产业关联分析的基本工具是,投入产出表是分析产业关联的工具

200多家大数据公司都在努力培育大数据产业，痛并快乐着。大数据产业正在成为新的经济增长点并将对未来信息产业格局产生重要影响。当企业的信息不再是孤岛，那么企业就不会对海量数据无所适从。很多时候，当企业试图打破一个信息孤岛时，另一个信息孤岛就产生了。大数据技术的发展将帮助企业肩负起处理这些数据的重任。如果it想要将数据转化为企业的业务需求，构建数据的相关性是必不可少的。

1。其中的区别:总的来说，其中的区别有:产业链是一个比较宏观的概念，其本质是描述一个具有某种内在联系的企业集团结构，具有二维属性:结构属性和价值属性。价值链是一种不同但又相互联系的生产经营活动，构成了创造价值的动态过程，分为基本增值活动和辅助增值活动两部分。供应链来源于物流的范畴，其管理和供应链管理参考了跨企业物流管理价值链的价值分析，旨在阐明企业的价值生成机制，分析企业价值链的构成并尽可能优化，以促进企业竞争优势的形成，因此价值链主要是针对一个企业而言的。

工业大数据七大应用开启新时代分析工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化、产品精准营销等诸多方面。在本文中，我们将逐一谈谈工业大数据在制造企业中的应用场景。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术已经渗透到工业企业产业链的每一个环节。条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到了广泛应用，特别是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用。

1。区别:价值链分析方法:由美国哈佛商学院教授迈克尔·波特提出，是一种寻求确定企业竞争优势的工具方法。即用系统的方法来考察企业的活动和关系，从而找到具有竞争优势的资源。价值链分析方法是波特首先提出的。它将基础原材料和最终用户之间的价值链分解为与战略相关的活动，从而了解成本的性质和差异的原因。它是确定竞争对手成本的方法，也是供应链管理制定竞争战略的基础。

企业可以分解为许多单元价值链，商品在企业内部价值链中的转移完成了价值的逐步积累和转移。每一个单元链都消耗成本，产生价值，它们之间有着广泛的联系，例如生产和内部物流，质量控制和售后服务，基本的生产和维护活动。深入分析这些环节可以减少那些不增加价值的活动，通过协调优化两种策略的和谐配合，提高运营效率，降低成本，也为纵横价值链奠定基础分析。

产业链是产业经济学中的一个概念，是各部门之间基于一定的技术经济关系，按照特定的逻辑关系和时空布局关系，客观形成的链状关系形式。产业链是一个包含价值链、企业链、供应链、空间链四个维度的概念，这四个维度在相互对接的过程中形成了产业链。这个“对接机制”就是产业链形成的内部模式，作为客观规律，它就像一只“看不见的手”调节着产业 chain的形成。