第一部分 產業(yè)環(huán)境透視

第一章 大數據產業(yè)相關概述

第一節(jié) 大數據介紹

一、大數據的產生

二、大數據的定義

三、大數據的特點

四、大數據的類型

第二節(jié) 大數據的價值及影響

一、大數據的價值

1、對于國家和政府

2、對于企業(yè)

3、對于個人

二、大數據研究意義

三、大數據的應用價值

四、對信息時代的影響

第三節(jié) 大數據產業(yè)鏈構成分析

一、大數據產業(yè)鏈結構

1、數據產生與集聚層

2、數據組織與管理層

3、數據分析與發(fā)現層

4、數據應用與服務層

二、大數據產業(yè)鏈領域

第四節(jié) 大數據技術層結構分析

一、大數據關鍵技術構成

1、編程模型

2、海量數據分布存儲技術

3、海量數據管理技術

4、虛擬化技術

5、云計算平臺管理技術

6、并行計算和并行算法

7、web2.0

8、面向服務的體系結構soa

9、云安全

二、大數據采集與預處理技術

三、大數據存儲管理技術

四、大數據處理的核心技術

五、大數據分析挖掘技術

六、大數據可視化技術

七、大數據安全技術

第二章 2015-2017年國際大數據產業(yè)發(fā)展分析

第一節(jié) 2015-2017年全球大數據產業(yè)總體發(fā)展分析

一、產業(yè)發(fā)展變革

二、市場規(guī)模分析

三、市場競爭格局

四、應用狀況調查

五、產業(yè)布局分析

第二節(jié) 歐盟大數據產業(yè)發(fā)展布局

一、歐盟推進大數據產業(yè)發(fā)展

二、歐盟大數據產業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略

三、歐盟大數據產業(yè)戰(zhàn)略特點

四、產業(yè)戰(zhàn)略建設的相關啟示

五、歐盟布局大數據產業(yè)應用

六、歐盟大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃

第三節(jié) 美國大數據產業(yè)發(fā)展分析

一、大數據產業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略

二、大數據產業(yè)發(fā)展狀況

三、大數據應用案例分析

四、大數據技術發(fā)展措施

五、針對安全問題的政策

六、產業(yè)發(fā)展的經驗借鑒

七、布局大數據預測市場

第四節(jié) 日本大數據產業(yè)發(fā)展分析

一、大數據產業(yè)地位

二、大數據發(fā)展規(guī)模

三、制造業(yè)大數據應用

四、運行大數據預防災害

五、產業(yè)重點企業(yè)分析

六、大數據產業(yè)發(fā)展展望

第五節(jié) 2015-2017年其他國家大數據產業(yè)發(fā)展狀況

一、英國

二、法國

三、澳大利亞

四、韓國

第二部分 行業(yè)深度分析

第三章 2015-2017年中國大數據產業(yè)發(fā)展分析

第一節(jié) 大數據產業(yè)簡介

一、大數據產業(yè)的概念

二、大數據產業(yè)的戰(zhàn)略地位

三、大數據產業(yè)發(fā)展的必然性

第二節(jié) 2015-2017年中國大數據產業(yè)發(fā)展綜述

一、市場發(fā)展階段

二、產業(yè)驅動主體

1、政府產業(yè)引導的驅動力

2、金融資本的驅動力

3、技術發(fā)展的驅動力

4、產品應用的驅動力

5、資源集聚的驅動力

三、行業(yè)發(fā)展水平

四、行業(yè)發(fā)展規(guī)模

五、產業(yè)發(fā)展提速

第三節(jié) 2015-2017年大數據產業(yè)競爭格局

一、大數據產業(yè)競爭主體分析

二、產業(yè)鏈環(huán)節(jié)競爭格局分析

三、大數據競爭企業(yè)資本層次

四、互聯網企業(yè)布局大數據產業(yè)

五、it產業(yè)競相布局大數據產業(yè)

六、大數據熱點應用領域的競爭

七、網絡保險市場大數據競爭狀況

八、大數據產業(yè)競爭趨勢展望

第四節(jié) 2015-2017年中國大數據市場供需分析

一、大數據市場供給結構

二、主要行業(yè)大數據需求狀況

三、企業(yè)大數據的應用及需求

四、大數據細分領域需求分析

五、大數據存儲領域需求分析

1、大數據對數據存儲需求

2、數據存儲市場格局現狀

六、數據小型機市場需求分析

第五節(jié) 中國大數據產業(yè)存在的問題

一、數據相關問題

二、顧問服務不足

三、技術發(fā)展問題

四、數據安全問題

五、人才供需問題

第六節(jié) 中國大數據產業(yè)的發(fā)展策略

一、相關政策建議

二、推進研發(fā)與應用

三、避免過度建設

四、提高數據安全

五、打破數據信息孤島

第四章 大數據產業(yè)上游——數據源存儲層

第一節(jié) 數據來源層分析

一、大數據的來源渠道

二、數據資源swot分析

三、數據資源獲取難度

四、數據源市場規(guī)模分析

第二節(jié) 數據存儲層分析

一、大數據存儲方式

二、大數據儲量規(guī)模分析

三、大數據存儲架構分析

四、數據倉庫建設的重要性

五、數據處理技術的核心

六、新型mpp數據庫的價值

第三節(jié) 數據存儲中心建設狀況

一、數據中心的投資建設加快

二、大數據中心布局趨勢分析

三、數據中心面臨的挑戰(zhàn)及機遇

四、數據中心發(fā)展的技術影響因素

第四節(jié) 數據資源型企業(yè)——電信運營商

一、中國移動

1、企業(yè)發(fā)展概述

2、中國移動大數據的優(yōu)勢

3、中國電信大數據布局線路

4、數據精準化營銷

5、業(yè)務解決方案

（1）云服務解決方案

私有云平臺

公有云平臺

混合云平臺

（2）大數據解決方案

（3）行業(yè)應用解決方案

6、中國移動大數據給用戶帶來的價值

二、中國電信

1、企業(yè)發(fā)展概述

2、大數據的優(yōu)勢

3、中國電信大數據布局線路

4、數據精準化營銷

5、業(yè)務解決方案

（1）云服務解決方案

私有云平臺

公有云平臺

混合云平臺

（2）大數據解決方案

（3）行業(yè)應用解決方案

6、中國電信大數據給用戶帶來的價值

三、中國聯通

1、企業(yè)發(fā)展概述

2、中國聯通大數據的優(yōu)勢

3、大數據布局線路

4、數據精準化營銷

5、業(yè)務解決方案

（1）云服務解決方案

私有云平臺

公有云平臺

混合云平臺

（2）大數據解決方案

（3）行業(yè)應用解決方案

6、中國聯通大數據給用戶帶來的價值

第五節(jié) 數據資源型企業(yè)——bat企業(yè)

一、阿里巴巴

1、企業(yè)發(fā)展概述

2、阿里巴巴大數據的優(yōu)勢

3、大數據布局線路

4、數據精準化營銷

5、業(yè)務解決方案

（1）云服務解決方案

私有云平臺

公有云平臺

混合云平臺

（2）大數據解決方案

（3）行業(yè)應用解決方案

6、阿里巴巴大數據給用戶帶來的價值

二、百度公司

1、企業(yè)發(fā)展概述

2、百度大數據的優(yōu)勢

3、大數據布局線路

4、數據精準化營銷

5、業(yè)務解決方案

（1）云服務解決方案

私有云平臺

公有云平臺

混合云平臺

（2）大數據解決方案

（3）行業(yè)應用解決方案

6、百度大數據給用戶帶來的價值

三、騰訊公司

1、企業(yè)發(fā)展概述

2、騰訊大數據的優(yōu)勢

3、大數據布局線路

4、數據精準化營銷

5、業(yè)務解決方案

（1）云服務解決方案

私有云平臺

公有云平臺

混合云平臺

（2）大數據解決方案

（3）行業(yè)應用解決方案

6、騰訊大數據給用戶帶來的價值

第五章 大數據產業(yè)中游——數據分析處理層

第一節(jié) 大數據處理及分析技術綜況

一、大數據采集與預處理

二、數據處理框架分析

三、數據計算模式分析

四、數據分析細分領域

五、大數據分析的優(yōu)劣勢

第二節(jié) 大數據分析處理產業(yè)發(fā)展進程

一、技術生態(tài)分析

二、技術研發(fā)熱點

三、技術應用領域

四、企業(yè)布局加快

五、技術發(fā)展趨勢

第三節(jié) 大數據可視化分析技術分析

一、數據可視化的基本概述

二、數據可視化的研究進展

三、數據可視化的應用工具

四、數據可視化面臨的挑戰(zhàn)

五、數據可視化技術發(fā)展趨勢

第四節(jié) 大數據安全處理技術分析

一、大數據安全問題分析

二、大數據安全涉及的模塊

三、數據安全防護技術分析

四、數據脫敏安全控制技術

五、大數據安全防護體系分析

第五節(jié) 大數據技術擁有型企業(yè)分析

一、拓爾思

1、企業(yè)發(fā)展概況

2、大數據產品發(fā)布

二、同有科技

1、企業(yè)發(fā)展概況

2、大數據應用產品

三、浪潮集團

1、企業(yè)發(fā)展概況

2、數據基礎模型

3、加快推進地區(qū)合作

4、建立智慧城市平臺

四、華為公司

1、企業(yè)發(fā)展概況

2、大數據解決方案

3、助力地方大數據發(fā)展

4、大數據產業(yè)布局

第六章 大數據產業(yè)下游——數據交易層

第一節(jié) 大數據交易層分析

一、大數據交易層分析

二、數據交易品種及類型

三、數據交易的影響因素

四、大數據交易標準體系

第二節(jié) 大數據交易市場運行狀況

一、大數據交易市場環(huán)境

二、大數據交易市場構成

三、大數據交易市場規(guī)模

四、大數據市場定價方式

五、細分大數據交易狀況

六、全國首個交易中心成立

七、大數據交易平臺發(fā)展分析

八、大數據交易市場人才需求

第三節(jié) 國際重點大數據交易平臺分析

一、factual

二、infochimps

三、microsoftazure

四、fujitsu

第四節(jié) 中國大數據交易平臺發(fā)展綜況

一、交易平臺經營范圍

二、交易平臺發(fā)展背景

三、各地大數據交易平臺

四、地區(qū)性平臺建設動態(tài)

五、平臺未來發(fā)展策略

第五節(jié) 中國典型大數據交易平臺分析

一、貴陽大數據交易所

二、數據堂交易平臺

三、中關村大數據交易平臺

第三部分 市場全景調研

第七章 大數據產業(yè)下游——數據應用層

第一節(jié) 大數據應用層分析

一、大數據應用層結構

二、大數據衍生應用層

第二節(jié) 大數據應用服務型企業(yè)介紹

一、百分點集團

1、企業(yè)發(fā)展概況

2、大數據產業(yè)布局

二、明略數據

1、企業(yè)發(fā)展概況

2、大數據分析產品

三、talkingdata

1、企業(yè)發(fā)展概況

2、未來發(fā)展態(tài)勢分析

第三節(jié) 工業(yè)大數據

一、工業(yè)大數據基本概況

二、工業(yè)大數據發(fā)展階段

三、工業(yè)大數據市場規(guī)模

四、工業(yè)大數據應用案例

五、政府推動工業(yè)大數據發(fā)展

六、工業(yè)大數據發(fā)展問題及對策

七、工業(yè)大數據應用趨勢分析

第四節(jié) 醫(yī)療大數據

一、醫(yī)療大數據體系分析

二、醫(yī)療大數據市場規(guī)模

三、醫(yī)療大數據應用價值

四、醫(yī)療大數據應用場景

五、醫(yī)療大數據應用案例

六、醫(yī)療大數據發(fā)展問題及對策

七、醫(yī)療大數據發(fā)展方向分析

第五節(jié) 金融大數據

一、金融大數據體系分析

二、金融大數據典型應用領域

三、金融大數據創(chuàng)新應用領域

四、金融大數據市場競爭格局

五、金融行業(yè)大數據發(fā)展特征

六、金融大數據應用市場規(guī)模

七、金融大數據應用案例分析

八、金融大數據發(fā)展挑戰(zhàn)及對策

第六節(jié) 交通大數據

一、交通大數據應用概況

二、交通大數據應用狀況分析

三、交通大數據應用市場規(guī)模

四、交通行業(yè)大數據應用需求

五、國家級交通大數據實驗室成立

六、交通大數據應用案例分析

七、交通大數據應用問題及對策

八、交通大數據應用未來發(fā)展展望

第七節(jié) 電信大數據

一、概況

二、電信大數據源供給規(guī)模

三、電信大數據應用需求分析

四、電信大數據應用市場規(guī)模

五、電信行業(yè)大數據應用情況

六、運營商數據中心建設分布

七、電信行業(yè)大數據應用案例

八、電信大數據發(fā)展的挑戰(zhàn)及對策

第八節(jié) 零售大數據

一、零售大數據發(fā)展概況

二、零售行業(yè)數據采集方式

三、零售行業(yè)大數據應用需求

四、零售行業(yè)大數據應用現狀

五、零售行業(yè)大數據應用案例

六、零售大數據發(fā)展問題及對策

七企業(yè)應用零售大數據的方向

第九節(jié) 電商大數據

一、電商大數據的主要來源

二、大數據處理對電子商務的影響

三、電子商務大數據的應用需求

四、電子商務大數據的具體應用

五、數據分析提高電商企業(yè)績效

六、全球首個電商大數據指數發(fā)布

七、電商大數據應用的挑戰(zhàn)及對策

第八章 政務大數據分析

第一節(jié) 政務大數據概況

一、政務大數據概念

二、政務大數據特點

三、政務大數據的價值

第二節(jié) 政務大數據關鍵技術分析

一、政務大數據技術體系架構

二、互聯網+技術發(fā)展分析

三、政務大數據的安全體系

第三節(jié) 政務大數據應用分析

一、政務大數據應用發(fā)展現狀

二、政務大數據應用需求

三、政務大數據應用領域

四、政務大數據應用發(fā)展影響因素

五、政務大數據應用發(fā)展趨勢

第九章 2015-2017年大數據應用軟件及設備分析

第一節(jié) 大數據應用軟件分析

一、大數據典型軟件分析

二、智能軟件的應用價值

三、大數據軟件市場規(guī)模

四、大數據軟件發(fā)展方向

第二節(jié) 大數據硬件設備分析

一、大數據硬件構成框架

二、大數據主要硬件設備

三、大數據硬件市場規(guī)模

第三節(jié) 大數據一體機設備分析

一、大數據一體機簡介

二、大數據一體機的優(yōu)劣分析

三、大數據一體機的特點

四、國外競爭格局與品牌分布

五、國內市場競爭格局分析

六、國內企業(yè)競爭優(yōu)劣勢分析

七、國內主流品牌及其特點

第十章 2015-2017年大數據產業(yè)發(fā)展模式探究

第一節(jié) 大數據交易模式分析

一、原始大數據交易模式。

二、經過分析、甄別處理后的交易模式。

三、基于大數據的決策方案交易模式。

四、大數據中間商交易模式。

第二節(jié) 大數據行業(yè)盈利模式分析

一、解決方案

二、基礎設施

三、數據產品

四、行業(yè)應用

第三節(jié) 大數據行業(yè)商業(yè)模式分析

一、b2b大數據應用模式

二、技術提供及軟件開發(fā)

三、大數據咨詢分析服務

四、自有平臺大數據分析

五、信息訂制與采購模式

六、信息數據租售模式

第四節(jié) 企業(yè)大數據商業(yè)化應用模式

一、企業(yè)大數據的基本構成

二、企業(yè)大數據商業(yè)化應用背景

三、企業(yè)大數據商業(yè)化應用層面

四、企業(yè)大數據商業(yè)化應用關鍵

五、企業(yè)大數據商業(yè)化應用途徑

第四部分 區(qū)域市場分析

第十一章 2015-2017年重點區(qū)域大數據行業(yè)發(fā)展分析

第一節(jié) 中國大數據產業(yè)集群分布

第二節(jié) 京津冀大數據產業(yè)集群

一、京津冀地區(qū)經濟運行情況

二、京津冀大數據產業(yè)發(fā)展綜況

三、北京市大數據產業(yè)發(fā)展狀況

四、天津市大數據產業(yè)發(fā)展綜況

第三節(jié) 珠三角大數據產業(yè)集群

一、珠三角地區(qū)基本發(fā)展狀況

1、廣東gdp增長分析

2、廣東數據中心需求產業(yè)

二、珠三角大數據產業(yè)發(fā)展綜況

三、大數據試驗區(qū)建設方案出臺

四、廣州市大數據產業(yè)發(fā)展狀況

1、廣州市大數據企業(yè)

2、廣州市數據流通平臺

五、深圳市大數據產業(yè)發(fā)展狀況

第四節(jié) 長三角大數據產業(yè)集群

一、長三角地區(qū)基本發(fā)展狀況

1、上海gdp增長分析

2、上海數據中心需求產業(yè)

3、浙江gdp增長分析

4、浙江數據中心需求產業(yè)

二、長三角大數據產業(yè)發(fā)展綜況

三、上海市大數據產業(yè)發(fā)展狀況

四、浙江省大數據產業(yè)發(fā)展狀況

第五節(jié) 西南大數據產業(yè)集群

一、西南地區(qū)基本發(fā)展狀況

1、四川gdp增長分析

2、四川數據中心需求產業(yè)

二、西南大數據產業(yè)發(fā)展綜況

三、重慶市大數據產業(yè)發(fā)展狀況

第六節(jié) 大數據產業(yè)園區(qū)發(fā)展分析

一、大數據產業(yè)園格局

二、大數據產業(yè)園分布

三、大數據產業(yè)園典型模式

四、國家級新區(qū)布局大數據

第七節(jié) 典型發(fā)展案例——貴州大數據產業(yè)發(fā)展經驗

一、貴州大數據發(fā)展機遇及優(yōu)勢

二、貴州大數據產業(yè)優(yōu)惠政策

三、貴州大數據產業(yè)運行狀況

四、貴州大數據產業(yè)發(fā)展特點

五、貴陽大數據交易規(guī)模分析

六、貴州大數據應用狀況分析

七、貴州省大數據產業(yè)發(fā)展目標

第五部分 行業(yè)投資分析

第十二章 中國大數據產業(yè)投資情況分析

第一節(jié) 中國大數據產業(yè)投資環(huán)境分析

一、經濟環(huán)境分析

二、社會環(huán)境分析

三、技術環(huán)境分析

1、技術水平總體發(fā)展情況

2、我國大數據行業(yè)新技術研究

四、大數據技術發(fā)展水平

1、我國大數據行業(yè)技術水平所處階段

2、與國外大數據行業(yè)的技術差距

第二節(jié) 大數據產業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)情況分析

一、創(chuàng)業(yè)指數分析

二、專利申請狀況

三、創(chuàng)業(yè)主體上升

第三節(jié) 大數據行業(yè)投融資結構分析

一、產業(yè)投資項目

二、主要融資模式

三、融資規(guī)模分布

四、融資輪次分析

五、融資行業(yè)分布

第四節(jié) 中國大數據產業(yè)融資動態(tài)分析

一、天弘基金注資數據米鋪

二、海量集團a+輪融資動態(tài)

三、商圈雷達完成新一輪融資

四、九次方大數據完成c輪融資

五、貴陽市引進大數據投資項目

第五節(jié) 大數據市場并購狀況分析

一、大數據并購背景分析

二、并購成為產業(yè)布局途徑

三、大數據產業(yè)并購動態(tài)

四、大數據產業(yè)并購特征

五、大數據產業(yè)并購趨勢

第六節(jié) 中國大數據產業(yè)鏈投資機會分析

一、硬件層面投資機會分析

二、軟件層面投資機會分析

三、信息服務層面投資機會

第七節(jié) 大數據產業(yè)投資風險及防范

一、大數據行業(yè)投資風險綜述

二、數據的分析風險

三、大數據安全風險及防范機制

四、大數據項目投資風險急劇增加

五、評估大數據產業(yè)投資回報的措施

第六部分 發(fā)展前景展望

第十三章 大數據產業(yè)發(fā)展前景及趨勢

第一節(jié) 全球大數據產業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測

一、全球大數據收入規(guī)模預測

二、全球大數據產業(yè)發(fā)展趨勢

三、全球大數據市場發(fā)展熱點展望

第二節(jié) 中國大數據產業(yè)發(fā)展前景預測

一、大數據市場熱點猜想

二、大數據市場發(fā)展機會

三、大數據市場重點內容

四、大數據人才需求預測

第三節(jié) 中國大數據產業(yè)發(fā)展趨勢預測

一、區(qū)域特色化發(fā)展趨勢

二、產業(yè)融合發(fā)展趨勢加深

三、大數據技術發(fā)展方向分析

四、數據安全和數據流動成為焦點

五、“十三五”大數據產業(yè)發(fā)展趨勢

第四節(jié) 2018-2023年中國大數據產業(yè)預測分析

一、中國大數據產業(yè)發(fā)展因素分析

1、有利因素

2、不利因素

二、2018-2023年全球大數據市場規(guī)模預測

三、2018-2023年中國大數據市場規(guī)模預測

四、2018-2023年中國移動互聯網市場規(guī)模預測

第十四章 大數據產業(yè)發(fā)展政策分析

第一節(jié) 大數據產業(yè)政策體系分析

一、發(fā)達國家大數據政策對比

二、中國大數據產業(yè)發(fā)展綱要

三、中國大數據產業(yè)促進方案

四、數據中心建設指導意見

五、大數據產業(yè)管理機制分析

第二節(jié) 大數據產業(yè)應用類政策分析

一、醫(yī)療大數據應用發(fā)展政策

二、交通大數據應用政策分析

三、林業(yè)大數據發(fā)展指導意見

四、生態(tài)環(huán)境大數據建設方案

五、國土資源大數據應用政策

六、農業(yè)農村大數據試點方案

第三節(jié) “十三五”大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃

一、發(fā)展目標

二、重點任務

三、保障措施

第四節(jié) 大數據產業(yè)區(qū)域性政策規(guī)劃

一、首部大數據地方法規(guī)發(fā)布

二、北京市大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃

三、貴州省大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃

四、廣東省大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃

五、福建省大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃

六、浙江省大數據發(fā)展實施計劃

七、湖北省大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃

八、河南省大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃

圖表目錄

圖表：2015-2017年中國大數據產業(yè)規(guī)模

圖表：中國大數據應用領域企業(yè)

圖表：部分行業(yè)代表性企業(yè)大數據應用情況

圖表：中國大數據細分市場結構圖

圖表：中國移動硬盤市場品牌分布

圖表：中國u盤市場品牌分布分析

圖表：中國閃存卡市場品牌分布分析

圖表：三重保護

圖表：數據中心解決方案安全技術

圖表：脫敏系統(tǒng)圖表

圖表：中國大數據交易層細分

圖表：大數據交易標準體系

圖表：基于數據交易中心的模式

圖表：基于數據資源企業(yè)推動的數據交易模式

圖表：基于互聯網企業(yè)衍生的數據交易模式

圖表：2015-2017年中國大數據交易市場規(guī)模

圖表：中國大數據衍生應用層細分

圖表：2015-2017年工業(yè)大數據應用市場規(guī)模

圖表：vestas利用大數據優(yōu)化風力渦輪機

圖表：中國醫(yī)療資源分布情況

圖表：2015-2017年醫(yī)療大數據應用市場規(guī)模

圖表：ibm智慧醫(yī)療

圖表：各行業(yè)每100萬元創(chuàng)收的實際數據用量

圖表：2017年金融各行業(yè)對金融數據貢獻度

圖表：2015-2017年中國金融大數據應用市場規(guī)模

圖表：交通大數據應用領域示意圖

圖表：2015-2017年交通大數據應用市場規(guī)模

圖表：大數據在滴滴出行中的應用

圖表：電信大數據數據源

圖表：中國電信大數據市場需求分析

圖表：2015-2017年電信大數據應用市場規(guī)模

圖表：國外電信運營商大數據應用

圖表：國內電信運營商大數據運用層次

圖表：2015-2017年中國政府大數據應用市場規(guī)模

圖表：2015-2017年中國大數據軟件市場規(guī)模

圖表：中國大數據硬件支撐層細分

圖表：2015-2017年北京gdp增長分析

圖表：2015-2017年廣東gdp增長分析

圖表：廣州市行政區(qū)大數據企業(yè)及收入情況

圖表：國內部分城市政府數據開放平臺對比

圖表：2015-2017年上海gdp增長分析

圖表：2015-2017年浙江gdp增長分析

圖表：201-2017年四川gdp增長分析

圖表：2016-2017年分季度gdp增速

圖表：2017年人口數及其構成

圖表：2013-2017年城鎮(zhèn)新增就業(yè)人數（萬人）

圖表：2013-2017年分階段教育招生情況

圖表：大數據企業(yè)融資輪數平均金額

圖表：大數據企業(yè)融資明確情況

圖表：大數據企業(yè)融資非明確情況

圖表：大數據企業(yè)（含非明確信息、上市、并購）融資分布圖

圖表：大數據企業(yè)天使輪融資行業(yè)分布圖

圖表：大數據企業(yè)a輪融資行業(yè)分布圖

圖表：大數據企業(yè)b輪融資行業(yè)分布圖

圖表：大數據企業(yè)c輪融資行業(yè)分布圖

圖表：大數據企業(yè)c輪以上融資行業(yè)分布圖

圖表：大數據企業(yè)并購案行業(yè)分布圖(三年內信息整理)

圖表：大數據項目投資風險類型

圖表：2018-2023年全球大數據和業(yè)務分析收入預測

圖表：2018-2023年全球大數據產業(yè)市場規(guī)模預測

圖表：2018-2023年中國大數據產業(yè)市場規(guī)模預測

圖表：2018-2023年中國移動互聯網市場規(guī)模

圖表：生態(tài)環(huán)境大數據建設總體架構圖

圖表：福建省大數據產業(yè)發(fā)展重點工程