公司核心方法论 - 公司旨在建立一套可被验证、可被复用、可被迭代的研究方法论，将看似混乱的市场信息转化为可落地的决策依据[3] - 公司通过系统的研究框架、严谨的数据校准和持续的产业跟踪，为客户提供理解行业、读懂周期、识别机会的知识基础和分析工具[3] - 公司的工作起点是直面数据可靠性、可比性及洞察抽取等难题，搭建贯穿“获取—筛选—交叉验证—建模—洞察”的系统方法，将市场研究从“信息罗列”升级为“证据驱动的判断”[6] 宏观与细节的双重校准 - 公司同时运用“自上而下”与“自下而上”的研究路径，以避免单一路径带来的偏差和盲区[7] - 自上而下是从全球及区域经济走势、产业政策导向、技术迭代路径等因素出发，构建行业总体空间与边界，使结论锚定在“产业逻辑”和“结构趋势”之上[7] - 自下而上是从微观颗粒入手，追踪典型企业营收结构、产能规划等数据，并从具体产品价格与出货基数反算市场空间，用细节检验宏观推演的合理性[8] - 当自上而下的总盘子与自下而上的加总结果在同一数量级、逻辑链条上闭环时，公司才认为数字具备发布价值[8] 二手数据与一手数据的整合 - 公司将二手数据（如年报、招股书、行业协会统计等）进行拆解和交叉比对，形成一套可溯源、可解释的“净化后二手数据”[9] - 一手数据通过结构化访谈与持续跟踪，直接对话生产企业、上下游企业、经销商等一线角色，获取更早反映趋势的真实信息[10] - 公司采用“交叉验证原则”，对同类信息至少来自不同角色、地区、规模企业的多重反馈，剔除情绪化或策略性回答，保留逻辑上互相印证的数据区间[10] - 二手数据提供边界和框架，一手数据提供温度和细节，公司将有选择、有方法地将两者整合为可被审视的证据体系[10] 模型与思考的结合 - 公司基于产业跟踪和方法沉淀，为细分市场构建预测模型与情景假设，运用时间序列分析、渗透率模型等工具推演未来3-5年甚至更长周期的市场变化路径[11] - 模型是在一系列前提假设下的“理性区间”，而非唯一答案，因此模型之后必须叠加“思考”和“洞察”，对参数背后假设进行反复拷问[12] - 公司从不满足于给出一个“看起来精确”的数字，而是清晰展示逻辑链条，包括判断基于的证据、访谈、模型推演及约束条件，并在不同场景下分析关键变量变化[13] - 模型让报告具备结构和完整度，思考让报告具备立场和温度，确保报告对真实世界“有用”[13] 公司未来发展方向 - 公司将持续扩充全球与本地化的调研网络，更深入地覆盖细分赛道、产业集群和关键企业，让一手数据更加丰富立体[14] - 公司将不断优化数据处理与建模工具，提升口径统一、异常识别和趋势捕捉的效率与精度[14] - 公司将强化跨行业、跨技术的综合研判能力，帮助客户更早识别交叉机会和潜在风险[14] - 公司将保持对客户需求变化的高度敏感，在研究选题、报告结构、交付形式等方面持续迭代[14]