该统计数据包含了2020年中国高价值咖啡聚类人群分类占比。2020年中国高价值咖啡聚类人群中57%为有闲中产。

该统计数据包含了2020年中国高价值咖啡聚类人群性别分布。2020年中国有闲中产高价值咖啡人群中55%为女性。

该统计数据包含了2020年中国中高价值咖啡聚类人群分类占比。2020年中国中高价值咖啡聚类人群中35%为多金中壮年。

该统计数据包含了2020年中国中低价值咖啡聚类人群分类占比。2020年中国中低价值咖啡聚类人群中41%为家庭经营者。

该统计数据包含了2020年中国中高价值咖啡聚类人群性别分布。2020年中国中高价值自在生活人群咖啡人群中女性占比为54%。

该统计数据包含了2020年中国中低价值咖啡聚类人群性别分布。2020年中国中低价值家庭经营者咖啡人群中54%为女性。

抖音蓝V号（蓝V活跃榜、互联网类、家居建材类、食品饮料类、汽车类）主题数据包包含36项数据（8个数据报告、28个表格数据），数据包的大小为83.7MB。 企业蓝V是为抖音平台中的企业商户打造的营销阵地，帮助商户建立用户联系，承载营销诉求。企业蓝V不仅体现官方认证标识，更可以通过内容发布、用户互动、各类营销功能的组合来完成商户在抖音的营销建设。随着抖音企业蓝V产品线日益完善，企业账号「品牌价值、用户价值、内容价值、转化价值」齐备，必将能够承载企业在抖音平台的整体营销需求。 本数据包介绍了抖音企业蓝V近年来的表现情况，并从多个维度来强调企业蓝V的价值与生态，企图唤醒企业对抖音蓝V号的重视，数据还从蓝V的活跃度、多个细分行业中蓝V的具体表现来展示抖音蓝V号的巨大作用。旨在帮助用户快速了解蓝V号及其意义所在。

该统计数据包含了截至2021年9月中国典型大学校园用户聚类情况。其中，文艺淑女类占比45%。

该统计数据包含了2022年中国小红书护肤类优质博主分布。数据显示产品测评类博主有306人。

抖音平台餐饮类视频概况（排行榜、主播、点赞量）主题数据包包含27项数据（1个数据报告、25个表格数据和1个数据图说），数据包的大小为8.22MB。 走上社交快车道的抖音，制造了数不清的“抖红”（抖音网红），如今餐饮人也像当初利用双微营销一样，把握住抖音爆红的机会，让其成为餐厅不可忽视的营销工具之一，诞生了不少的餐饮网红，成功为自家门店引流。 本数据包阐述了抖音为餐饮业赋能的方案，并且从排行榜、主播、视频点赞量的维度来对抖音餐饮类视频的流行度进行判断与佐证，从而让读者对抖音餐饮类的视频能有一个概括性的认识。

该统计数据包含了2019年暑期中国各旅游类App投放素材形式占比情况。2019年暑期中国旅游类App携程旅行投放单图素材占比为94%。

为了能够选取足够多的相关性各具区别的资产，体现各种资产风险收益特征，本篇报告将以中国QDII基金市场为主要视角，选取全球大类资产的代表指数，研究如何构建合适的处理资产相关性和协方差矩阵估计的资产配置模型。中国QDII基金现状：未满额使用投资额度，多数基金成立时间较短。目前，国内QDII基金主要的投资区域是中国香港和美国市场，虽然覆盖的投资区域在逐渐增加，但对应基金的成立年限较短，规模也较小。另一方面，目前中国QDII基金规模远不及QDII投资额度，说明国内QDII基金市场还存在大量的发展空间，发掘成熟可行的海外资产投资方法变得十分重要。随着QDII基金产品的增加，对于FOF基金而言，海外资产配置成为新的研究目标，但同时，资产数量过多又会存在资产相关性过高、协方差矩阵构建困难等问题。利用层次聚类方法，构建更具分散风险能力的资产配置模型。现代机器学习算法中的层次聚类法，能够使得资产协方差矩阵具有更加稳健的形式，减少将所有资产的风险水平都进行对比的繁琐模式。采用“自底向上”的聚类策略，利用不同的资产距离定义方式，将资产进行重新分类，并对资产进行排序，使得同一类的资产放在相邻的位置，不同类资产间距离相聚越大的排序位置间隔越远。

该统计数据包含了2020年中国部分垂类应用用户增长情况。其中,社交电商的用户增速为40.75%。

该统计数据包含了2020年中国部分垂类应用用户重合率。其中,游戏和工具应用用户重合率为17.8%。

该统计数据包含了2019年上半年和暑期中国旅游类App投放素材形式分布情况。2019年上半年和暑期中国旅游类App投放素材形式是单图的占比均为89%。

该统计数据包含了2019年暑期中国各类型媒体投放旅游类App产品数量占比情况。2019年暑期中国综合类资讯媒体投放旅游类App产品数量占比为26%。

该统计数据包含了2019年6-7月中国旅游类App投放素材增长率情况。2019年7月中国旅游类App投放素材增长率为155%。