中国的健身房行业与 2000 年左右萌芽，到 2004 年市场红利引发高增长。2008金融危机前后，整个市场开始放缓。
2015 年前后，随着经济发展和国民健康意识增加，健身房行业再次回暖。根据德勤的研究，2019年中国 Top 18 大城市的健身市场规模达到 340 亿人民币。
对比国际市场，美国健身人口渗透率达到 20.3%，北欧国家 15%，欧洲平均为 7.8%，中国还有很大的发展空间。
随着新冠疫情的影响，我们认为围绕家庭版的健身也会有需求。联系到最近北美的一些科技公司融资案例，也是围绕家庭版展开。
德勤针对 Top 18 个一线和新一线城市的调研表明，共计目前有 2.8万个健身房。按照建设俱乐部和工作室配比看，俱乐部 vs. 私教工作室 = 7:10。
传统健身房采用重资产经营的线下经营模式，主要深耕企业所在总部所在城市及周边，尚未有健身房品牌能够实现全国性的地域覆盖。
对比而言，互联网健身类 App 则从线上发力，瞄准了更多健身房之外的泛家庭场景。
我们认为围绕家庭市场的健身服务会是一个创新方向（类似 Mirror + 高品质家庭宽带）。
附：关于 Mirror
(1) Mirror 更像是一面有些时尚的镜子。但实际上，它像是哆啦A梦口袋中的任意门，一键带你“穿越”到健身房。
(2)...
4G/5G 无线专网和 IoT（物联网）是电信运营商在企业市场的重要产品线。而这两个领域，运营商面临不同的跨界对手。
附图来自 GSMA 对国际运营商的调研，专网的最大跨界对手是无线网络设备提供商，而 IoT 最大跨界对手来自 IoT 平台商。
传统的经济预测会依赖美国的供应管理协会制造业指数（ISM）、德国的经济研究所商业前景指数（Ifo）、中国的采购经理人指数（PMI）等。
新冠疫情期间，此类指数的时效性面临一定的质疑；而且很多来自调查对象的反馈，会因为情绪因素而失真。
彭博经济研究（Bloomberg Economics）提出了一种新的方法，基于电力需求、交通拥塞状态等高频数据来编制 26 个国家的经济预测数据。
彭博以 2020Q2 各国 GDP 为例，进行回溯测试发现：利用这些高频数据可以预测到各国经济活动变量的 76%。
而传统采购经理人指数之类的平均预测准确率只有 60%。
这个案例可认为是大数据在经济预测领域的应用。
