在过去的十多年，随着外国直接投资资金不断涌入北部，海防市迅速成为焦点，它提供给企业畅通发展全球业务的基础，同时创造了可预见的机遇。基于该背景下，该报告将重点分析海防市如何加速成为国际认可的工业贸易中心和越南北部发展的驱动力。

成⽴于2016年，杭州⻉咖实业有限公司旗下的⺟婴品牌。系列产品已覆盖包括⺟婴⽤品、辅⻝、童装、早教、⼥性⽤品、个护等在内的多个领域。Babycare以“美育新⽣”为品牌理念,通过有设计感、有品质的产品,让孩⼦从⼩建⽴对美的理解和感知,帮助孩⼦认识美、发现美、提升美学修养。

算力和存储资源集中化，有望成为数据智能时代的趋势。过去，信息终端经历了功能单一、互相孤立的状态向功能高度集成且互联的状态转变，而在这一过程中，伴随着通用算力资源集中化的过程，典型表现为数据中心和公有云行业的高速发展。通用算力资源集中化，一方面可以充分发挥规模优势提升利用效率，另一方面可以有效降低数据终端本地运算负担、提升联接效果，也是实现数据共用互联的基础。我们认为，随着智能终端向各领域渗透，海量数据产生于智能终端和广泛联接过程中，而且对于智能终端的实时联接的灵活性提出了更高要求，这将导致存储资源的集中化。因此，大规模的数据存储中心有望继算力中心之后，成为数据智能时代的发展趋势。

本文从建筑业增加值、建筑业固定资产投资和总产值、从业人数和企业数量、劳动生产率、企业利润总量和行业产值利润率、合同总额和新签合同额等方面，尝试对2019年建筑业总体情况进行梳理，对2019年中国建筑业新签合同额增长放缓、外向度总体下降、劳动生产率创历史新高、施工企业中标量增加等特点加以总结和分析，以期为行业从业人员提供立体化的借鉴和参考。

本报告从4个⻆度对优衣库和H&M的品牌数据开展空间位置分析。

此次婚庆服务调研数据分析报告的有效问卷1517份，参与调研的用户多为女性，占比75.9%。其中，95后及以后的占比最大，达到40.6%。而受年龄所限，过半数调研用户的情感状况为单身，占比54.5%；女性单身的占比较高，男性已婚有孩的占比高于女性。近4成调研用户愿意在婚庆方面投入5千-1万元，此外，41.9%的调研用户最希望在微博上获取“婚礼美图”的信息。

本文对全球区块链项目的数量变化、融资情况变化及趋势进行了研究，对全球公开可查的几大数据库进行了梳理和分析，包括关于区块链项目ICO融资情况的ICOBench、ICO Rating，以及科技类创业公司投融资情况的Crunchbase等数据库，从全球的ICO融资的区块链项目总体数量变化来看，过去一年中，总体呈上升趋势。从融资额情况来看，全球ICO融资额起伏很大，巨型项目频现。通过分析有注册地信息的 2116 起融资事件，研究院发现，注册于欧洲的项目融资事件最多，高达1022起，占比48.3%。亚洲排名第二，占比23.8%。在亚洲，新加坡和中国香港是亚洲区块链产业发展最积极的国家/地区。

传统品类以厨房小家电为主，主要包含电饭煲、电磁炉、豆浆机、破壁机等厨房家电，主要玩家为美的、苏泊尔、九阳，CR3合计市占率在90%左右，竞争格局高度稳定。而新兴品类小家电更关注碎片化生活消费场景需求，细分度更强，功能创新元素更多，产品个性化程度更高，与年青一代消费者心理需求的吻合度也更高。

本报告从4个⻆度对品牌数据开展空间位置分析。

本文从春节档大盘走势、会员内容表现、连续剧会员内容有效播放、连续剧播放表现、综艺播放表现、电影播放表现、网络电影播放表现、海外影视剧播放表现，对2020春节假期长视频平台观看数据进行了全面分析。

今年的618购物节已圆满落幕，作为全年最重要的促销节日之一，各大电商平台也相继升级活动玩法，并充分利用自身营销矩阵进行活动促销，让618活动热度保持持续上涨。以抖音为例，本次618期间抖音面向全量商家给予15%~30%的补贴，并将活动分为预售期和活动期两个阶段。搭配定金预售、分期免息等方式，让手机大家电等高价商品充分抓住预售期红利，销量领跑预售期。而随着品牌自播成为今年直播的关键词，抖音也在本次618期间，重点对于品牌商给予了大幅优惠政策，吸引更多新兴品类品牌商积极入场，尤其农资绿植、珠宝文玩、虚拟充值等品类,都在本次活动期间创造销量高峰，实现营收增长。

本文试图在回顾和梳理金砖国家发展历程的基础上，聚焦后疫情时代金砖国家面临的困境与发展前景，并在新的时点看待金砖国家合作机制未来的发展方向。

首先论述了工业大数据分析的概念、特殊性以及常见的问题，提出了工业大数据分析框架，简要介绍了CRISP-DM模型，并针对模型落地的难点和模型使用的指导思想展开讨论，依次对业务理解、数据理解、数据准备、数据建模、模型验证与评估、模型部署这6个CRISP-DM模型的基本步骤进行了详细的阐述，从需求分析到目标评估，从数据来源到数据分类，从数据预处理到建模过程，从模型验证到部署问题处理，对每一个步骤中的原理方法、分析过程、处理方式、问题排除等都一一进行了讲解和说明，最后对工业大数据分析的未来发展进行了展望。

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