中国综艺节目（综艺节目、网络综艺、爱奇艺）主题数据包包含110项数据（22个数据报告、88个表格数据），数据包的大小为136MB。 综艺节目是一种综合多种艺术形式并带有娱乐性的电视节目，互联网综艺节目脱胎于传统电视综艺节目且依托于互联网的方式进行传播，是一种新兴的综艺形式。观看综艺节目成为人们必不可少的娱乐方式，喜欢的明星，精致的剪辑，有趣的设计让当下倍感生活压力的年轻人们感到娱乐性，也给人与人的交流带来了海量的话题。随着互联网红利趋于消失，优质综艺节目成了各大视频平台竞相争取的资源，同时腾讯，爱奇艺，优酷，芒果TV纷纷投入大笔资金开发自己的网络综艺节目。 优秀网络综艺的冠名费用随之水涨船高，《奇葩说》第一季广告代言收入为5000万，到了第四季广告收入已上涨至7亿。综艺节目的大量出现对综艺制作团队提出了更高的要求，每一季综艺都要有创新和变革才能吸引粉丝一季一季的追下去。在综艺节目竞争日趋激烈的今天，观众也对综艺节目也提出了更高的要求和期待。

中国网络综艺发展概况主题数据包包含64项数据（22个数据报告、42个表格数据），数据包的大小为138MB。 强娱乐、重垂直、深互动、年轻态，网络综艺一路乘风破浪、高歌猛进的同时，能否深挖广拓，真正进入主流话语渠道？从《中国有嘻哈》、《这！就是街舞》、《偶像练习生》、《创造101》等先后成为现象级综艺，到“Freestyle”“Pickme”“C位出道” “菊外人”等流行词的爆火，动辄破亿次的播放量，昭示了中国网综已经进入了全民话题带流量的时代。各视频平台对网综的持续发力，开启了IP体系化运营和网综生态营销的新模式；网综节目的受众也由浅层互动到深度参与，发生了从观众到用户的变迁。 本数据包数据展示了中国网络综艺的发展概况，从用户群体画像、各个平台网综的发展、网综在网络的影响力和热度、热门综艺的具体分析等侧重点进行了具体的分析，以期给用户勾勒出近五年来中国网络综艺迅速发展的图景和未来网综发展的趋势。

中国网络文学行业经营数据（市场规模、用户画像）主题数据包包含43项数据（11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34.5MB。 本数据包主要包含了中国网络文学行业的市场规模数据和用户画像，具体包括了2012年-2021年中国网络文学行业的市场规模、用户规模数据，也涵盖了行业内的用户性别分布、年龄分布、兴趣分布等用户画像，另外还囊括了11个网络文学相关的深度研究报告，以供深入了解相关产业。

2021年中国综艺节目市场表现数据（内容数量、播出表现、用户分析、市场赞助）主题数据包包含49项数据（29个数据报告、18个表格数据和2个数据图说），数据包的大小为67.6MB。 本数据包为2021年中国综艺节目市场表现数据。包括部分月份勾正数据IPTV月度报告和智能电视大数据，季度综艺市场赞助分析、季度综艺市场网播表现分析等内容。此外还有2021年热门综艺《心动的信号》《乘风破浪的姐姐》《明星大侦探》等节目的表现情况，如播出收视率、观众观看数量、市场营销情况等数据和报告。

“耳朵经济”在中国（在线音乐、网络K歌、有声听书、网络音频、播客）主题数据包包含50项数据（11个数据报告、39个表格数据），数据包的大小为47.4MB。 本数据包涵盖了中国目前主要的“耳朵经济”形态——在线音乐、网络K歌、有声听书、网络音频、播客，数据和报告包括行业概括和具体产品（如网易云音乐、喜马拉雅等）两个方向，研究分析用户市场规模、年龄城市分布、App喜好、使用时间、付费意愿等内容。

网络文学主题数据包包含49项数据（11个数据报告、38个表格数据），数据包的大小为43.9MB。网络文学是以网络为载体而发表的文学作品。近几年，中国网络文学稳健发展，网络文学用户规模和营收规模持续扩大，行业发展路径更加清晰，内容生态日趋繁荣。 中国网络文学产业自2013年起，市场规模在持续平稳上升；2015年市场营收规模达到最高增长率；2019年中国网络文学市场营收规模达到201.7亿元，同去年相比增长了26.6%。值得注意的是，近年来国风网络文学引起了社会和传媒强烈的关注，在一定范围内取代了哈日哈韩哈欧美等流行文化现象。 本数据包涵盖网络文学的国内外平台、作品类型、作者及读者等相关数据，从多维度分析网络文学的现状与发展，还在网络文学版权保护、网络文学IP价值研究方面做了深层次的探讨，希望可以呈现近几年网络文学的变化与发展，帮助关注者理解网络文学的发展历程。

中国共享经济（市场概况、共享服务、共享信息）主题数据包包含36项数据（8个数据报告、27个表格数据和1个数据图说），数据包的大小为42.8MB。 共享经济是指以获得一定报酬为主要目的，基于陌生人且存在物品使用权暂时转移的一种商业模式。过去几年共享经济在中国受到资本追捧，出现了摩拜单车、蛋壳公寓、共享充电宝等一系列产业新星。2020年中国共享经济市场交易额约为3.38万亿元，同比增长约2.9%。从市场结构看，生活服务、生产能力、知识技能三个领域共享经济市场规模位居前三，分别为1.62万亿元、1.08万亿元和0.4万亿元。2021年，随着宏观经济复苏，共享经济增速将有较大回升。未来5年，中国共享经济年均增速将保持在10%以上。 本数据包回顾了中国共享经济的现状和存在的问题，描绘了共享出行、共享信息和共享物品的产业图谱，对未来共享经济的发展趋势进行了展望。

网络安全主题数据包包含160项数据（56个数据报告、104个表格数据），数据包的大小为199MB。网络安全（Cyber Security）是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。 近年来，发生在中国的网络安全威胁进一步加剧，各类网络安全事件数量占比仍然较高。这些威胁不断地推动行业发展，使得中国网络安全产业持续高速增长，2019年中国网络安全产业规模超过600亿元，年增长率超过20%，明显高于国际8%的平均增速，保持健康的发展态势。 本数据包介绍了中国网络安全产业的发展现状，结合汽车、手机、医药医疗等特定行业阐述了网络安全的特点与作用，并进一步展望了网络安全产业的发展趋势，为关注中国网络安全产业发展的企业、政府机构以及个人提供参考和帮助。

家政服务主题数据包包含27项数据（4个数据报告、23个表格数据），数据包的大小为14.3MB。家政服务是指将部分家庭事务社会化、职业化、市场化，属于民生范畴。由社会专业机构、社区机构、非盈利组织、家政服务公司和专业家政服务人员来承担，帮助家庭与社会互动，构建家庭规范，提高家庭生活质量，以促进社会发展。 近年来中国居民收入水平显著提高，人口老龄化趋势越发严峻，家政服务行业逐步进入快速发展阶段。城市居民在生活质量提高的同时，对社会服务的需求也在不断扩大。在中国大中城市里，越来越多的家庭要求家政服务市场能够提供形式多样、质量满意的家政服务。发展家政服务业，对改善人民生活具有重要作用，对开发就业岗位，特别是解决妇女就业及再就业问题，也具有积极作用。目前在许多城市中，大力发展家政服务，并以此扩大就业，已具备相应条件。 本数据包主要介绍了近年来中国家政服务行业的发展情况，对家政服务的商业模式与产业链都做了相关的分析与讨论，联系家政服务在实际工作中遇到的问题与该行业在互联网上的舆论解读，试图寻找该行业新的发展方向与增长点。

中国电信诈骗受害者和案件分析数据（电信诈骗、网络诈骗、受害者、受骗原因）主题数据包包含36项数据（11个数据报告、19个表格数据和6个数据图说），数据包的大小为52.8MB。 本数据包聚焦中国电信诈骗的受害者以及受骗的原因。主要包括了中国电信诈骗受害者年龄、性别、地区分布，中国涉诈骗域名IP分布，以及反欺诈白皮书。数据和报告来自于中国信息通信研究院安全研究所、中国互联网络信息中心(CNNIC)、中国信通院等国家网络安全机构。360、腾讯、百度等互联网头部品牌也是主要数据来源。

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。

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。

海底捞主题数据包包含71项数据（7个数据报告、64个表格数据），数据包的大小为25.2MB。海底捞成立于1994年，是一家以经营川味火锅为主、融汇各地火锅特色为一体的大型跨省直营餐饮品牌火锅店。下游火锅餐厅是整个火锅产业链的核心及需求来源，海底捞凭借关联企业进行全火锅产业链布局，在火锅下游市场也有丰富的布局。 海底捞附属底料子公司——颐海国际，目前已经成为中高端火锅底料的绝对龙头，非海底捞关联交易收入已占据半壁江山，品类从火锅底料扩充至蘸料、中式复合调料、自热小火锅等。颐海国际第三方业务受益于复合调料行业集中度提高+渗透率提升，2C业务经销商不断下沉，2B业务受益火锅连锁化+监管趋严，需求亟待爆发。 本数据包主要从商业的角度出发，收录了海底捞的门店数量、营收情况、成本支出、翻台率、国内和海外门店客单价、毛利率、净利润、经营性现金流等数据，还将海底捞与呷哺呷哺、太二、九毛九、巴奴等品牌的数据做对比，以便用户能对海底捞有一个相对全面的了解。

商业银行主题数据包包含113项数据（51个数据报告、62个表格数据），数据包的大小为101MB。商业银行（Commercial Bank），英文缩写为CB，是银行的一种类型，职责是通过存款、贷款、汇兑、储蓄等业务，承担信用中介的金融机构。主要的业务范围是吸收公众存款、发放贷款以及办理票据贴现等。一般的商业银行没有货币发行权，商业银行的传统业务主要集中在经营存款和贷款业务。 受新冠肺炎疫情的影响，世界经济面临1929年大萧条以来“最严重”的衰退，金融市场持续震荡，且短期内难以回归“稳态”，其冲击力将超过2008年金融危机。疫情之下，经济金融环境由相对“稳态”急速地切换为持续“动态”， 2020年中国国内商业银行各类风险程度预计均有所上升，大概率将进入业绩下行期。金融市场股票、利车、汇率、商品价格等均受到疫情的冲击。 该数据包主要介绍了近几年中国商业银行的发展，国家针对商业银行政策的变化及调整，以及新冠肺炎疫情对商业银行经营的影响等数据，有助于用户了解商业银行的现状及发展，做出正确评估。

中国养老机构数据主题数据包包含25项数据（5个数据报告，18个表格数据和2个数据图说），数据包的大小为15.1MB。 本数据包关注到中国养老机构的相关数据，包括养老床位数量、养老机构的入住率、养老产业的市场规模以及对失能老人提供护理服务的比例。数据和报告来自中国民政部、中国社会科学院、清华大学老龄社会研究中心、艾媒咨询等国家部门和专业的数据分析机构。

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。

中国制造主题数据包包含51项数据（6个数据报告、45个表格数据），数据包的大小为28.1MB。中国作为一个人口大国，拥有世界上体量最大的制造业。2015年5月国务院发布的文件《中国制造2025》，是中国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。为深化落实这一政策，2016年中国启动了制造业创新建设工程。 随着中国制造稳定发展，消费支出对GDP拉动作用明显，近年来中美贸易大战和逆全球化大大影响了中国的出口环境，中国制造业进入了以内需消费为主要动力的发展阶段；目前中国仍面临劳动力成本上升、制造业附加值较低、多样化市场需求无法有效满足等问题，以消费品制造业为代表的中国工业正在进行新一轮转型升级。 本数据包分析了中国制造行业发展的现状、面临的挑战，发展的趋势以及人才情况，重点解读了中国制造升级代表案例，并对如何建设制造业创新中心进行了深入探讨。

中国共产党党员数据（党员、中国共产党）主题数据包包含31项数据（11个数据报告、17个表格数据和3个数据图说），数据包的大小为12.7MB。 本数据包关注到中国共产党发展历程。主要包含了中国共产党党员的数量变化、性别比构成等数据，还包括了《习近平同志在庆祝中国共产党成立100周年大会上的重要讲话》、十九中全会的会议报告以及十四五规划建议。报告和数据来自于中国国家统计局、新华社、中共中央组织部、中央政治局等。

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。

中国春运（出行、热门关注、群体画像）主题数据包包含31项数据（9个数据报告、21个表格数据和1个数据图说），数据包的大小为30.6MB。 春运是中国每年的人口大迁移，由于生存和工作需要，很多低线小城市人口纷纷涌向一线大城市。而到了春节的时候，由于家庭和传统观念的影响，这些人都要回家返乡。另外由于中国本身人口基数大，作为长假的春节也是不少人出行旅游的时机，于是这就造就了一幅壮观无比的景象，这样的人口迁移规模，历史罕见。随着公共交通工具运力和覆盖地域扩大，2019年春运期间客运总量仍呈现上升趋势，但道路压力相较往年将有所减缓。据数据调查显示，在受访网民中有51.6%的中国网民在2019年春运出行中觉得幸福感得到提升。2020春运从1月10日开始，到2月28日结束，共40天。其中，铁路预计旅客发送量4.4亿人次；民航旅客运输量预计将达到7900万人次，但受到新冠疫情的影响，2020年的春运戛然而止。而疫情影响持续至今，“就地过年”的政策对春运的影响也许还会持续。 本数据包分别从出行、抢票、交通、返乡人群等多个维度来展现中国民众在春运期间的行为，不论是春运规模的剧增、还是“反向春运”的变通，都体现出了春运在近年来的不断调整与变化。想要真正理解中国的春运，就从理解这些数据开始。