2016年-2020年中国城市女性旅游消费数据主题数据包包含54项数据，数据包的大小为1.05MB。 本数据包围绕着女性旅游主题从数据的角度讲解中国城市女性在旅游上的花费与支出，不同生活状态下的各类女性对于旅游是如何计划的，旅游带给城市女性哪些体验与感受。

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。

在线旅游主题数据包包含96项数据（42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286MB。在线旅游（OTA）是旅游电子商务行业的专业词语，是指“旅游消费者通过网络向旅游服务提供商预定旅游产品或服务，并通过网上支付或者线下付费，而各旅游主体可以通过网络进行产品营销或产品销售”。 随着移动互联网的普及以及人们线上消费习惯的培养，在线旅游未来发展趋势利好。2019年中国在线旅游市场全年交易规模突破万亿级规模。在线旅游市场高度集中，携程旅游、去哪儿网、飞猪为在线旅游的第一梯队厂商。2020年在疫情影响下，在线旅游平台加快了下沉探索速度，用户规模依旧保持稳定增长。 本数据包包含了中国在线旅游市场发展，在线旅游市场规模，在线旅游市场交易，在线旅游用户特征，在线旅游应用数据等多个维度的数据。通过这组数据，可以了解到中国在线旅游行业的宏观市场情况及行业特征。

2016年-2020年中国女性家庭消费主题数据包包含30项数据，数据包的大小为596KB。 本数据包介绍了中国城市女性家庭的消费情况，总结了家庭大笔开支、赡养老人支出以及孩子相关支出等各类名目。通过这个数据包可以快速掌握女性在家庭中的突出作用以及家庭的日常消费开销。

2016年-2020年中国城市女性消费主题数据包包含52项数据，数据包的大小为1.00MB。 本数据包归纳了中国城市女性的日常开支情况，并重点阐述了城市女性的消费理念，基于一些有趣的消费观念，通过调研的方式获取到城市女性的真实想法。另外，城市女性在消费计划上的数据，也令人耳目一新，一改往日的陈旧观念。

2016年-2020年中国城市女性网购主题数据包包含22项数据，数据包的大小为444KB。 本数据包展示了中国城市女性对网购的热衷程度，既摸索出城市女性日常的网购习惯，又针对网购的频率进行了调研与统计。哪些网络服务更受城市女性的青睐，哪些网络服务女性时常使用，都可以从数据中得到答案。

文化旅游（营收情况、用户画像、热门目的地）主题数据包包含129项数据（55个数据报告、68个表格数据和6个数据图说），数据包的大小为500MB。 我国旅游业收入及出游人数总体呈现上升趋势。2019年我国旅游总收入达到6.64万亿元，旅游综合贡献对中国GDP的贡献率在2019年分别达到10.39%，我国旅游发展也从之前的高速度进入高质量发展阶段。在旅游人数方面，2019年国内游客人数60.06亿人次。虽然受到新冠影响，旅游业一度停摆，但是随着目前疫苗接种率的不断提升，文旅业也随着经济内循环的发展而复苏。 本数据包涵盖了中国旅游业的文化商业发展概况，从消费者画像、市场营收情况、热门目的地和疫情下的应对方式等角度描绘了文化旅游业的当下行情，同时也从商业角度分析了旅游地产、投资价值等发展趋势，旨在为用户更好地了解中国文化旅游产业建立一个快速通道。

2016年-2020年中国城市女性婚恋数据（婚姻、家庭、生育）主题数据包包含21项数据，数据包的大小为422KB。 本数据包以女性婚恋为主题，在总结中国城市女性的婚姻关系和生育情况的同时，还从各个角度来反映女性在家庭中的独特作用与生活状态，体现出中国女性在婚姻家庭中的重要地位。

中国医师资源情况（医师数量、护士数量、资源分布)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7.27MB。 本数据包呈现了1970年-2020年中国医师资源情况，其中包括卫生人员数量、医师人数、护士人数、每万人口卫生技术人员数、每万人医生数量、每万人护士数量等医师资源数据，还包括国信证券经济研究所对2030年中国每千人医生数量规划预测数据，以及中国医师协会和艾瑞咨询发布的深度报告。

全球森林资源数据主题数据包包含34项数据（20个数据报告、7个表格数据和7个数据图说），数据包的大小为96.5MB。 本数据包重点关注了全球的森林资源，尤其是中国在植树造林上的突出贡献。数据和报告来自中国国家统计局、中国林业局历次国家森林资源清查数据，介绍了中国的森林面积和森林覆盖率，林业结构和各省份的森林资源数据。

春节消费数据（旅游、电影票房、餐饮、零售）主题数据包包含54项数据（33个数据报告、19个表格数据和2个数据图说），数据包的大小为270MB。 本数据包涵盖了2019年至2024年中国居民的春节消费意愿和消费情况。重点关注了旅游出行数据、春节档电影票房、线下零售和餐饮数据。具体数据和报告来自中国旅游研究院、中国文化和旅游部、毕马威等多个政府部门和专业的数据咨询分析机构。

全球森林资源数据主题数据包包含29项数据（24个数据报告、2个表格数据和3个数据图说），数据包的大小为410.0MB。 本数据包重点关注了中国的水资源质量。数据和报告来自中国生态环境部等部门。内容包括2021年全年的地表水资源月报，生态环境公报等。

中国科技人力资源发展情况（人才总量、人才流动、就业市场）主题数据包包含23项数据（6个数据报告、15个表格数据和2个数据图说），数据包的大小为6.16MB。 本数据包包含了中国科技人力资源发展情况数据，其中包括科技人力资源总量、人才去向、科协组织及协会等数据，还含有科技部发布的中国科技人力资源发展状况分析报告。

地球日：环境保护数据(自然资源、污染治理)主题数据包包含36项数据（26个表格数据、10个数据图说），数据包的大小为7.72MB。 本数据包涉及了与环境保护相关的数据，主要集中在自然资源和污染治理两个方面。具体包括中国森林资源、水资源等环境数据和工业污染、环境污染治理相关的数据。另外还补充了十个与主题相关的数据图说，以供进一步了解。

职场人群健康状况调查（身体健康、心理健康）主题数据包包含40项数据（10个数据报告、25个表格数据和5个数据图说），数据包的大小为82.8MB。 本数据部包内容为2019年-2021年对职场人群进行的健康状况调查数据，既包括身体健康也包括心理健康，时间囊括疫情前后，人群涵盖十大高薪热门职业员工、女性高管、大学求职毕业生等。

Z世代消费偏好数据主题数据包包含100项数据（29个数据报告、66个表格数据和5个数据图说），数据包的大小为213MB。 本数据包内容为中国Z世代消费数据，涉及消费偏好和可支配金额等方面。具体包括Z世代对盲盒、零食饮料、手办、美妆产品等商品的消费需求，Z世代月均支出等，另外还补充了十个与Z世代消费行为和观念相关的调查报告，以供深入研究。

中高端酒店主题数据包包含139项数据（14个数据报告、125个表格数据），数据包的大小为87.6MB。中高端酒店是对中高端消费档次酒店的统称。如若按酒店星级标准划分酒店的档次，一般把三星级、四星级、五星级到奢华等级的酒店纳入中高端酒店。 尽管酒店市场在2020年初遭遇新冠疫情的巨大冲击，但得益于国内疫情防控形势向好，中国市场表现出较强的韧性，到2020年底已基本恢复甚至超出上年水平。从省级与市级区域来看，得益于海南离岛免税政策加码，三亚在2020年表现抢眼，多项指标表现均优于上年。2020年第三季度，三亚酒店客房日均价约为人民币692.36元，同比上涨15.6%，同期客房平均收入上涨28.6%至人民币455元，入住率上浮6.6个百分点至66%。对于全球运营的主要酒店品牌而言，由于海外国际市场业务运营受阻甚至完全停滞，受影响较小的中国市场将成为其重点运营方向。 本数据包整理了中高端酒店相关的内容，从行业、公司、投资三个角度切入，复盘酒店行业发展历程，总结行业现状，并且结合2020年初疫情带来的危与机，分析酒店行业未来趋势。旨在帮助用户快速了解全国和海外的中高端酒店的入住人数、房价、评分、需求点、收入等，并建立基本的酒店行业研究框架。

1979年-2024年中国国家预算报告主题数据包包含45项数据（45个数据报告），数据包的大小为33.6MB。 本数据包汇总了1979年以来中国历年两会上中央和地方预算报告原文，可作为两会报道的背景材料使用。

1979年-2021年中国国民经济和社会发展计划报告主题数据包包含41项数据（41个数据报告），数据包的大小为38.0MB。 本数据包汇总了1979年以来中国历年两会上国民经济和社会发展计划报告原文，可作为两会报道的背景材料使用。

清明节出行数据主题数据包包含27项数据（10个数据报告、13个表格数据和4个数据图说），数据包的大小为40.8MB。 本数据包囊括了中国传统节日清明节的相关数据，主要以旅游出行数据为主。包括清明节出行人数、消费数据等。数据和报告来自中国文化和旅游部、麦肯锡等国家部门和数据分析机构。