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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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