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。

老年人主题数据包包含183项数据（10个数据报告、173个表格数据），数据包的大小为61.6MB。世界卫生组织将60周岁以上的人群定义为老年人，在中国，中老年一般指男人60岁之后，女人55岁之后的阶段。中国老人的生活更多与子孙后代联系在一起，他们几乎把所有的精力都倾注在儿女身上，很少考虑自己，他们也是社会中容易被忽视的一个群体，在衣食住行等需求上需要更多的照顾。 随着人们寿命越来越长，全世界老龄化程度不断加深，中国也不例外。2020年老年人口规模将超过17%，人口数量达到2.5亿；如今，伴随着中国社会的发展，老年人的生活也在悄然发生着变化，展现出新的生活面貌。新一代老一辈的月支出中，更多的消费用于提高生活质量；他们开始接触网络，在微信中平均每位老年人都有60位好友。 本数据包收集了包括老年人健康、老年人生活环境、老年人关怀现状等数据，洞察新时代老年人的同时，还展示了老年人在思想观念和生活方式上的变化。

中国社区团购行业洞察（行业规模、平台竞争、用户画像）主题数据包包含45项数据（21个数据报告、22个表格数据和2个数据图说），数据包的大小为91.8MB。 本数据包内容为中国社区团购行业在疫情后的发展历程，其中多篇报告为社区团购行业的深度研究报告，是对兴盛优选、多多买菜、美团优选等在内的主流社区团购平台竞争格局的分析。表格数据则主要包含社区团购的发展规模、城市分布、用户画像等。

网红经济MCN主题数据包包含90项数据（27个数据报告、57个表格数据和6个数据图说），数据包的大小为143MB。网红经济是指网络红人在社交媒体上聚集流量与热度，依托庞大的粉丝群体进行定向营销，从而将粉丝转化为购买力的一种经济现象。MCN则是一种多频道网络的产品形态，是一种新的网红经济运作模式。 随着互联网的多元化发展，网红的数量逐年增长，网红经济崛起的同时，MCN机构价值逐渐凸显。绝大部分网红都是由背后的MCN公司制造。截至2018年年底，国内MCN机构已超过5000家，90%的头部红人都已被MCN收入囊中。 本数据包涵盖中国网红经济行业发展、MCN机构发展形势、网红经济粉丝画像、主流平台带货情况、平台主播打赏情况、网红营销偏好、网红带货营收情况等多维度数据，旨在为电商直播、网红经济等相关领域关注者提供可参考信息。

深圳薪酬情况（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106项数据（19个数据报告，87个表格数据） ，数据包的大小为132MB。 深圳是中国国务院批复确定的中国经济特区、全国性经济中心城市和国际化城市。2020年，深圳实现地区生产总值2.77万亿元。2021年，华顿经济研究院发布的中国百强城市排行榜中，深圳排名第三。作为一个高速发展的超大城市，深圳一直以来都吸引着各地的人才。智联招聘发布的《2021年夏季深圳雇主需求与白领人才供给报告》显示，“深圳地区2021年夏季求职期的平均薪酬为11498元/月，较上一季度薪酬上升4.7%，同比增速达到8.8%，在全国38个主要城市的薪酬水平中仍然排在第三位。”引发了众人对深圳薪酬的羡慕。 本数据包整理了深圳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；旨在为深圳就业的用户或者深圳企业招聘提供薪酬参考数据。

网剧受众群体（用户画像、偏好与满意度）主题数据包包含41项数据（13个数据报告、28个表格数据），数据包的大小为34.9MB。 作为专门为网络平台而制作的网络剧集，区别于电视剧，具有观看便捷与互动性，近年来随着互联网的发展而壮大。然而随着上架监管政策的调整等因素影响，2021上半年全网剧集有效播放1575亿，同比及环比分别下滑36%和11%；爱腾优芒四家平台较2020同期下滑34%至60%之间，同时数据显示，四大平台上新独播剧平均年龄在29.5岁左右，女性占比在63%至69%之间。 本数据包以网剧受众群体为主题，涵盖的具体数据包括受众用户画像、偏好与满意度等，旨在帮助用户快速了解当前网剧受众的概况，也能进一步对中国网络剧集的发展有一个大体的了解。

网约车主题数据包包含81项数据（10个数据报告、71个表格数据），数据包的大小为31.9MB。网约车是以互联网技术为依托构建服务平台，通过整合供需信息，提供非巡游的预约出租汽车服务的经营活动。目前中国的网约车主要集中在一二线城市，三四线城市渗透率较小。但是随着未来消费升级以及各品牌网约车在三四线城市布局加大，三四线城市网约车行业发展仍然存在较大的上升空间。 网约车作为共享经济时代的先行者，有效缓解了城市人们打车难的窘境，为居民的出行带来了新的便利。数据显示，2016-2019期间，中国网约车用户规模及使用率呈稳定增长态势；2019年，中国网约车用户规模达4亿人次，使用率为47.3%；截至2019年6月，网约车用户群体已经覆盖我国31个省(区、市)。 本数据包分析了网约车平台的商业模式，解读了不同消费群体精细化、多元化、差异化的消费需求，还针对不同网约车APP产品描绘了详细的产品分析与用户画像。网约车出行安全问题一直深受社会重视，本数据包也收录了有关于网约车安全的用户信心研究数据。

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。

2020年-2023年618网络购物节（京东、天猫、小红书）主题数据包包含222项数据（68个数据报告、145个表格数据和9个数据图说），数据包的大小为665MB。 本数据包主要囊括了疫情后的几年来618电商平台年中购物节的表现情况，除了详细解析天猫、京东等传统电商平台在618当天的营销方案以及销售业绩外，还从多个维度深度分析了电商直播的现状与发展。通过本数据包的内容可以理清近年来各大厂商在618期间的各种玩法，为新一年的618大战指明方向和预判趋势。

诈骗主题数据包包含246项数据（83个数据报告、163个表格数据），数据包的大小为291MB。诈骗是指以非法占有为目的，用虚构事实或者隐瞒真相的方法，骗取款额较大的公私财物的行为。 随着互联网和智能手机的普及和发展，移动支付、线上购物、网络社交等互联网生活方式已经完全融入进我们的日常生活中；电信诈骗、票务诈骗、金融诈骗、网贷诈骗、工作诈骗等各种形式的诈骗层出不穷，中老年人和青少年都成为了诈骗受害者。CNNIC数据显示，2020年12月中国网民遭遇的各类网络诈骗问题中，47.9%出自虚假中奖信息。 本数据包整理了近年来各种形式和人群的诈骗数据及其相关的研究分析报告，既有金融消费者权益保护现状与问题的剖析，也有新冠疫情期间网络诈骗数据的综合分析；既对中老年人在被骗事件中的共性特征和心理活动做了分析，也关注青少年/大学生遭遇诈骗的案例与途径；并且深度探究了网购中的诈骗案例、资金/隐私安全等问题。旨在帮助用户快速了解各类诈骗形式及危害，并能在日常生活中准确识别诈骗信息。

中国头部主播带货及用户画像数据（粉丝画像、带货品牌数据、销量、转化率）主题数据包包含132项数据（28个数据报告、98个表格数据和6个数据图说），数据包的大小为285MB。 网红经济具有社交互动性强、精准触达、高效转化等特点，其快速崛起给传统商业逻辑带来了变革与重构。2019年中国网红经济整体市场规模超5千亿元，并呈现以网红电商（含直播电商）、广告营销等为主要变现路径的产业结构，其中尤以李佳琦、薇娅和后来居上的罗永浩为代表。 本数据包涵盖了2019-2021年间，各平台头部主播（李佳琦、薇娅、罗永浩、张大奕、雪梨、辛巴及其家族）的直播带货数据，包括主播间的用户画像、粉丝量及销售额、直播品牌销量和复购数据、双11和618购物节的主播带货数据等，旨在帮助用户快速了解头部主播的带货数据和竞争力。

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。

拼多多用户数据（用户数量、用户画像）主题数据包包含37项数据（7个数据报告、27个表格数据和3个数据图说），数据包的大小为19.5MB。 本数据包包含了拼多多平台活跃用户数量及用户画像的数据和报告，具体包括拼多多平台活跃用户数量变化、获客成本、用户年龄分布、性别分布、地域分布、喜好分布等数据。另外本数据包还囊括了7个与拼多多相关的研究报告，可供进一步了解拼多多的详细情况。

双十一主题数据包包含162项数据（54个数据报告、108个表格数据），数据包的大小为435MB。双十一购物狂欢节，是指每年11月11日的网络促销日，源于淘宝商城（天猫）2009年11月11日举办的网络促销活动，当时参与的商家数量和促销力度有限，但营业额远超预想的效果，于是11月11日成为天猫举办大规模促销活动的固定日期。双十一已成为中国电子商务行业的年度盛事，并且逐渐影响到国际电子商务行业。 在当前经济下行压力加大的背景下，“双十一”购物狂欢节的汹涌客流和极为庞大的单日成交量显示了老百姓较强的消费意愿和较高的消费能力，这对拉动内需无疑是个积极信号。自天猫2009年首创“双十一”购物节以来，每年的这一天已成为名副其实的全民购物盛宴。2020年11月11日，2020双十一购物狂欢节开始。11月1日至11日0点30分，2020年天猫双11全球狂欢季实时成交额突破3723亿。 本数据包内容丰富，着眼于双十一这个特殊的购物节点，围绕着网购、电商、带货、消费、投资等多个主题，从不同的维度展示网络上全民的购物狂欢盛宴，既总结了近年来网购用户们的购物特点与喜好、又剖析了各大主流电商在双十一期间所采取的应对方法。另外，阅读本数据包还可以了解网购安全等相关常识，掌握在网购过程中的消费投诉情况，让自己的网购之旅更加省心与放心。