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。

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。

中国儿童（睡眠、饮食、阅读）主题数据包包含90项数据（10个数据报告、79个表格数据和1个数据图说），数据包的大小为36.3MB。 儿童是人类的未来，儿童的发展状况构成了未来人口与社会发展的基础。根据中国国家统计局数据估算，2018年底，我国儿童人口规模（18岁以下）为2.77亿人。约占全国人口 1/5 的儿童，是我们党和国家的宝贵资源和财富，他们的生存和发展状况，关乎千千万万家庭的幸福，也关乎国家的发展、民族的进步，因为他们承担着继往开来的历史使命。 本数据包从儿童睡眠、饮食、学习和阅读四个维度组织了相关的数据，阐述了这4个方面中国儿童的统计情况，还就儿童经济对中国市场的影响进行了详细的论述与讲解。

中国反家暴主题数据包包含30项数据（5个数据报告、22个表格数据和3个数据图说），数据包的大小为24.3MB。 本数据包呈现了中国家暴和反家暴情况相关数据，其中包括家暴相关刑事案件数据、受害者调查数据、反家暴组织发展数据等，同时包含多分针对《反家庭暴力法》实施情况的调研报告。

中国密室逃脱行业数据主题数据包包含25项数据（6个数据报告，19个表格数据），数据包的大小为17.3MB。 本数据包囊括了密室逃脱在中国的流行和发展。具体内容包括了密室逃脱的消费者数据、市场规模、地区分布、门店数量和专业的行业报告。数据和报告来自于头豹研究院、Mob研究院、艾媒数据中心、中信证券等数据分析机构。

中国零售药店市场主题数据包包含23项数据（10个数据报告、10个表格数据和3个数据图说），数据包的大小为28.5MB。 本数据包呈现了截止2021年中国零售药店市场发展情况，其中包括中国连锁药店规模数据，线下线上药店市场规模数据，以及亿欧EqualOcean、西南证券等机构对中国药店新零售市场的深度分析报告。

中国玩具（市场、销售、宠物玩具）主题数据包包含32项数据（4个数据报告、28个表格数据），数据包的大小为29.7MB。 中国是世界上最大的玩具生产国和出口国，占国际出口玩具总量的75%左右，其中约70%的出口玩具来自广东地区，此外浙江、江苏和上海等省市也是重要的生产和出口基地。在这些地区中，存在为数众多的中小型玩具生产销售企业，此类企业通常采用OEM生产模式，依靠一定的劳动力成本优势和生产工艺技术，为国内外各大品牌商、动漫公司代生产加工玩具产品。 本数据包介绍了中国玩具行业的现状与特点，并且从市场、销售、调研和宠物玩具等维度通过数据来说明中国玩具市场的市场状况与发展模式。

中国A股上市公司数据主题数据包包含61项数据，数据包的大小为2.68MB。 本数据包涵盖了中国A股上市公司的主要数据，通过统计数据分析了中国上市公司的投资收益、纳税贡献、资产负债等情况，此外还有政府补贴、股东利润、员工薪资以及各类排行榜信息，供用户从宏观对中国的上市公司做一个全方位的了解。

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。

中国肝癌患病主题数据包包含29项数据（3个数据报告、23个表格数据和3个数据图说），数据包的大小为8.22MB。 本数据包呈现了中国肝炎、肝癌的患病情况数据，数据时间涉及1990年-2019年，其中包括肝癌患病人数、死亡人数数据，乙型肝炎、丙型肝炎等病因导致的肝癌发病数据，还包含中国平安发布的《医药行业肝病用药全景图》报告。

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。

中国医师画像（薪资水平、工作压力、健康状况、线上诊疗)主题数据包包含37项数据（4个数据报告、29个表格数据和4个数据图说），数据包的大小为17.6MB。 本数据包主要呈现了2018年-2021年中国医生生活状况数据，其中包括中国医生的工作压力、薪资水平、加班时长、健康状况等多方面的数据，同时含有中国医师协会、丁香园、医米调研、新榜研究院等机构发布的深度报告。旨在帮助用户深入了解中国医生生活的各个方面。

中国年轻人睡眠数据主题数据包包含65项数据（12个数据报告、47个表格数据和6个数据图说），数据包的大小为55.3MB。 本数据包关注了中国年轻人的睡眠问题，主要以职场人的睡眠焦虑、失眠问题和年轻人为了治疗失眠所做的尝试为主。

中国便利店发展情况数据主题数据包包含51项数据（16个数据报告、33个表格数据和2个数据图说），数据包的大小为76.4MB。 本数据包内容为中国便利店发展情况的数据和报告。其中包含《2021年中国便利店发展报告》、《2021便利店创新案例集》、《2020中国便利店景气指数报告》等垂直研究报告，涉及具体数据如中国便利店门店数量情况、行业销售额、样本企业平均单店日销售额、主要城市便利店密度、企业门店数量前十便利店品牌等。