中国流动儿童和留守儿童数据主题数据包包含34项数据（2个数据报告、29个表格数据和3个数据图说），数据包的大小为9.6MB。 本数据包重点关注了中国的流动儿童（进城务工人员随迁子女）和农村留守儿童。内容涵盖了义务教育阶段流动儿童和留守儿童小学和初中各年级的在校人数、毕业生人数、受教育情况、女生的比例、流动儿童进入公办学校就读的比例等。数据和报告来自新公民计划、中国教育部等机构和部门。

儿童健康主题数据包包含193项数据（25个数据报告、168个表格数据），数据包的大小为192MB。世界各地的儿童面临着各种健康问题，而影响健康问题的因素包括但不限于他们所在国家、地区的条件、家庭的收入以及获得医疗保健的机会。 从全球儿童健康数据来看，2018年，非洲每1000名婴儿中估计有76名儿童在前五年死亡；5岁以下儿童死亡率最高的15个国家，全部都位于非洲。截至2018年，中国的婴儿死亡率为6.1‰，中西部的死亡率差异较为明显，西部的婴儿死亡率达到12.7‰。 2019年中国青少年儿童经常出现的几大疾病包括：免疫力低经常感冒、持续易犯炎症、肠胃疾病及肥胖症。其中免疫力低经常感冒占比25.6%；儿童疫苗的接种是保障儿童健康的重要举措，家长对疫苗的正确认知度逐渐提高，目前有近78%的家长能够及时带孩子接种疫苗。本数据包涵盖了全球及中国不同年龄段儿童的健康现状、儿童死亡率及全球疫苗的接种数据。

中国儿童（睡眠、饮食、阅读）主题数据包包含90项数据（10个数据报告、79个表格数据和1个数据图说），数据包的大小为36.3MB。 儿童是人类的未来，儿童的发展状况构成了未来人口与社会发展的基础。根据中国国家统计局数据估算，2018年底，我国儿童人口规模（18岁以下）为2.77亿人。约占全国人口 1/5 的儿童，是我们党和国家的宝贵资源和财富，他们的生存和发展状况，关乎千千万万家庭的幸福，也关乎国家的发展、民族的进步，因为他们承担着继往开来的历史使命。 本数据包从儿童睡眠、饮食、学习和阅读四个维度组织了相关的数据，阐述了这4个方面中国儿童的统计情况，还就儿童经济对中国市场的影响进行了详细的论述与讲解。

儿童科技教育行业经营数据（少儿编程、STEAM教育）主题数据包包含40项数据（11个数据报告、29个表格数据），数据包的大小为38.7MB。 本数据包主要包含了中国儿童科技教育行业的经营数据，具体包括该行业各细分领域产业规模及增速变化情况和不同赛道融资趋势变化情况，也包括STEAM教育、少儿编程等领域的用户数据。另外数据包还囊括了11个行业研究报告，以供深入探索儿童科技教育行业整体发展趋势。

中国青少年儿童肥胖情况（肥胖率、超重、营养不良）主题数据包包含45项数据（4个数据报告、35个表格数据和6个数据图说），数据包的大小为44.5MB。 本数据包呈现了中国青少年儿童肥胖情况数据，其中包括1985年-2019年中国青少年儿童肥胖率趋势、全国及不同地区儿童肥胖率数据、肥胖状态下相关疾病儿童的患病风险数据，此外还包括中国营养学会发布的《中国居民膳食指南科学研究报告（2021）》简本。

中国青少年儿童睡眠情况（睡眠时长、睡眠质量、睡眠习惯）主题数据包包含63项数据（4个数据报告、52个表格数据和7个数据图说），数据包的大小为26.1MB。 本数据包呈现了中国青少年睡眠情况数据，其中包括青少年儿童睡眠时长及十年来睡眠时长的变化、睡眠习惯数据、睡眠对健康的影响数据、睡眠对学习的影响数据，此外还包含艾瑞咨询、中国睡眠研究会、腾讯新闻等机构发布的睡眠白皮书。

全球自闭症患者数据主题数据包包含46项数据（8个数据报告、32个表格数据和6个数据图说），数据包的大小为35.4MB。 本数据包包括了全球自闭症情况的相关数据，主要包括了儿童自闭症、自闭症的成因、治疗和患病人数。数据和报告来自美国疾病预防控制中心（CDC)、WorldAtlas等。

鞋类主题数据包包含109项数据（14个数据报告、95个表格数据），数据包的大小为47.3MB。一些热门鞋款甚至可以在球鞋二手交易平台以高于发售价数倍的价格成交，球鞋二级交易市场的诞生与火爆，催生出了全民“炒鞋”热。球鞋文化不断出圈，它与茅台一样是一种中高端可选消费品，以其独特的文化属性与收藏属性，正在逐渐成为Z世代的社交货币。 中国儿童鞋服行业整体向好，行业发展尚处于成长期，规模增长加速，且增速高于服装行业平均水平，这主要由于三方面的原因：一是受二胎政策影响，消费群体人口基数增加；二是消费者面临消费升级，品牌渗透加大；三是消费者人均儿童鞋服消费支出增加，购买数量更多，购买单价提升。基于此，本数据包从零售市场的份额及规模、线上/线下渠道、城市、年龄、人均年消费等维度收集数据，旨在全面展现儿童服饰行业的整体情况。 本数据包从宏观经济及商业层面来分析鞋类行业的现状与发展，从国家维度可以了解中国、英国、德国等15个国家在内的鞋相关数据，包括制鞋企业数、鞋服消费支出、鞋渗透率等；从鞋子类型可以了解篮球鞋、潮鞋、健身鞋、明星代言鞋等不同鞋种的数据对比。