大数据产业主题数据包包含80项数据（25个数据报告、52个表格数据和3个数据图说），数据包的大小为149MB。大数据产业，是指大数据的产业集群、产业园区，涵盖大数据技术产品研发、工业大数据、行业大数据、大数据产业主体、大数据安全保障、大数据产业服务体系等组成的大数据工业园区。 AI产业兴起，大数据技术作为AI技术的重要分支正在蓬勃发展，中国的大数据产业也正在这一波浪潮中蓬勃发展。在政策方面，大数据政策逐步完善，应用场景建设落地成为关键。在规模方面，中国大数据产业规模持续高速增长，华东，华北地区持续领跑，以数据为驱动的数字产业园成为大数据产业集聚发展的重要载体，同时专业化、复合型大数据人才培养力度也在加大。 大数据创新市场竞争主体多样，机器学习、数据采集不断取得突破，且经过多年的发展，逐渐走向产业化、规模化。上一个十年，在互联网、移动互联网蓬勃发展的时代，流量为王；而未来十年，则将进入以大数据为核心的数字智能时代，场景为王。这也是为什么大数据产业如此受关注的原因。

中国外卖行业市场发展概况（交易规模、外卖数据、配送时间）主题数据包包含74项数据（20个数据报告、53个表格数据和1个数据图说），数据包的大小为79.1MB。 外卖是以用户的即时洞察为核心，以大数据为驱动，围绕着本地生活服务平台打通线上和线下消费场景，线上实现交易闭环，线下通过即时配送完成交易履约，从而为更多用户提供从需求发起到商品验收的一站式服务。随着中国新餐饮时代的来临，外卖市场和消费者的持续增长，预计2021年中国互联网餐饮外卖市场交易规模将达到9340亿元人民币。 本数据包涵盖了交易规模、交易金额、交易增速、竞争格局、市占率等外卖市场相关数据；外卖订单、评分、门店分布、人均单量、外卖渠道等外卖业务相关数据；并整理了正餐、下午茶、宵夜等不同时间节点下的外卖发展情况，旨在帮助用户快速了解中国餐饮外卖市场的发展状况。

外卖人群洞察数据（白领、加班、用户偏好）主题数据包包含41项数据（2个数据报告、38个表格数据和1个数据图说），数据包的大小为14.9MB。 外卖是以用户的即时需求为核心的业务，而随着新餐饮时代的来临，外卖市场和消费者的持续增长，到2021年6月份中国的外卖用户已达4.69亿人，预计2021年中国互联网餐饮外卖市场交易规模将达到9340亿元人民币。 本数据包涵盖了白领、蓝领、独居女性、宅家党、Z世代等不同群体对于外卖行为的偏好分布情况；外卖用户的年龄、性别、点外卖时间分布、用户工作地点等外卖用户画像数据；以及外卖用户的数量、使用率、点外卖耗时、外卖订单量等用户数据，旨在帮助用户快速洞察外卖用户的偏好与习惯。

外卖骑手人群洞察数据（用户画像、贫困情况、未来规划）主题数据包包含88项数据（10个数据报告、78个表格数据），数据包的大小为33.0MB。 外卖骑手作为“互联网+服务”和“智能+物流”的关键环节，是伴随中国平台经济、数字经济的发展而产生的灵活就业群体，骑手通过配送连接用户和商家，成为连接城市的毛细血管，在城市生活中扮演着越来越重要的角色。2020年上半年，美团平台上的有单骑手达到295.2万人，同比增长16.4%；美团平台上来自国家建档卡贫困户的新增骑手近8万人。 本数据包整理了中国外卖骑手的收入情况、性别/年龄/来源/婚恋育儿/所在城市/未来发展等骑手用户画像、受访外卖骑手对于当下人生状态和未来职业发展的规划、外卖骑手在工作中的具体工作表现，旨在帮助用户快速洞察外卖骑手人群。

美团与饿了么外卖数据对比汇总（订单、商家、配送、人均交易）主题数据包包含105项数据（28个数据报告、73个表格数据、4个数据图说），数据包的大小为127MB。 外卖业务发展至今，逐渐形成了以美团外卖和饿了么外卖为核心的“两强”格局，他们分别代表着美团系和阿里系为了打造本地生活服务，而从外卖这一高频需求出发，积累流量，挖掘年轻用户、低线城市和长尾商户的价值。 从品牌角度对比了汉堡王、西贝莜面村、周黑鸭等多个品牌的订单数量；从外卖业务对比了两个平台和商家/订单数量、配送费和配送时间、用户重合情况、APP活跃用户、广告投放等数据。还单独列出了近年来美团外卖的GMV、外卖抽佣率、客单价、人均交易、用户补贴、广告投放等数据，旨在帮助用户快速了解美团外卖与饿了么的具体业务发展情况。

中国奢侈品消费数据（销量、消费人群）主题数据包包含105项数据（20个数据报告、82个表格数据和3个数据图说），数据包的大小为214MB。 麦肯锡预测2025年中国将成为世界上最大的奢侈品市场，其市场规模可能会达到全球的45%。中国的年轻消费者，特别是“90后”和“00后”正在成为奢侈品消费的主力军。他们对国际奢侈品牌有很强的认知度和亲睐度。 本数据包关注到中国奢侈品市场的消费数据。内容囊括了中国奢侈品市场的发展、奢侈品消费者的购物心理、奢侈品消费的购物体验等。

年货里的中国人消费大数据（年货品牌、休闲零食、京东年货节）主题数据包包含26项数据（12个数据报告、14个表格数据），数据包的大小为64.5MB。 本数据包为年货里的中国人消费大数据，其中包括中国网民年货购买行为调查、休闲零食行业和具体品牌百草味和良品铺子的消费情况、生鲜年货消费报告和2021年京东年货节成交额、不同品类销量增长等数据。

外卖主题数据包包含245项数据（14个数据报告、231个表格数据），数据包的大小为62.4MB。外卖已经成为了人们的主流生活方式之一，在日常生活中，不管是美食、商超、鲜花还是药品，打开手机APP下单，等着外卖小哥送货上门，已经是千万都市人群的常态。 外卖行业经过10年的发展，催生饿了么、美团外卖、饿了么星选（百度外卖）等外卖平台。进入2019年，外卖平台用户在三四线及以下城市增速明显，下沉市场用户外卖消费持续扩大。数据显示，从2016年的0.63亿人到2019年的4.23亿人，中国在线外卖用户规模逐年增长。预计2020年中国在线外卖用户规模继续增长至4.56亿人，外卖市场规模将突破7000亿。 本数据包涵盖了针对中国外卖产业进行的调查研究分析与结论，对外卖骑手的就业形势与发展做了细致的数据解读。外卖有效的连接了用户、商户和骑手，通过有效运转促进社会创新，有助于互联网+餐饮新业态服务不断升级。

喜茶品牌发展情况（经营数据、用户画像、竞品）主题数据包包含91项数据（20个数据报告、67个表格数据和4个数据图说），数据包的大小为66.7MB。 喜茶于2012年起源于江门市的小巷，截止到2020年却覆盖了全球61个城市，并开出695家门店。喜茶深耕供应链上下游，既有自建有机茶园和自研草莓，还建立了综合实验室和研发团队，来保持对经典产品和新品的优化打磨，以优秀的产品力提升用户粘性。2017年喜茶引入数字化管理之后，运营效率大幅提升的同时，其小程序会员已超过3500万。 本数据包涵盖了2012-2021年间喜茶品牌的经营数据，包括门店数量、订单数量、复购情况、客单价等等；还有喜茶消费者的用户画像与订单偏好，以及喜茶与奈雪的多维度数据对比，旨在帮助用户快速了解喜茶的发展历程和未来成长趋势。

奈雪の茶品牌发展情况（经营数据、用户画像、竞品）主题数据包包含65项数据（21个数据报告、42个表格数据和2个数据图说），数据包的大小为72.4MB。 2015年11月份奈雪の茶在深圳开设首店，到2021年2月份门店数量达到507家，会员数近3000万，目前是国内前二的高端现制茶饮连锁龙头，因其注重产品与社交场景融合，颇似中国版的“星巴克”。奈雪品牌力沉淀、规模效应显著，奈雪PRO店型升级支持快速网络扩张，供应链数字化则赋能效率提升，公司持续获取市场份额、保持快速增长趋势较为明确。 本数据包涵盖了2012-2021年间【奈雪の茶】品牌的经营数据，包括门店数量、订单数量、成本拆解、客单价等等；还有【奈雪の茶】消费者的用户画像与订单偏好，以及【奈雪の茶】与喜茶的多维度数据对比，旨在帮助用户快速了解【奈雪の茶】的发展历程和未来成长趋势。

中国新蓝领从业现状（网约车司机、外卖骑手）主题数据包包含41项数据（8个数据报告、28个表格数据和5个数据图说），数据包的大小为27.8MB。 本数据包包含了中国新蓝领的工作生活数据和报告，既有从新蓝领整体视角出发的研究分析，如年龄分布、地域分布、用工方式等，也有以网约车司机，外卖骑手为代表的具体人群的相关数据和报告。

中国A股证券行业数据主题数据包包含26项数据，数据包的大小为1.13MB。 本数据包涵盖了中国A股证券行业数据，具体包括中国A股资产情况、企业亏损信息以及政府补助信息等。另外还统计了申万行业的相关的数据，以便进深入了解。

中国A股上市公司数据主题数据包包含61项数据，数据包的大小为2.68MB。 本数据包涵盖了中国A股上市公司的主要数据，通过统计数据分析了中国上市公司的投资收益、纳税贡献、资产负债等情况，此外还有政府补贴、股东利润、员工薪资以及各类排行榜信息，供用户从宏观对中国的上市公司做一个全方位的了解。

中国食品餐饮行业之调味品市场数据（家庭消费端、市场餐饮端、火锅底料、行业龙头）主题数据包包含56项数据（22个数据报告、34个表格数据），数据包的大小为54.9MB。 本数据包内容为中国食品餐饮行业之调味品市场的数据和报告。其中包含家庭消费端、市场餐饮端、火锅底料三方面，家庭消费端数据如调味品品类销量排在前列的单品价格情况、母婴店在售的儿童调味品销量情况等；市场餐饮端数据如调味品子行业增速情况、中式复合调味料市场规模情况、酱油行业市占率情况等；火锅底料数据如火锅调味料市场规模情况等。此外还有一些行业龙头、上市公司的营业收入、净利润等情况。

广州薪酬情况（金融教育、技术IT、制造与房地产、医疗与法律）主题数据包包含138项数据（20个数据报告、118个表格数据），数据包的大小为144MB。 2021年10月12日，智联招聘公布了第三季度《中国企业招聘薪酬报告》，报告显示广州薪酬水平排名第五，为1.04万元/月。成为了新晋万元月薪城市，非常具有竞争力，吸引了不少人前往广州就业。 本数据包整理了2018-2019年广州不同行业薪酬的数据，涵盖财务与会计、采购与供应链、房地产与建筑、工程与制造、技术与IT、教育、银行与金融、医疗保健与生命科学、销售与零售、法律、营销、人力资源等行业的薪酬数据；也通过2020和2021年的相关报告分析判断了未来广州薪酬的发展趋势，旨在为广州就业的用户或者北京企业招聘提供薪酬参考数据。

美团主题数据包包含253项数据（19个数据报告、234个表格数据），数据包的大小为109MB。美团是中国领先生活服务电子商务平台，公司拥有美团、大众点评、美团外卖等消费者熟知App，服务涵盖餐饮、外卖、生鲜零售、共享单车、电影、休闲娱乐等200多个品类。 美团聚焦于以“吃”为代表的本地服务行业，并为以餐厅为代表的线下服务行业提供了一整套流量平台及效率工具。数据显示，2020年美团营收首破千亿大关，达到1147.95亿元，同比增长17.7%；外卖业务交易额同比增长24.5%，高达4889亿元。截至2020年12月31日，美团平台的活跃商家数增长至680万，外卖骑手达到470万。 本数据包涵盖美团点评数据、美团配送数据、美团及其竞争企业对比数据、美团骑手画像等多维度数据。通过这组数据，用户可以了解到美团公司宏观/微观经营情况、美团及饿了么外卖订单/用户数据对比、美团商家服务收入情况等等，旨在为用户了解美团及本地生活服务平台提供数据参考。

化妆品主题数据包包含141项数据（12个数据报告、129个表格数据），数据包的大小为86.8MB。2019年是中国化妆品行业新动能不断涌现的一年。在新业态、新技术的推动下，随着中国消费者年龄结构的变更，消费需求的分化、网状化以及多元化，化妆品产业链各方出现了令人兴奋的机会，也面临着前所未有的挑战。 2019年我国化妆品行业发展持续高涨，高于社会消费品总额增速，在社零14个子品类中增速位居第二。2020年9月，全国化妆品零售额为296亿元，同比增长13.7%；1-9月份全国化妆品零售额为2293亿元，与去年同期相比增长4.5%。 值得关注的是男士化妆品行业快速增长，化妆已经变得不以性别为导向，越来越多男性开始注重“精致”。虽然远不及女性化妆品的渗透率，但男性护肤及化妆品市场的发展速度正在加快。预计2020年内地男性护肤品及化妆品市场的零售额将突破20亿元。本数据包提供了化妆品市场的行业发展洞见与投资建议，重点论述了化妆品行业在社交媒体的表现情况。

护肤品主题数据包包含180项数据（15个数据报告、165个表格数据），数据包的大小为84.5MB。护肤品，即护理皮肤的产品。针对不同的的肤质和功效目的，有不同的制造成分和性质。 现代社会，人们对皮肤护理提出了更高的要求。中国人口众多，市场巨大，护肤品种类繁多，品牌数量庞大，竞争激烈。进入21世纪后，伴随电商购物发展和电视网络媒体极速扩张，中国护肤品消费者经历了从认知品牌到认知成分的变化，2010年后，诸多主打性价比和成分功效的护肤品牌崛起，为中国消费者带来更多购买选择。 本数据包研究了中国护肤品市场和护肤品消费者行为，对近年崛起的新国货品牌背后的市场成因进行了分析。数据主要聚焦中国护肤品消费者行为洞察，覆盖消费者常用护肤品牌分布、护肤功效评价、人均消费金额、平台销售额、男性和女性在护肤品购买选择上的差异等。

中国新职业从业者现状（外卖骑手、电商主播、电子竞技员）主题数据包包含52项数据（14个数据报告、38个表格数据），数据包的大小为72.0MB。 本数据包包含了中国新职业从业人群工作生活的数据和报告，既有从新职业整体视角出发的研究分析，如年龄性别分布、工作时长、收入水平、新职业的吸引力等，也有具体细分到三个有代表性的职业群体——外卖骑手、电商主播、电子竞技员的相关数据和研究报告。

奢侈品主题数据包包含105项数据（15个数据报告、90个表格数据），数据包的大小为112MB。中国奢侈品消费增长位居全球首位，奢侈品消费规模年平均高于全球市场增速的两倍。 2018年，中国人在境内外的奢侈品消费额达到7700亿元人民币，占到全球奢侈品消费总额的三分之一，消费奢侈品的家庭中，平均每户的奢侈品家庭支出达到近8万元；到2025年，奢侈品消费总额有望增至1.2万亿元人民币；2012年至2018年间，全球奢侈品市场超过一半的增幅来自于中国，到2025年，这个比例将达到65%。 本数据包涵盖了中国民众在奢侈品领域的消费情况，对中国奢侈品市场做了详细的分析与预测；从数据的角度展现了奢侈品购买者的消费习惯与消费特点，对奢侈品购买的人群进行了精准的用户画像，并为深入研究中国奢侈品行业提供了丰富的数据支持。