产品主要使用在场景如建筑工程、装饰装修、工业制造等领域未来发展的新趋势、景气程度等，客观说明在 2022 年业绩大幅度地下跌的情况下电动工具的未来市场发展的潜力、需求量开始上涨的持续性，以及有关数据的预测依据及客观性。
（2）说明募投项目产能在锂电电动产品、交流电动产品等产品线间的分配情况，并结合目前各种类型的产品的产销量、募投项目关于各种类型的产品产线的建设期、产能爬升进度，以及对应年度市场容量增加额、占有率变动等数据预测情况，说明规划新增 1000 万台电动工具产能与市场消化能力的匹配性。
发行人专注于国内半导体刻蚀和薄膜沉积设备细致划分领域关键零部件的精密制造，是国内少数已量产供应 7nm 及以下国产刻蚀设备关键零部件的供应商，直接与国际厂商竞争。公司成立了精密机械制造技术、表面处理技术、焊接技术、高端器件的设计及开发技术和定制化工装开发技术等五大核心技术平台。
公司生产的金属精密零部件主要使用在于刻蚀设备、薄膜沉积设备和化学机械抛光设备中，2021 年，该些设备对应零部件产品全球市场规模约为 85 亿美元，国内市场规模约为 25 亿美元；
公司与行业头部设备客户和终端晶圆制造客户建立了长期稳定的战略合作伙伴关系，报告期内的主要客户较为稳定，但未说明参与市场之间的竞争的具体情况；
发行人将富创精密、 Ferrotec、京鼎精密、超科林、托伦斯和珂玛科技等企业列为竞争对手，但未充分比较竞争优劣势等，部分企业已具备提供功能模组产品及服务的能力；
发行人本次募投项目计划进一步向模组装配产品、医疗装备和光伏零部件等领域拓展产品线 年发行人整体收入增速放缓，毛利率较高的光伏相关零部件收入占比下降较多，公司医疗相关零部件因未针对性购置产线及设备，加工成本不具备优势，毛利率为负。
（1）结合发行人生产的具体产品在下游客户设备中的价值占比，测算发行人各类基本的产品的市场规模及变动趋势，发行人的市场占有率情况；
（2）主要细分产品境外、境内的主要竞争对手及竞争格局，发行人在细致划分领域的市场地位及排名情况。
（1）公司下游领域的主要客户采购发行人及竞争对手同种类型的产品情况，发行人是否为客户同种类型的产品核心供应商，并进一步说明公司在下游客户供应链中的地位；
（2）结合境外、境内竞争对手的产品和技术的先进性、半导体设备领域及其他领域零部件产品覆盖种类、主体业务模式、生产规模、目前开拓的主要客户等，充分比较发行人的竞争优劣势；
（3）光伏、医疗设施零部件机领域的市场规模、国产化率水平、竞争格局及未来发展的新趋势，结合上面讲述的情况及发行人在相关领域的技术积累、客户开拓及报告期内的经营情况，说明发行人是不是具备开拓相关领域市场的能力，并说明募投项目实施的可行性和收入增长的可持续性。
严格意义上，历年来针对相关市场数据方面的要求和审核逻辑基本上没有过大的变化，尤其是最近几年，但所不同的是要求的颗粒度不同，更加细致、精准，数据的可信度和公允性受重视程度更高。但是在实操中，许多领域没有现成的权威数据可采信，加之发行人的行业赛道愈加细分，双重叠加之下，数据问题的难度就被凸显出来。
讨论怎么样才能解决市场数据之前，先探讨一下其在招股说明书里面存在的意义和审核的逻辑，这样有助于更好的去理解和寻找解决方案。在业务与技术章节中，针对市场部分的描述可以帮助投资者快速了解行业，成为投资决策的一个重要参考指标，行业规模及前景在很大程度上代表发行人的发展空间，如果市场规模很小，那么往往会意味着发行人处在一个小众的赛道，成长空间容易受限，而对于一个已发展到IPO阶段的企业，换赛道是很具有挑战性和风险的事情，当然在发行过程中也不具备可行性。那么作为审核机构，规则制定的初衷就是要帮助投资者能够更好的了解企业的投资价值，所以在审核过程中，汉鼎咨询认为，主要从几个维度考虑，1、发行人披露的数据是不是线、披露的内容完整度能否达到要求。3、前置性研判发行人有没有投资价值，否则就毫无意义推向长期资金市场。4、所披露的相关联的内容是不是满足其他条件，比如持续经营的稳定性。所以当我们在解决发行人数据问题的时候，要先了解清楚审核逻辑到底是什么？这样处理起来会更有指向性，也能够更好的满足需求。而在以信息披露为主基调的注册制背景下，行业部分比财务、法律显然更有提高进步的空间。
在项目具体实操中，针对行业数据往往会面临几种情况，一种是发行人的业务及产品所对应的行业建有完善的官方统计体系，典型的如汽车、电力等行业，行业内有完善的官方统计体系，行业协会年年都会进行各种维度的统计数据对外披露。国家统计局、工信部等官方机构也会定期发布有关数据。如果发行人处于这类行业中，正常情况下不会为数据问题发愁，直接引用就好，后期也不会被质疑权威性。另外一种是虽然官方统计数据或者行业协会数据缺乏，但是存在第三方咨询机构进行统计的行业，较为典型的如TMT领域，一些细分赛道如信息安全、IDC等，虽没官方统计数据，但是一些业内专业的咨询机构定期公开披露的数据也能够被接受，不过在选择数据来源时需要甄别权威性，以免碰到野鸡机构，同时注意是否会被质疑为定制化数据。以上两类情况主要是指企业的产品/服务能够直接对应到有统计的数据的情况下，实际上每个领域都存在产品过于细分只能找到大行业数据，而无法获取与本细分行业直接对应的数据的情况。这也是目前申报材料过程中面临最多的状况。本次主要围绕这类情况展开讨论。
所处领域过于细分以至于没办法找到相关市场数据的情况一直都存在，而且越来越严重，解决方案主要有几种，早期曾经有通过在期刊、媒体发表与之相类似的文章/报告内嵌数据的形式来满足申报需求的做法，但是后期屡屡在反馈意见中被问询，所引用的数据来源是否是为满足申报要求专门制定的报告，反馈问题和历次保代培训中也有被提及，这样的形式由于容易被质疑数据的公允性而逐渐微末，大有被取缔的趋势，而且也上不了台面。不过一种情况是，如果是采信于权威期刊上发表的文章，被接受的可能性更高，毕竟权威期刊、行业杂志其本身的严肃、严谨，对于投递的稿件有较为严苛的把关审查，会非常大程度上减少数据失真的风险。所以如果这类媒体上所发布的数据被引用，安全性会更大。不过如果所引用内容的发布时间与申报时间过于紧凑，仍然有一定的概率会被质疑要求解释说明。所以权威媒体杂志的相关分析内容可当作数据来源，但是这只能是作为解决数据问题的一种路径，而非解决方案。
还有另一种方式是引入第三方机构为发行人提供数据支持，对于这种方式，审核机构的思路也存在一定变化，早在2010年监督管理的机构曾经在保荐人培训会议上指出，没有数据就没有数据，但如今从当前的审核反馈颗粒度来看，没有数据肯定是不行的。那么针对数据难易获取的行业，引入第三方数据机构的方式任旧存在，不过预审员在审核时会执行审慎严格的程序，有时会针对数据来源机构反复确认数据的权威性及合理性，变相增加反馈回复的难度，而且会大概率被问询是否为本次申报而定制
在以上两种解决方法之外，有一种相对靠谱但是难度比较大的方式，是通过分析调研推导出相关数据。简单来说，就是利用上下游的勾稽关系求出本行业的相关市场数据，与其他方式最大的不同在于，这是一个更加纯粹的研究过程，需要针对行业进行深入彻底的研究，并寻找到正确的逻辑，进而推导得出一个相对公正客观的结果。这种方式的前提在于，事务运行皆有规律，只要能够发现其中的逻辑和运行轨迹，通过蛛丝马迹是可以勾勒出一个轮廓出来的。因为没有哪个行业是独立存在的，一定会和其他领域产生交集，而这种交集关系就为研判本行业提供了线索和依据。需要强调的是：从审核维度来看，对于这种通过研究分析的方式得出的结果，也更容易被审核老师所认同，前提是你的数据采信、研究分析逻辑（数据底稿）要能经受的住考验。从上文展示的几个反馈案例看，审核思路也印证了监管对于通过一系列分析调研推导出的相关市场数据的认可，只是需要结合具体产品领域等内容进一步细化。背后的原因在于，真正的研究行业、企业并将其结果合理的呈现，这个行为本身就是被认可的。行业规模数据本就难以做到精准具体，这是由行业海量的不可一网打尽的数据因子和庞杂的影响因素决定的，换句话说，行业规模数据充其量只是努力勾勒一个大致的轮廓，不可能也无法确认非常明晰的边界，这个和财务、IT的精准是两个不同的维度。所以审核关注数据的真实性和权威性，重点并非是数据的精准性、而是数据的内在逻辑是否能被认可。因为数据结果无法被校验，但是研究推导的过程和逻辑相对容易被理解和接受。当然甄别起来仍然存在信息差和经验的障碍，所以退而求其次，各方都更希望看到有现成的权威来源的数据，大家都省时省力。但是你通过深入研究所分析推导出的结果，本身这一行为是被认可和尊重的，相比前两种方式，起码不会成为减分项，只不过实施难度巨大。
下文重点围绕调研推导数据这种方式展开讨论。因为不同行业情况差异比较大，叙述上可能会比较繁琐。
在这种调研方式中，存在不同程度的难度，最简单的当属和上下游存在直接换算关系，边界清晰且底层数据权威、易获取，典型如汽车零部件行业，每年的汽车保有量、后市场的数据容易获取，如果本行业是汽车轮胎、车灯、雨刮器等部件，可直接根据与整车保有量和后市场更换逻辑有关数据对应测算即可，注意数量配比问题和其他可能会出现关系的逻辑。插个题外话，如果统计汽车零部件市场规模，整车市场和后市场都可作为测算依据，但是如果我们统计汽车后市场的话，那么整车制造、新车销量又成为其测算依据了。所以调研推导，前置性条件是要将行业逻辑研究透彻。另外还有手机、家电类存在直接台套统计数据的行业，推测上下游相关产业规模数据都比较容易。碰到这种只有一个层级关系且底层数据权威的项目实施起来难度最小，也最轻松，数据的权威性界定容易。当然具体实操中仍然需要考虑大量的因素，比如产品使用寿命，不同级别的数量、单价差异还有其他众多本行业特殊运行规律相关的变数都会对你的结果偏离度产生或大或小的影响。
有些目标行业虽然和上下游只存在一个层级关系，但是上下游之间却没有明显的勾稽关系，比如某款石油开采装备行业，某种电力设备行业，上游是各种零配件、原材料，下游是石油产量、发电量或者输电量，上游的数据并不好找，因为上业对应的往往是多个领域客户，而不是单一行业，且规格型号往往多且杂，很难厘清逻辑关系。下游的数据虽然有，但是两者之间并非强逻辑关系，如石油产量一亿吨对应的未必就是一个准确的设备需求量，地质开采条件、储量都是干扰变量，这种方式比较令人头疼，找到一条清晰的逻辑线参考难度比较大，而比这种情况再上一个难度级别的是多层级关系，也就是需要通过上下游的上下游做底层数据逐级推导，这种推演结果偏差度会更大，实操中也更具挑战性。如求石油装备上的某款配件市场规模，就需要通过石油开采量数据来逐级推导至本行业。而从目前做过的项目情况来看，这种叠层推导方式并不占少数，毕竟简单的项目也不需要外部的力量去支持。但是如果超过两层逻辑以上的行业关系基本就不太具备推演的可行性了。这时候需要另辟蹊径，找到更合适的推导方式。还有一种情况是单一层级关系，但是产品应用领域非常广泛、分散、零散，现成数据也不多，如一些通用设备类产品。（这种处理方式可以采用选择几个有代表性的应用领域，进行推导市场规模和需求量，表述的时候加前置条件，声明测算的范围，如果结果表现市场规模体量足够大，短期内不会对企业发展形成天花板，那么也是可以被接受的。）针对以上这几类情况，要从几个维度考虑切入，汉鼎咨询项目组的做法一般是先大面积撒网、再逐步缩小范围，尽调初期尽可能把视角放大、放宽，筛选排查更多的逻辑线索，不拘泥于单线条的直接上下游关系，挖掘其他维度会否与其更有契合点，项目实操中也有出现过这种柳暗花明又一村的惊喜。如果没有，那么就循规蹈矩根据上下游逻辑关系去推演结果。
无论以上哪种方式，调研推导的基本操作流程都是发现逻辑线并根据上下游勾稽关系推导有关数据。但不同的产品、行业会导致获取难度差异巨大。如何发现并确认正确的逻辑、选择合适恰当的勾稽关系是整个推导过程中的核心关键。基于各项目研究场景的复杂程度不同，需要采用不同的方式和思路，虽然具体操作的过程不外乎搜集资料、访谈调研，搭建模型等，而对于方法论，汉鼎咨询非常认同的一个观点是，方法论并非理论知识，而是实践知识，方法论的运用效果和使用的人自身知识、信息、分析和归纳能力强相关，研究人员的综合能力将对结果产生巨大的影响。
1、尽可能充分的调研，搜集信息、了解行业、市场和产品本身，在能力最大范围内洞察知悉行业运行规律以及充分理解产品的使用和性能。道理很简单，将调研推导简单理解为一个破案的过程，在各种杂乱无章的线索中还原事实真相，利用各种蛛丝马迹来拼凑出一个完整的发展脉络，如果对各种线索、细节搜集、观察的不够，那么其最终结果往往会和事实产生巨大的差异。
2、合理利用专家资源。在具体实操中，受限于执行者的行业经验和项目时间要求，短期内对行业、产品的理解和认知一定会存在不足，行业专业性越强，这种差距越大。在此背景下如果要尽量追求一个比较真实理想的结果，借助行业内专家的力量就不可或缺。在许多核心点，专家的经验和意见甚至能起到一指定乾坤的作用。但是，这里要重点强调的是，绝大多数需要推导数据的项目案例中，毋庸置疑专家是一个很重要的辅助手段，但绝非是答案的直接获取方式，这点尤为关键，操作的流程中如果将专家作为唯一途径，妄图直接从专家口中获得现成的数据，这种行为是非常不严谨、也是非常错误的方式。道理同样很简单，如果市场存在现成的数据，干嘛还需要调研推导方式呢？如果市场上没有现成数据，专家大概率也不会有，同样要经历推导的过程，而大部分专家擅长的领域要么是围绕行业的历史、现状、趋势及运行规律等业态相关，要么是产品技术领域的专家，甚至两者兼而有之，但是如果你让专家直接给出数据，基本也是求而不得，另外，行业专家不是全能型，对于调研数据的应用场景、特定要求等方面同样存在信息差和经验不足的问题。所以这应该是一个协作研究的过程，而非单方面输出。合理的方式是，项目组在尽可能充分了解熟悉市场、产品的过程中，与专家共同针对问题展开沟通讨论，寻找和挖掘出正确的解决路径，专家在业态、趋势、应用及产品特性甚至对应关系方面为项目组提出有价值的建议和指引，而项目组在尺度、客观性、公正性、合规性、勾稽关系等方面确认边界，并且要引导和激发专家的思路，并能够与项目需求场景保持趋同，当然，项目组沟通过程中要对行业、业务有充分的准备和了解，否则就没办法与专家实现同频，最终效果自然会大打折扣。在汉鼎项目组具体实操中，专家访谈往往需要多轮深入的沟通、启发、互动和讨论，充分的头脑风暴，逐步的确认逻辑路径和恰当的勾稽关系。在研究的过程中，专家的意义在于指引、诠释、甄别、而非答案。退一万步讲，运气好，项目组碰到了一个全能型专家，可提供完整的数据体系，但是在没有公开权威数据的前提下，你仍然需要为了确认专家所提供的数据而去复刻一遍上面的工作流程。
专家法很重要，但是在专家这个称谓已经被大肆滥用的当下，选择货真价实的专家更具现实意义，许多要解决招股书业务与技术章节数据问题的企业，往往面临十分小众的细分市场，那么对应的专家资源也必然存在稀缺属性。不过上帝为我们关上一扇门的同时，一定会为你打开另一扇门，虽然许多细分行业数据难寻，外部专家稀缺，但是来自企业内部的资深人士却反而能起到专家的作用，甚至适配度更高。具体原因之前曾在专家访谈法相关文章介绍过。有兴趣可以翻阅。这里只针对专家法提示，在解决招股书数据问题上，许多企业自身拥有的专家力量可能会起到更大的作用。即便企业本身缺乏适合的专家资源，在行业经营多年，帮忙寻找约访适合的资源显然也会更易一些。
解决没有现成数据的几种方式中，通过研究调研推导的方式效果最好、但难度最大；
补充：另外一些针对TO C端（如衣食住行）的领域，用户群是C端用户，比较分散，也没有官方统计数据，市场规模的建立可能会辅以非常规的方式，比如市场调研法。在某些特征区域，通过一定规模样本做访谈调研填写问卷（或网上问卷）等形式寻找规律，在结合一些基础数据来进行推演。需要提醒的是，代表样本特征的甄别、样本量的大小也会对结果产生影响。
业务与技术章节是一个完整的分析过程，数据作为其中一个重要的说明维度被审核机构和投资者着重关注，解决数据问题并非易事，这样的一个过程中需要持续的调研、挖掘、发现、反复甚至还需要在思路上不断推陈出新，不能拘泥固化在几个固定的模式和套路，一些疑难杂症要有明确的目的性的创新，尽管条条大路通罗马，但是要选择一条最正确的路径并不容易。
研究对于绝大多数人是一个枯燥无趣的过程，需要坚韧、情怀甚至强迫症，如论如何，通过认真的了解、发现，在运行规律中发现线索并将其总结呈现出来，这种行为方式都是需要被尊重的。研究是一个发现、还原甚至预测的过程，而一个研究者饱受荆棘寻找真相的历程，可能才是其职业生涯中最有意义和价值的存在！返回搜狐，查看更加多
