校园招聘主题数据包包含78项数据（4个数据报告、74个表格数据），数据包的大小为53.2MB。校园招聘是一种针对应届毕业生开展的招聘方式，希望实现企业与高校毕业生精准匹配，助力社会人才结构优化的目标。 2020年突如其来的新冠疫情，使企业的招聘工作增加了不确定，但是校园招聘在整体上供需平稳，毕业生求职态度也更积极；三、四月整体春招恢复显著，校园人才市场在供需两端的活跃度都在持续提升。此外，疫情加快了企业招聘业务线上化的进程，而在人才素质和人才评价的适配与潜质所占比重加大，说明软实力越来越成为毕业生和企业共同看重的因素。 本数据包涵盖了企业校园招聘趋势和校园招聘大学生观察相关报告，准确描绘了到当前高校毕业生的就业现状，有助于对企业校园招聘实践进行深度探索，从而了解校招趋势、人才适配、人才素质、招聘运营挑战等实际问题。

大学生主题数据包包含109项数据（36个数据报告、62个表格数据和11个数据图说），数据包的大小为222MB。 本数据包呈现了2020年-2024年高校应届毕业生状况。包含了前瞻产业研究院、脉脉、猎聘、58同城招聘等机构的数据和报告。涵盖了大学生就业的薪资要求、行业选择、职业规划等多个方面。为数据包用户展现了中国大学生就业现状和企业对人才的吸引力情况。

服装销售主题数据包包含95项数据（2个数据报告、93个表格数据），数据包的大小为17.7MB。数据显示中国人均穿着消费支出增速回落，2019年人均穿着消费支出为1338元，占消费支出的6.2%，同比增长3.8%。中国人口数量已突破14亿，庞大人口基数为服装行业带来巨大市场。 近年来服装行业智能化制造稳步推进，随着大数据、物联网、移动支付等信息技术日趋成熟，服装行业实现了个性化研发和人性化制造，发展蓬勃向上。2020年初爆发的新冠疫情对服装行业造成了巨大冲击，上游生产链开工率下降，原料价格下降，生产企业库存面临减值；下游销售来看，疫情爆发于春节服装销售旺季，前期生产库存短期无法释放，内销和出口均严重受挫。受到疫情期间隔离的影响，服装线上渠道销售占比大大提升，抵消部分新冠疫情带来的负面影响。疫情影响减弱后，网购习惯养成有望持续驱动线上消费需求的释放，服装电商市场将进一步加大。 本数据包围绕服装销售的起起落落，着重分析了当今经济环境下的电商和抖音平台上的服装行业。

高等教育主题数据包包含31项数据（2个数据报告、28个表格数据和1个数据图说），数据包的大小为13.5MB。 本数据包呈现了1949年-2021年中国普通高等教育中本科生的具体情况。包含了中国教育部、中国国家统计局、中国残疾人联合会发布的官方数据和报告。涵盖了历年高等教育招生人数、毕业人数、留学生人数、学校学院数量和残疾人学生情况。为数据包用户展现了中国普通高等教育的发展情况。

研究生主题数据包包含88项数据（8个数据报告、72个表格数据和8个数据图说），数据包的大小为48.3MB。研究生是学生本科毕业之后继续进行深造和学习的一种教育形式，又可分为硕士研究生和博士研究生，一般由拥有硕士点、博士点的普通高等学校开展。 2020年研究生考试报名人数创新高，首次突破300万，达到了341万人，招生人数也持续增长；新中国成立时仅招收242名研究生，但是到2018年研究生招生人数已累计达到近1000万人。“考研热”与毕业生就业压力大、考生对自身要求提高、招考政策逐年完善等因素有关。在考生构成中，往届生、女性考生所占比例不断增加。 研究生数据包涵盖了中国及地方研究生人数、历年研究生毕业人数、历年研究生报名与录取人数、研究生考生每日备考时间、研究生男女比例、考研群体男女单身比例等数据，通过这些数据，用户可以了解研究生录取的历史与现状，并对考研群体有进一步的认识。

二次元在中国（用户、游戏、动漫、衍生品、粉丝、消费、服装）主题数据包包含80项数据（26个数据报告、48个表格数据和6个数据图说），数据包的大小为131MB。 二次元文化在中国有广大用户群体，吸引众多青少年和成年人。游戏作为二次元重要部分，大型网游和手机游戏等都深受玩家喜爱。动漫是文化源泉，经典动漫像《鬼灭之刃》在国内外引发巨大关注。衍生品市场在成长，从玩具、手办，到服装、配饰，还有艺术创作，为粉丝提供展示平台。粉丝愿意为喜爱角色购买各类衍生品和服务。服装市场包括Cosplay服饰、周边T恤等也受到追捧。二次元文化在中国有广阔市场与无限可能，展现文化多元和年轻人的独特生活方式。 本数据包通过分析从2018年到2024年二次元行业在中国的发展情况。为用户呈现了中国二次元市场的现状和未来发展期望。

盒马鲜生（经营状况、用户画像）主题数据包包含33项数据（12个数据报告、21个表格数据），数据包的大小为16.3MB。 2020年以来，盒马通过加强基地建设、海外直采等方式持续强化在商品力上的竞争优势。从行业角度看，以生鲜快消为核心品类的本地化电商成为电商巨头必争之地，盒马作为阿里旗下重资产生鲜自营型业态，在商品力、消费者体验上具备明显优势，且拥有高度的稀缺性与进入壁垒，将为阿里在本地化领域的决胜起到重要作用。 本数据包涵盖盒马相关数据，具体数据包括用户画像和经营概况等，重点分析了盒马的用户画像、市场分布与收支情况，旨在帮助用户快速了解盒马及其竞品的整体情况。

中国学前教育发展数据主题数据包包含30项数据（5个数据报告、24个表格数据和1个数据图说），数据包的大小为18.9MB。 本数据包主要关注了中国学前教育的发展情况。数据和报告内容包括中国历年学前教育的入学人数、毕业生人数，学前教育发展的前景等。数据和报告来自中国教育部、Mob研究院、亿欧智库等国家部门和专业的咨询机构。

电影主题数据包包含151项数据（17个数据报告、134个表格数据），数据包的大小为84.5MB。中国电影市场刚刚经历了市场井喷的黄金10年，从2010-2019年，中国电影市场票房增长6倍以上，达到600亿以上。如果说2010-2013年是进口商业电影主导市场票房的话，那么在《泰囧》之后，中国电影市场开始逐步进入百花齐放的年代。 随着观众的观影需求被发掘，观影审美提高，国产电影在更高的市场要求下不断刷新票房记录，与之相伴的产业，例如院线投资和电影营销也开始大放异彩。2019年观影人次达到17.2亿次，含服务费的总票房达到642亿元。在2020年上半年，电影行业受到疫情影响较大，院线放映限制解除后，观众重新回到影院，在国庆长假档期，《我和我的家乡》、《姜子牙》和《夺冠》等影片累计获得40亿票房。 本数据包回顾了中国电影市场发展历程，通过年度报告的形式对每一年的电影市场进行了分析。涵盖的数据有：票房、电影票销量、荧幕数量、电影院数量和院线票房占比。除此之外也对比了国际上知名电影节的获奖影片和发达国家电影产业数据。

亚马逊综合经营发展数据（电商、云计算AWS、发展史）主题数据包包含138项数据（55个数据报告、78个表格数据和5个数据图说），数据包的大小为230MB。 亚马逊成立于1994年，是美国最大也最早经营电子商务的公司之一。亚马逊的发展史就是一部电商对传统商业的冲击史，所以回顾它的历史能够帮助我们更好理解渠道格局变迁。2021年亚马逊营收1131亿美元，几乎持平苹果和Facebook的营收总和，环比增长27%。阿里巴巴作为与之比肩的数据商业帝国，从最底层的“使命、愿景和价值观”，到驱动公司长期增长的飞轮模式都具有极强的相似性。二者以客户中心，以电商业务作为底层飞轮，基于电商业务同时服务C端客户和B端商户的双边网络效应，直接塑造了两者“赋能者”的底层性格，最终造就了中美两国的B端之王。 本数据包从多角度复盘了亚马逊的发展史，从中美电商角度深度比较了电商平台、会员体系、金融、物流体系、云计算产业、loT物联网等方面的差异；从云计算角度讨论了AWS的业务营收发展状况，及其云计算在全球的领航作用；从市场角度展现了亚马逊会员的购买力、交易频率、满意度以及亚马逊市场份额及增长状况，旨在帮助用户快速全面地了解亚马逊的发展历史、竞争优势及未来市场空间。

中国网络综艺发展概况主题数据包包含64项数据（22个数据报告、42个表格数据），数据包的大小为138MB。 强娱乐、重垂直、深互动、年轻态，网络综艺一路乘风破浪、高歌猛进的同时，能否深挖广拓，真正进入主流话语渠道？从《中国有嘻哈》、《这！就是街舞》、《偶像练习生》、《创造101》等先后成为现象级综艺，到“Freestyle”“Pickme”“C位出道” “菊外人”等流行词的爆火，动辄破亿次的播放量，昭示了中国网综已经进入了全民话题带流量的时代。各视频平台对网综的持续发力，开启了IP体系化运营和网综生态营销的新模式；网综节目的受众也由浅层互动到深度参与，发生了从观众到用户的变迁。 本数据包数据展示了中国网络综艺的发展概况，从用户群体画像、各个平台网综的发展、网综在网络的影响力和热度、热门综艺的具体分析等侧重点进行了具体的分析，以期给用户勾勒出近五年来中国网络综艺迅速发展的图景和未来网综发展的趋势。

中国便利店发展情况数据主题数据包包含51项数据（16个数据报告、33个表格数据和2个数据图说），数据包的大小为76.4MB。 本数据包内容为中国便利店发展情况的数据和报告。其中包含《2021年中国便利店发展报告》、《2021便利店创新案例集》、《2020中国便利店景气指数报告》等垂直研究报告，涉及具体数据如中国便利店门店数量情况、行业销售额、样本企业平均单店日销售额、主要城市便利店密度、企业门店数量前十便利店品牌等。

中国城镇化发展进程数据主题数据包包含38项数据（22个数据报告、14个表格数据和2个数据图说），数据包的大小为61.4MB。 本数据包内容为中国城镇化发展进程的数据和报告。其中包含新时代城镇化系列研究报告、新一线城市居住报告、第七次人口普查包含中国城镇化分析的报告如《从人口普查观察近年来我国人口流动的新变化》等、房地产行业角度看城镇化等，涉及具体数据如中国常住人口城镇化率、中国城镇常住人口数量、中国城镇居民收支基本情况等。

微信小程序生态发展概况数据包含42项数据（11个数据报告、31个表格数据），数据包的大小为46.4MB。 本数据包主要呈现了2020年和2021年与微信小程序生态发展现状有关的数据，其中涵盖微信小程序整体月活跃规模，小程序用户画像和使用习惯，包括电商、政务等在内的具体行业小程序发展洞察。

中国妇女教育发展与教育性别平等（初等教育、中等教育、高等教育、特殊教育、中国妇女发展纲要）主题数据包包含43项数据（10个数据报告，30个表格数据和3个数据图说） ，数据包的大小为22.7MB。 本数据内容为中国妇女教育发展与教育性别平等的相关数据报告。主要为不同教育阶段（初等教育、中等教育、高等教育）和特殊教育的女学生数和女学生占学生总数的比重，及不同年份《中国妇女发展纲要》统计监测报告。

动漫产业(市场规模、用户）主题数据包包含102项数据（10个数据报告、89个表格数据和3个数据图说），数据包的大小为67.9MB。 近年来，中国国内文化消费和内容消费市场迅速发展，截至2017年底，动漫产业产值占文娱业总产24%，达到1500亿。2018年Q4开始，中国网络动漫市场单季规模突破20亿元，并在2019年持续保持。现阶段中国动漫产业受众以年轻群体为主，性别比例均衡，生长在经济条件较好的环境，具有较高的消费能力和审美、品质诉求。动漫产业的盈利和收入不仅来自动漫内容制作（动画片、动画电影等），还来自衍生周边（卡通玩具、动漫服装、主题公园等）。 动漫产业主题数据包描绘了解动漫产业产行业发展、动漫用户的群体特征和行为、动漫在营销方面的价值等相关信息。目前，中国动漫产业的完整产业链初具雏形，通过相关从业者的努力期待中国动漫产业能有更加辉煌的未来。

智能音箱主题数据包包含65项数据（13个数据报告、52个表格数据），数据包的大小为41.8MB。智能音箱是音箱升级的产物，是家庭消费者用语音进行上网的工具，其主要功能为语音交互、内容服务、互联网服务和智能家居控制等，比传统音箱在安全性、传输距离、延迟时间等性能上更优秀。 2018年中国国内智能音箱的出货量为1625万台，但渗透率仅为1.02%，与美国41%的普及率相比仍有较大差距，但是市场发展前景广阔。大批中国互联网及科技巨头纷纷入局，直观地反映了众多企业对智能音箱市场前景的看好。 本数据包涵盖多个维度下智能家居的数据。从市场层面来看，可以了解中国智能音箱和全球范围的出货量、市场规模、市场格局、销量增长情况；从消费人群的角度来看，可以了解智能家居消费者的所在城市、年龄、性别、使用场景/功能、使用频次、价格期望、朋友推荐等；从品牌角度来看，可以了解天猫精灵、小度音箱、小爱同学、华为小艺、叮咚音箱等各品牌智能音箱的消费者印象和市场占比，旨在让用户全面地了解智能音箱领域的现状与未来发展。

中国零售药店市场主题数据包包含23项数据（10个数据报告、10个表格数据和3个数据图说），数据包的大小为28.5MB。 本数据包呈现了截止2021年中国零售药店市场发展情况，其中包括中国连锁药店规模数据，线下线上药店市场规模数据，以及亿欧EqualOcean、西南证券等机构对中国药店新零售市场的深度分析报告。

城市与旅游（城市发展、旅游产业、交通情况）数据包包含154项数据（77个数据报告、77个表格数据） ，数据包的大小为394MB。 2021年，中国国内旅游总人次32.46亿，比上年同期增加3.67亿，增长12.8%（恢复至2019年的54.0%）。国内旅游收入（旅游总消费）2.92万亿元，比上年同期增加0.69万亿元，增长31.0%（恢复到2019年的51.0%）。其中，城镇居民旅游消费2.36万亿元，增长31.6%；农村居民旅游消费0.55万亿元，增长28.4%。城市的发展是多方面因素共同作用的影响，快速发展的城市不仅能吸引更多的人选择它成为旅游目的地，也可能随着旅游行业的发展进一步推动城市的壮大。 本数据包内容涵盖了2013年以来中国旅游产业的发展情况，及城市发展，人口流动，城市影响力指数等具体方向的数据额及报告内容。旨在帮助用户通过对城市及其活力的分析，判断其中的旅游出行价值和城市成长潜力。

AIGC行业发展数据（ChatGPT、AI企业、AI技术）主题数据包包含127项数据（80个数据报告、41个表格数据、6个数据图说），数据包的大小为449MB。 本数据包展示了当前AIGC行业的整体发展势态。以ChatGPT为主要研究对象，分析了ChatGPT的技术发展路径，解析了ChatGPT背后的技术演进，研究了AI模型框架的内部逻辑。AI新技术如何在商业场景中落地，当前中国AI企业的组建与融资情况，AI独角兽的IPO情况，都可以从数据中窥一斑而知全豹。