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2019-2023年中國大數據行業發展前景及投資策略分析報告
2019-2023年中國大數據行業發展前景及投資策略分析報告
報告編碼:DHS 697304 了解中商產業研究院實力
出版日期:動態更新
報告頁碼:200 圖表:100
服務方式:電子版或紙介版
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內容概括

    為了全面而準確地反映大數據產業的發展現狀以及未來趨勢,中商產業研究院推出本報告在大量周密的市場調研基礎上,主要依據中國國家統計局、國家海關總署、相關行業協會、國內外相關報刊雜志的基礎信息以及專業研究單位等公布和提供的大量資料。對我國大數據業現狀、大數據市場供需狀況、大數據產業鏈現狀、大數據重點企業狀況等內容進行詳細的闡述和深入的分析,著重對大數據市場發展動向作了詳盡深入的分析,并根據行業的發展軌跡對未來的發展前景與趨勢作了審慎的判斷,為大數據產業投資者尋找新的投資機會。為企業了解大數據業、投資該領域提供決策參考依據。

報告目錄

第一章 大數據產業相關概述


1.1 大數據介紹
1.1.1 大數據的產生
1.1.2 大數據的定義
1.1.3 大數據的類型
1.1.4 大數據的特點
1.1.5 大數據的數據來源
1.1.6 大數據的各個環節
1.1.7 大數據的發展階段
1.2 大數據的價值及影響
1.2.1 大數據的價值
1.2.2 大數據研究意義
1.2.3 大數據的應用價值
1.2.4 對信息時代的影響
1.3 大數據產業簡介
1.3.1 大數據產業的概念
1.3.2 大數據產業鏈分析
1.3.3 大數據產業發展的必然性
1.3.4 大數據產業的戰略地位

第二章 大數據產業發展環境分析


2.1 政策(Political)環境
2.1.1 發達國家大數據政策對比
2.1.2 數據中心建設指導意見
2.1.3 大數據成為國家發展戰略
2.1.4 政府進一步開放數據平臺
2.1.5 地區加快制定大數據規劃
2.1.6 大數據完善政府治理體系
2.2 經濟(Economic)環境
2.2.1 世界經濟運行狀況
2.2.2 中國經濟運行現狀
2.2.3 中國經濟運行特征
2.2.4 中國經濟支撐因素
2.2.5 中國經濟發展預測
2.3 社會(Social)環境
2.3.1 人口環境分析
2.3.2 科技投入狀況
2.3.3 城鎮化發展進程
2.3.4 行業背景分析
2.4 技術(Technological)環境
2.4.1 大數據關鍵技術介紹
2.4.2 大數據技術研發熱點分析
2.4.3 大數據技術重點關注領域
2.4.4 世界主要企業加快技術研發
2.4.5 數據中心發展的技術影響因素

第三章 2015-2018年國際大數據產業發展分析


3.1 2015-2018年全球大數據產業總體發展分析
3.1.1 全球大數據產業運行特征
3.1.2 全球大數據產業發展規模
3.1.3 全球大數據細分市場規模
3.1.4 全球大數據應用狀況調查
3.1.5 全球大數據行業市場格局
3.1.6 全球運營商布局大數據業務
3.1.7 部分國家大數據發展政策環境
3.1.8 部分國家運營商大數據發展狀況
3.1.9 發達國家大數據產業發展特點
3.2 2015-2018年歐盟開放數據戰略分析
3.2.1 大數據產業發展戰略
3.2.2 加大技術研發資助力度
3.2.3 探索公私合作項目
3.2.4 推進大數據應用舉措
3.2.5 歐盟大數據發展規劃
3.3 2015-2018年美國大數據產業發展分析
3.3.1 大數據發展戰略
3.3.2 大數據產業狀況
3.3.3 大數據應用案例
3.3.4 大數據技術發展措施
3.3.5 針對安全問題的政策
3.3.6 產業發展的經驗借鑒
3.4 2015-2018年日本大數據產業發展分析
3.4.1 大數據產業地位
3.4.2 市場規模及趨勢
3.4.3 看好大數據經濟效益
3.4.4 加強制造業大數據應用
3.4.5 運行大數據預防災害
3.4.6 產業重點企業分析
3.5 2015-2018年其他國家大數據產業發展狀況
3.5.1 英國
3.5.2 法國
3.5.3 愛爾蘭
3.5.4 澳大利亞
3.5.5 韓國
3.5.6 新加坡

第四章 2015-2018年中國大數據產業發展分析


4.1 2015-2018年中國大數據產業發展綜述
4.1.1 產業發展歷程
4.1.2 產業發展階段
4.1.3 產業運行情況
4.1.4 產業發展提速
4.1.5 推動云基地建設
4.1.6 交易中心成立
4.2 2015-2018年中國大數據產業布局
4.2.1 市場供給結構
4.2.2 應用行業分布
4.2.3 區域集聚發展
4.2.4 華北產業集聚
4.3 2015-2018年中國大數據產業需求分析
4.3.1 主要行業大數據需求狀況
4.3.2 企業大數據的應用及需求
4.3.3 大數據存儲領域需求分析
4.3.4 中國小型機市場需求分析
4.4 中國大數據產業存在的問題
4.4.1 大數據產業發展難點
4.4.2 大數據產業存在的問題
4.4.3 大數據產業的現實挑戰
4.4.4 大數據應用面臨的挑戰
4.4.5 大數據安全問題分析
4.5 中國大數據產業的發展策略
4.5.1 大數據應作為國家戰略重點
4.5.2 大數據產業發展的政策建議
4.5.3 加快大數據的研發與應用
4.5.4 應避免大數據的過度建設

第五章 2015-2018年大數據產業發展格局及發展模式


5.1 2015-2018年大數據產業競爭格局
5.1.1 不同規模企業的競爭力分析
5.1.2 IT產業競相布局大數據產業
5.1.3 網絡保險市場大數據競爭狀況
5.1.4 企業在智慧城市建設領域的競爭
5.2 2015-2018年中國大數據產業區域發展狀況
5.2.1 青海省
5.2.2 江蘇省
5.2.3 四川省
5.2.4 貴州省
5.2.5 廣東省
5.2.6 北京市
5.2.7 上海市
5.2.8 重慶市
5.2.9 廣州市
5.3 2015-2018年大數據產業鏈及市場主體分析
5.3.1 大數據產業鏈介紹
5.3.2 大數據產業結構
5.3.3 大數據主要子行業
5.4 2015-2018年大數據行業的盈利模式
5.4.1 解決方案
5.4.2 基礎設施
5.4.3 數據產品
5.4.4 行業應用
5.5 2015-2018年大數據業務的商業模式
5.5.1 大數據業務商業模式類型
5.5.2 大數據商業模式及應用特點
5.5.3 重點企業大數據商業模式
5.5.4 構建創新的大數據商業模式

第六章 2015-2018年中國大數據行業主要設備市場分析


6.1 大數據一體機市場分析
6.1.1 大數據一體機簡介
6.1.2 大數據一體機的優劣分析
6.1.3 大數據一體機的用戶類型
6.1.4 國外競爭格局與品牌分布
6.1.5 國內市場競爭格局分析
6.1.6 國內企業競爭優劣勢分析
6.1.7 國內主流品牌及其特點
6.2 大數據處理和分析軟件市場分析
6.2.1 大數據與商業智能的關系
6.2.2 商業智能軟件的應用價值
6.2.3 全球商業分析軟件市場規模
6.2.4 全球大數據軟件市場發展態勢
6.2.5 國內大數據軟件市場發展狀況
6.2.6 國內商業智能軟件下游市場
6.2.7 全球大數據軟件市場發展潛力

第七章 2015-2018年重點行業大數據應用分析


7.1 醫療行業
7.1.1 醫療行業大數據應用價值
7.1.2 醫療行業大數據應用場景
7.1.3 醫療行業的數據類型分析
7.1.4 大數據對醫療行業的影響
7.1.5 醫療行業大數據應用的掣肘
7.1.6 醫療大數據實現中的關鍵問題
7.1.7 大數據在醫療領域的發展趨勢
7.2 金融行業
7.2.1 金融行業大數據應用價值
7.2.2 金融行業大數據應用領域
7.2.3 金融行業大數據應用狀況
7.2.4 金融行業大數據特征現狀
7.2.5 大數據優化企業融資環境
7.2.6 金融行業大數據應用案例
7.2.7 大數據帶來的挑戰及對策
7.3 電子商務
7.3.1 大數據處理對電子商務的影響
7.3.2 電子商務大數據的應用需求
7.3.3 電子商務大數據的具體應用
7.3.4 數據分析提高電商企業績效
7.3.5 電子商務大數據的發展機遇
7.3.6 全球首個電商大數據指數發布
7.3.7 電子商務大數據應用挑戰及對策
7.4 零售行業
7.4.1 零售行業大數據應用價值
7.4.2 零售行業大數據應用需求
7.4.3 零售行業數據采集方式
7.4.4 零售行業大數據應用案例
7.4.5 零售巨頭積極運用大數據
7.5 電信行業
7.5.1 電信行業大數據應用價值
7.5.2 電信行業大數據應用背景
7.5.3 電信行業大數據應用需求
7.5.4 電信行業大數據應用情況
7.5.5 運營商數據中心建設動態
7.5.6 電信行業大數據應用案例
7.5.7 電信行業大數據發展機會
7.6 交通行業
7.6.1 交通行業大數據應用意義
7.6.2 交通行業大數據應用優勢
7.6.3 交通行業大數據應用需求
7.6.4 交通行業大數據應用案例
7.6.5 交通行業大數據應用問題及對策
7.6.6 交通行業大數據應用發展展望
7.7 智慧城市
7.7.1 中國智慧城市的發展現狀
7.7.2 智慧城市大數據應用需求
7.7.3 智慧城市大數據應用價值
7.7.4 智慧城市大數據應用領域
7.7.5 智慧城市大數據應用案例
7.8 政府公共服務
7.8.1 政府公共服務中大數據應用價值
7.8.2 大數據在電子政務領域的應用
7.8.3 政府網絡執政中大數據應用挑戰
7.8.4 政府統計工作中大數據應用機遇
7.8.5 大數據時代對政府信息公開的需求
7.8.6 軍隊管理中大數據的應用策略
7.9 其他行業
7.9.1 電力行業大數據應用分析
7.9.2 房地產業大數據應用狀況
7.9.3 服裝行業大數據應用分析
7.9.4 旅游行業大數據應用策略
7.9.5 影視行業大數據應用分析
7.9.6 媒體行業大數據應用狀況

第八章 2015-2018年國外大數據行業重點企業發展形勢


8.1 IBM
8.1.1 企業發展概況
8.1.2 企業經營狀況
8.1.3 項目投資動態
8.1.4 項目合作動態
8.1.5 在華客戶案例
8.2 甲骨文
8.2.1 企業發展概況
8.2.2 企業經營狀況
8.2.3 大數據解決方案
8.2.4 大數據服務內容
8.2.5 企業大數據策略
8.2.6 大數據成發展重點
8.3 微軟
8.3.1 企業發展概況
8.3.2 企業經營狀況
8.3.3 大數據解決方案
8.3.4 企業發展優勢
8.3.5 大數據發展現狀
8.3.6 推進數據中心建設
8.4 SAP
8.4.1 企業發展概況
8.4.2 企業經營狀況
8.4.3 大數據解決方案
8.4.4 大數據查詢平臺
8.4.5 大數據預測平臺
8.4.6 新版數字解決方案
8.4.7 在中國市場的地位
8.5 EMC
8.5.1 企業發展概況
8.5.2 企業經營狀況
8.5.3 大數據解決方案
8.5.4 大數據發展戰略
8.5.5 中國市場發展策略
8.6 惠普
8.6.1 企業發展概況
8.6.2 企業經營狀況
8.6.3 大數據領域發展動態
8.6.4 云監控大數據解決方案
8.7 其他企業
8.7.1 Teradata
8.7.2 NetApp
8.7.3 亞馬遜
8.7.4 Google
8.7.5 Cloudera

第九章 2015-2018年國內大數據行業重點企業發展形勢


9.1 中國移動通信集團公司
9.1.1 企業發展概況
9.1.2  2018年中國移動經營狀況分析
9.1.3 2018年中國移動經營狀況分析
9.1.4 2018年中國移動經營狀況分析
9.1.5 中國移動大數據發展動態
9.2 中國電信集團公司
9.2.1 企業發展概況
9.2.2  2018年中國電信經營狀況分析
9.2.3 2018年中國電信經營狀況分析
9.2.4 2018年中國電信經營狀況分析
9.2.5 電信加快數據中心建設
9.3 中國聯通集團
9.3.1 企業發展概況
9.3.2 經營效益分析
9.3.3 業務經營分析
9.3.4 財務狀況分析
9.3.5 大數據業務發展分析
9.3.6 未來前景展望
9.4 百度公司
9.4.1 企業發展概況
9.4.2 企業經營狀況
9.4.3 大數據解決方案
9.4.4 百度大數據引擎
9.4.5 產業園建設規劃
9.5 騰訊公司
9.5.1 企業發展概況
9.5.2 企業經營狀況
9.5.3 騰訊大數據平臺
9.5.4 構建大數據生態
9.5.5 加快布局大數據
9.6 北京拓爾思信息技術股份有限公司
9.6.1 企業發展概況
9.6.2 經營效益分析
9.6.3 業務經營分析
9.6.4 財務狀況分析
9.6.5 大數據業務
9.6.6 未來前景展望
9.7 北京東方國信科技股份有限公司
9.7.1 企業發展概況
9.7.2 經營效益分析
9.7.3 業務經營分析
9.7.4 財務狀況分析
9.7.5 布局大數據
9.7.6 未來前景展望
9.8 北京同有飛驥科技股份有限公司
9.8.1 企業發展概況
9.8.2 經營效益分析
9.8.3 業務經營分析
9.8.4 財務狀況分析
9.8.5 發布大數據存儲
9.8.6 未來前景展望
9.9 浪潮集團
9.9.1 企業發展概況
9.9.2 云計算發展戰略
9.9.3 大數據一體機產品
9.9.4 大數據產業基地
9.9.5 企業布局大數據
9.9.6 建立智慧城市平臺
9.10 華為技術有限公司
9.10.1 企業發展概況
9.10.2 推出大數據一體機
9.10.3 發布企業級大數據分析平臺
9.10.4 與央視合作大數據存儲系統
9.10.5 華為將擴大大數據產業規模
9.11 阿里巴巴集團
9.11.1 企業發展概況
9.11.2 企業經營狀況
9.11.3 企業大數據應用策略
9.11.4 B2B業務大數據模式
9.11.5 建設城市大數據平臺
9.11.6 大數據產業發展動態

第十章 大數據產業投資戰略分析


10.1 全球大數據產業投資狀況
10.1.1 大數據市場投資空間巨大
10.1.2 數據中心的投資建設加快
10.1.3 大數據融資規模持續上升
10.1.4 大數據行業風險投資動向
10.1.5 大數據企業投融資動態
10.2 中國大數據產業投融資狀況分析
10.2.1 大數據產業投資歷程回顧
10.2.2 大數據企業融資情況分析
10.2.3 大數據產業投資領域分布
10.2.4 國內外大數據創業投資對比
10.2.5 大數據投資存在概念泡沫
10.2.6 大數據創業企業投資方向
10.2.7 國內大數據企業融資動態
10.3 大數據產業投資機遇
10.3.1 大數據產業的投資機遇
10.3.2 大數據產業的投資熱點
10.3.3 大數據時代的投資機遇
10.3.4 大數據應用行業潛在市場
10.4 大數據產業投資風險及防范
10.4.1 大數據行業投資風險綜述
10.4.2 數據的流動性和可獲取性風險
10.4.3 大數據項目投資風險急劇增加
10.4.4 評估大數據產業投資回報的措施

第十一章 2019-2023年大數據產業發展前景及趨勢


11.1 全球大數據產業發展前景及趨勢預測
11.1.1 全球大數據市場規模預測
11.1.2 全球大數據收入規模預測
11.1.3 全球大數據分析方案收入預測
11.1.4 全球大數據市場發展熱點展望
11.2 中國大數據產業發展前景及趨勢預測
11.2.1 “十三五”發展機遇
11.2.2 大數據市場發展機會
11.2.3 大數據市場發展趨勢
11.2.4 大數據市場重點內容
11.2.5 大數據人才需求預測
11.2.6 大數據市場熱點猜想
11.2.7 應用市場發展趨勢
11.2.8 渠道模式趨勢分析
11.2.9 技術與產品趨勢
11.3 對2019-2023年中國大數據產業預測分析
11.3.1 對中國大數據產業發展因素分析
11.3.2 對2019-2023年全球大數據市場規模預測
11.3.3 對2019-2023年中國大數據市場規模預測
11.3.4 對2019-2023年中國移動互聯網市場規模預測
11.3.5 對2019-2023年中國金融行業大數據投資規模預測
附錄
附錄一:促進大數據發展行動綱要
附錄二:貴州省關于加快大數據產業發展應用若干政策的意見
附錄三:貴州省大數據產業發展應用規劃綱要(2014-2020年)
附錄四:廣東省大數據發展規劃(2015-2020年)
附錄五:青海省關于促進云計算發展培育大數據產業實施意見

圖表目錄

 
圖表1 大數據的類型
圖表2 大數據的4V特征
圖表3 大數據的構成
圖表4 大數據技術框架
圖表5 大數據的發展階段
圖表6 大數據的價值
圖表7 大數據產業鏈全景圖
圖表8 大數據產業相關企業一覽圖
圖表9 大數據產業鏈示意圖
圖表10 大數據政策比較框架
圖表11 各國大數據戰略規劃比較
圖表12 各國技術能力儲備政策比較
圖表13 國外政府數據開放與共享主要政策
圖表14 國外政府數據開放與共享主要政策(續)
圖表15 2015-2018年國內生產總值及其增速
圖表16 2015-2018年國內生產總值及增長速度
圖表17 2015-2018年全社會固定資產投資
圖表18  2018年分行業固定資產投資(不含農戶)及其增速
圖表19 2015-2018年全社會固定資產投資
圖表20  2018年按領域分固定資產投資(不含農戶)及其占比
圖表21  2018年分行業固定資產投資(不含農戶)及其增長速度
圖表22  2018年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表23 2015-2018年全部工業增加值及其增長情況
圖表24 2015-2018年全社會建筑業增加值及其增長速度
圖表25 2015-2018年全部工業增加值及其增長速度
圖表26  2018年主要工業產品產量及其增長速度
圖表27  2018年按收入來源分全國居民人均可支配收入及其占比
圖表28  2018年年末人口數及其構成
圖表29 2015-2018年研究與試驗發展(R&D)經費支出
圖表30  2018年專利申請受理、授權和有效專利情況
圖表31 大數據關鍵技術
圖表32 大數據技術關注度
圖表33  2018年全球大數據細分市場
圖表34 2015-2018年全球大數據細分領域市場規模及預測
圖表35 調查樣本企業行業分布
圖表36 互聯網行業大數據應用場景
圖表37 電信行業大數據應用場景
圖表38 金融行業大數據應用場景
圖表39 制造行業大數據應用場景
圖表40 企業現有的數據規模
圖表41 企業數據類型的構成
圖表42 大數據時代企業所能感覺到的數據變化
圖表43 目前企業處理大數據所面臨的問題
圖表44 企業對大數據的態度和認知
圖表45 企業在線則大數據平臺時所考慮的因素
圖表46 企業小型機的當前使用情況及未來計劃
圖表47 四川省大數據應用方向
圖表48 大數據產業主要數據資產類企業
圖表49 大數據產業結構
圖表50 大數據行業目前的四大盈利模式
圖表51 什么是大數據
圖表52 大數據智能洞察金融業
圖表53 金融行業客戶的重要性
圖表54 大數據洞察推動民生銀行的轉型與創新
圖表55 大數據預測金融欺詐
圖表56 中國金融行業大數據應用投資結構
圖表57 銀行大數據應用
圖表58 保險行業的大數據應用
圖表59 2013年中國金融機構數量
圖表60 銀行大數據基本狀況
圖表61 保險業數據信息服務市場規模
圖表62 證券業數據信息服務市場規模
圖表63 中信銀行大數據應用技術架構圖
圖表64 客戶綜合分析管理系統功能架構圖
圖表65 客戶生命周期服務管理
圖表66 移動互聯網時代產業競爭分析
圖表67 2015-2018年電信業務總量與業務收入增長情況
圖表68 2015-2018年中國電信行業IT解決方案市場規模及預測
圖表69 電信運營商大數據應用
圖表70 大數據與客戶生命周期管理
圖表71 廣東移動使用的Apache Hadoop軟件的英特爾分發版
圖表72 電信運營商大數據處理需求
圖表73 智能交通的數據處理體系
圖表74 智慧城市大數據應用分布
圖表75 基于Hadoop的區域衛生信息平臺數據處理解決方案
圖表76 大數據在房地產開發中的應用分析
圖表77 房地產企業精準營銷流程
圖表78 大數據在房地產營銷中的應用分析
圖表79 2007年至2013年央視一套(CCTV-1)央視春晚收視率
圖表80 大互聯網電視集成業務牌照方
圖表81 2015-2018年IBM綜合收益表
圖表82 2015-2018年IBM收入分地區資料
圖表83 2015-2018年IBM綜合收益表
圖表84 2015-2018年IBM收入分地區資料
圖表85 2015-2018年IBM綜合收益表
圖表86 2015-2018年IBM收入分部門資料
圖表87 2012-2014財年甲骨文綜合收益表
圖表88 2014-2015財年甲骨文綜合收益表
圖表89 2014-2015財年甲骨文收入分地區資料
圖表90 2015-2016財年甲骨文綜合收益表
圖表91 2012-2014財年微軟綜合收益表
圖表92 2013-2015財年微軟綜合收益表
圖表93 2013-2015財年微軟收入分部門資料
圖表94 2013-2015財年微軟收入分地區資料
圖表95 2015-2016財年微軟綜合收益表
圖表96 2015-2016財年微軟收入分部門資料
圖表97 2015-2018年SAP綜合收益表
圖表98 2015-2018年SAP收入分地區資料
圖表99 2015-2018年SAP綜合收益表
圖表100 2015-2018年SAP收入分地區資料
圖表101 2015-2018年SAP綜合收益表
圖表102 2015-2018年SAP收入分地區資料
圖表103 2015-2018年EMC綜合收益表
圖表104 2015-2018年EMC收入分部門資料
圖表105 2015-2018年EMC收入分地區資料
圖表106 2015-2018年EMC綜合收益表
圖表107 2015-2018年EMC收入分部門資料
圖表108 2015-2018年EMC收入分地區資料
圖表109 2015-2018年EMC綜合收益表
圖表110 2015-2018年EMC收入分部門資料
圖表111 2015-2018年EMC收入分地區資料
圖表112 2012-2014財年惠普綜合收益表
圖表113 2012-2014財年惠普收入分地區資料
圖表114 2014-2015財年惠普綜合收益表
圖表115 2014-2015財年惠普收入分部門資料
圖表116 2015-2016財年惠普綜合收益表
圖表117 2015-2016財年惠普收入分部門資料
圖表118 惠普PCS云監控系統解決方案架構
圖表119 惠普分布式并行計算存儲云平臺
圖表120 谷歌基于Percolator的增量處理索引系統
圖表121 2015-2018年中國移動綜合收益表
圖表122 2015-2018年中國移動收入分部門資料
圖表123 2015-2018年中國移動綜合收益表
圖表124 2015-2018年中國移動收入分部資料
圖表125 2015-2018年中國移動綜合收益表
圖表126 2015-2018年中國電信綜合收益表
圖表127 2015-2018年中國電信收入分部門資料
圖表128 2015-2018年中國電信綜合收益表
圖表129 2015-2018年中國電信收入分部資料
圖表130 2015-2018年中國電信綜合收益表
圖表131 2015-2018年中國聯合網絡通信股份有限公司總資產和凈資產
圖表132 2015-2018年中國聯合網絡通信股份有限公司營業收入和凈利潤
圖表133 2018年中國聯合網絡通信股份有限公司營業收入和凈利潤
圖表134 2015-2018年中國聯合網絡通信股份有限公司現金流量
圖表135 2018年中國聯合網絡通信股份有限公司現金流量
圖表136 2018年中國聯合網絡通信股份有限公司主營業務收入分行業、產品、地區
圖表137 2015-2018年中國聯合網絡通信股份有限公司成長能力
圖表138 2018年中國聯合網絡通信股份有限公司成長能力
圖表139 2015-2018年中國聯合網絡通信股份有限公司短期償債能力
圖表140 2018年中國聯合網絡通信股份有限公司短期償債能力
圖表141 2015-2018年中國聯合網絡通信股份有限公司長期償債能力
圖表142 2018年中國聯合網絡通信股份有限公司長期償債能力
圖表143 2015-2018年中國聯合網絡通信股份有限公司運營能力
圖表144 2018年中國聯合網絡通信股份有限公司運營能力
圖表145 2015-2018年中國聯合網絡通信股份有限公司盈利能力
圖表146 2018年中國聯合網絡通信股份有限公司盈利能力
圖表147 2015-2018年百度綜合收益表
圖表148 2015-2018年百度收入分部門資料
圖表149 2015-2018年百度收入分地區資料
圖表150 2015-2018年百度綜合收益表
圖表151 2015-2018年百度收入分部資料
圖表152 2015-2018年百度綜合收益表
圖表153 百度大數據+平臺
圖表154 九寨溝景區客流量預測系統
圖表155 峨眉山景區游客七日去向展示
圖表156 利用大數據進行在線精準營銷的效果
圖表157 2015-2018年騰訊綜合收益表
圖表158 2015-2018年騰訊收入分部門資料
圖表159 2015-2018年騰訊綜合收益表
圖表160 2015-2018年騰訊收入分部資料
圖表161 2015-2018年騰訊收入分地區資料
圖表162 2015-2018年騰訊綜合收益表
圖表163 2015-2018年騰訊收入分部資料
圖表164 騰訊大數據平臺的核心模塊
圖表165 Gaia主要結構
圖表166 TDBank的處理系統
圖表167 TDBank運行流程
圖表168 騰訊分布式數據倉庫
圖表169 Spark VS Mapreduce
圖表170 TRC運作流程
圖表171 2015-2018年北京拓爾思信息技術股份有限公司總資產和凈資產
圖表172 2015-2018年北京拓爾思信息技術股份有限公司營業收入和凈利潤
圖表173  2018年北京拓爾思信息技術股份有限公司營業收入和凈利潤
圖表174 2015-2018年北京拓爾思信息技術股份有限公司現金流量
圖表175  2018年北京拓爾思信息技術股份有限公司現金流量
圖表176  2018年北京拓爾思信息技術股份有限公司主營業務收入分行業、分產品、分地區
圖表177 2015-2018年北京拓爾思信息技術股份有限公司成長能力
圖表178  2018年北京拓爾思信息技術股份有限公司成長能力
圖表179 2015-2018年北京拓爾思信息技術股份有限公司短期償債能力
圖表180  2018年北京拓爾思信息技術股份有限公司短期償債能力
圖表181 2015-2018年北京拓爾思信息技術股份有限公司長期償債能力
圖表182  2018年北京拓爾思信息技術股份有限公司長期償債能力
圖表183 2015-2018年北京拓爾思信息技術股份有限公司運營能力
圖表184  2018年北京拓爾思信息技術股份有限公司運營能力
圖表185 2015-2018年北京拓爾思信息技術股份有限公司盈利能力
圖表186  2018年北京拓爾思信息技術股份有限公司盈利能力
圖表187 2015-2018年北京東方國信科技股份有限公司總資產和凈資產
圖表188 2015-2018年北京東方國信科技股份有限公司營業收入和凈利潤
圖表189  2018年北京東方國信科技股份有限公司營業收入和凈利潤
圖表190 2015-2018年北京東方國信科技股份有限公司現金流量
圖表191  2018年北京東方國信科技股份有限公司現金流量
圖表192  2018年北京東方國信科技股份有限公司主營業務收入分行業、分產品、分地區
圖表193 2015-2018年北京東方國信科技股份有限公司成長能力
圖表194  2018年北京東方國信科技股份有限公司成長能力
圖表195 2015-2018年北京東方國信科技股份有限公司短期償債能力
圖表196  2018年北京東方國信科技股份有限公司短期償債能力
圖表197 2015-2018年北京東方國信科技股份有限公司長期償債能力
圖表198  2018年北京東方國信科技股份有限公司長期償債能力
圖表199 2015-2018年北京東方國信科技股份有限公司運營能力
圖表200  2018年北京東方國信科技股份有限公司運營能力
圖表201 2015-2018年北京東方國信科技股份有限公司盈利能力
圖表202  2018年北京東方國信科技股份有限公司盈利能力
圖表203 2015-2018年北京同有飛驥科技股份有限公司總資產和凈資產
圖表204 2015-2018年北京同有飛驥科技股份有限公司營業收入和凈利潤
圖表205  2018年北京同有飛驥科技股份有限公司營業收入和凈利潤
圖表206 2015-2018年北京同有飛驥科技股份有限公司現金流量
圖表207  2018年北京同有飛驥科技股份有限公司現金流量
圖表208  2018年北京同有飛驥科技股份有限公司主營業務收入分行業、分產品、分地區
圖表209 2015-2018年北京同有飛驥科技股份有限公司成長能力
圖表210  2018年北京同有飛驥科技股份有限公司成長能力
圖表211 2015-2018年北京同有飛驥科技股份有限公司短期償債能力
圖表212  2018年北京同有飛驥科技股份有限公司短期償債能力
圖表213 2015-2018年北京同有飛驥科技股份有限公司長期償債能力
圖表214  2018年北京同有飛驥科技股份有限公司長期償債能力
圖表215 2015-2018年北京同有飛驥科技股份有限公司運營能力
圖表216  2018年北京同有飛驥科技股份有限公司運營能力
圖表217 2015-2018年北京同有飛驥科技股份有限公司盈利能力
圖表218  2018年北京同有飛驥科技股份有限公司盈利能力
圖表219 2013-2014財年阿里巴巴綜合收益表
圖表220 2013-2015財年阿里巴巴綜合收益表
圖表221 2014-2015財年阿里巴巴收入分部門資料
圖表222 2014-2015財年阿里巴巴收入分產品資料
圖表223 2014-2016財年阿里巴巴綜合收益表
圖表224 2014-2016財年阿里巴巴收入分部門資料
圖表225 2014-2016財年阿里巴巴收入分產品資料
圖表226 大數據公司融資統計表
圖表227  2018年大數據企業融資的主要領域
圖表228  2018年大數據創業企業融資情況
圖表229  2018年大數據融資月度分布情況
圖表230  2018年大數據融資輪次
圖表231 調查分析所涉及的中外大數據創業型企業名錄及領域分類
圖表232 大數據投資領域分類
圖表233 所有國內外大數據企業在基礎設施方面的分布
圖表234 所有國內外大數據企業在應用產品方面的分布
圖表235 國內外大數據企業所在領域的對比
圖表236 國外每月獲得投資的大數據企業數量分布圖
圖表237 麥肯錫全球研究所針對美國各個行業應用大數據做的評估
圖表238 全球大數據市場預測
圖表239 2014-2020年中國企業級大數據市場應用規模預測
圖表240 2013-2018年中國大數據營銷服務市場規模預測

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