当前位置:首页 > 研究报告 > 文化服务 > 互联网 > 2018-2022年中国大数据行业投资分析及前景预测报告(上中下卷)

2018-2022年中国大数据行业投资分析及前景预测报告(上中下卷)

中国投资咨询网www.ocn.com.cn2017/11/3
  • 首次出版:2013年12月   最新修订:2017年10月
  • 报告主编:蔡 灵, 薛胜文, 李方庭, 沈哲彦
  • 交付方式:特快专递(2-3天送达)
  • 报告属性:共669页、54.9万字、268个图表
  • 中文版全价:RMB8600 印刷版:RMB7600 电子版:RMB8100
  • 英文版全价:USD6800 印刷版:USD5800 电子版:USD5800
  • 定购电话:0755-82571522、82571566、400-008-1522
  • 24小时服务热线:138 0270 8576
现代服务业专项发展规划,点击进入>>

第一章 大数据产业相关概述
1.1 大数据介绍
1.1.1 大数据的产生
1.1.2 大数据的定义
1.1.3 大数据的类型
1.1.4 大数据的特点
1.1.5 大数据的数据来源
1.1.6 大数据的各个环节
1.2 大数据的价值及影响
1.2.1 大数据的价值
1.2.2 大数据研究意义
1.2.3 大数据的应用价值
1.2.4 对信息时代的影响
1.3 大数据产业简介
1.3.1 大数据产业的概念
1.3.2 大数据产业链分析
1.3.3 大数据产业发展的必然性
1.3.4 大数据产业的战略地位
1.4 结构化数据与非结构化数据分析
1.4.1 结构化数据分析
1.4.2 非结构化数据分析
第二章 大数据产业发展环境分析
2.1 政策(Political)环境
2.1.1 发达国家大数据政策对比
2.1.2 数据中心建设指导意见
2.1.3 大数据成为国家发展战略
2.1.4 政府进一步开放数据平台
2.1.5 行业政策密集出台
2.1.6 地方政策不断加码
2.1.7 管理机制初步形成
2.2 经济(Economic)环境
2.2.1 世界经济形势分析
2.2.2 中国经济运行现状
2.2.3 工业经济运行分析
2.2.4 经济结构转型方向
2.2.5 中国经济发展预测
2.3 社会(Social)环境
2.3.1 人口环境分析
2.3.2 科技投入状况
2.3.3 城镇化发展进程
2.3.4 行业背景分析
2.4 技术(Technological)环境
2.4.1 大数据关键技术介绍
2.4.2 大数据技术研发热点分析
2.4.3 大数据技术重点关注领域
2.4.4 世界主要企业加快技术研发
2.4.5 数据中心发展的技术影响因素
第三章 2015-2017年国际大数据产业发展分析
3.1 2015-2017年全球大数据产业总体发展分析
3.1.1 产业发展规模
3.1.2 细分市场格局
3.1.3 市场竞争格局
3.1.4 应用状况调查
3.1.5 产业布局分析
3.1.6 发展政策环境
3.1.7 运营商发展状况
3.2 2015-2017年欧盟开放数据战略分析
3.2.1 大数据产业发展战略
3.2.2 加大技术研发资助力度
3.2.3 探索公私合作项目
3.2.4 推进大数据应用举措
3.2.5 推进大数据基础建设
3.2.6 欧盟大数据发展规划
3.3 2015-2017年美国大数据产业发展分析
3.3.1 大数据产业发展战略
3.3.2 大数据产业发展状况
3.3.3 大数据应用案例分析
3.3.4 大数据技术发展措施
3.3.5 针对安全问题的政策
3.3.6 产业发展的经验借鉴
3.3.7 布局大数据预测市场
3.4 2015-2017年日本大数据产业发展分析
3.4.1 大数据产业地位
3.4.2 大数据发展规模
3.4.3 制造业大数据应用
3.4.4 运行大数据预防灾害
3.4.5 产业重点企业分析
3.5 2015-2017年其他国家大数据产业发展状况
3.5.1 英国
3.5.2 法国
3.5.3 爱尔兰
3.5.4 澳大利亚
3.5.5 韩国
3.5.6 新加坡
第四章 2015-2017年中国大数据产业发展分析
4.1 2015-2017年中国大数据产业发展综述
4.1.1 市场发展阶段
4.1.2 产业驱动主体
4.1.3 产业运行情况
4.1.4 产业发展提速
4.1.5 推动云基地建设
4.1.6 交易中心成立
4.2 2015-2017年中国大数据产业布局
4.2.1 市场供给结构
4.2.2 人才供需结构
4.2.3 应用行业分布
4.2.4 区域集聚发展
4.2.5 华北产业集聚
4.3 2015-2017年中国大数据产业需求分析
4.3.1 主要行业大数据需求状况
4.3.2 企业大数据的应用及需求
4.3.3 大数据细分领域需求分析
4.3.4 大数据存储领域需求分析
4.3.5 数据小型机市场需求分析
4.4 中国大数据产业存在的问题
4.4.1 大数据产业发展难点
4.4.2 大数据产业存在的问题
4.4.3 大数据产业的现实挑战
4.4.4 大数据应用面临的挑战
4.4.5 大数据技术发展问题
4.4.6 大数据安全问题分析
4.5 中国大数据产业的发展策略
4.5.1 大数据应作为国家战略重点
4.5.2 大数据产业发展的政策建议
4.5.3 加快大数据的研发与应用
4.5.4 应避免大数据的过度建设
4.5.5 进一步打破数据信息孤岛
第五章 2015-2017年大数据产业发展格局及发展模式
5.1 2015-2017年大数据产业竞争格局
5.1.1 大数据企业竞争格局分析
5.1.2 不同规模企业的竞争力分析
5.1.3 IT产业竞相布局大数据产业
5.1.4 网络保险市场大数据竞争状况
5.2 2015-2017年中国大数据产业区域发展状况
5.2.1 河南省
5.2.2 湖北省
5.2.3 青海省
5.2.4 江苏省
5.2.5 四川省
5.2.6 贵州省
5.2.7 江西省
5.2.8 广东省
5.2.9 北京市
5.2.10 上海市
5.2.11 重庆市
5.2.12 广州市
5.3 2015-2017年大数据产业链及市场主体分析
5.3.1 大数据产业链介绍
5.3.2 大数据产业结构
5.3.3 大数据主要子行业
5.4 2015-2017年大数据交易市场分析
5.4.1 大数据交易市场环境
5.4.2 大数据交易产业链
5.4.3 大数据交易市场规模
5.4.4 大数据交易市场发展状况
5.4.5 大数据交易平台发展分析
5.4.6 大数据交易市场人才需求
5.5 2015-2017年大数据行业的盈利模式
5.5.1 解决方案
5.5.2 基础设施
5.5.3 数据产品
5.5.4 行业应用
5.6 2015-2017年大数据业务的商业模式
5.6.1 大数据业务商业模式类型
5.6.2 大数据商业模式及应用特点
5.6.3 重点企业大数据商业模式
5.6.4 构建创新的大数据商业模式
第六章 2015-2017年中国大数据行业主要设备市场分析
6.1 大数据一体机市场分析
6.1.1 大数据一体机简介
6.1.2 大数据一体机的优劣分析
6.1.3 大数据一体机的用户类型
6.1.4 国外竞争格局与品牌分布
6.1.5 国内市场竞争格局分析
6.1.6 国内企业竞争优劣势分析
6.1.7 国内主流品牌及其特点
6.2 大数据处理和分析软件市场分析
6.2.1 大数据与商业智能的关系
6.2.2 商业智能软件的应用价值
6.2.3 全球商业分析软件市场规模
6.2.4 全球大数据软件市场发展动态
6.2.5 国内大数据软件市场发展状况
6.2.6 国内商业智能软件下游市场
6.2.7 全球大数据软件市场发展机遇
第七章 2015-2017年重点行业大数据应用分析
7.1 医疗行业
7.1.1 医疗行业大数据应用价值
7.1.2 医疗行业大数据应用场景
7.1.3 医疗大数据产业链分析
7.1.4 医疗大数据覆盖范围
7.1.5 医疗大数据参与主体
7.1.6 大数据对医疗行业的影响
7.1.7 医疗行业大数据应用的掣肘
7.1.8 医疗大数据实现中的关键问题
7.1.9 大数据在医疗领域的发展趋势
7.2 金融行业
7.2.1 金融行业大数据应用价值
7.2.2 金融行业大数据应用领域
7.2.3 金融大数据产业链分析
7.2.4 金融行业大数据应用状况
7.2.5 金融行业大数据特征现状
7.2.6 大数据优化企业融资环境
7.2.7 区域大数据金融发展状况
7.2.8 金融行业大数据应用案例
7.2.9 大数据带来的挑战及对策
7.2.10 金融大数据应用前景预测
7.3 电子商务
7.3.1 大数据处理对电子商务的影响
7.3.2 电子商务大数据的应用需求
7.3.3 电子商务大数据的具体应用
7.3.4 数据分析提高电商企业绩效
7.3.5 电子商务大数据的发展机遇
7.3.6 全球首个电商大数据指数发布
7.3.7 电子商务大数据应用挑战及对策
7.4 零售行业
7.4.1 零售行业大数据应用价值
7.4.2 零售大数据产业链分析
7.4.3 零售行业大数据应用需求
7.4.4 零售行业大数据应用现状
7.4.5 零售行业数据采集方式
7.4.6 零售行业大数据应用案例
7.4.7 零售巨头积极运用大数据
7.5 电信行业
7.5.1 电信大数据发展历程
7.5.2 电信行业大数据应用价值
7.5.3 通信大数据产业链分析
7.5.4 电信大数据应用优势
7.5.5 电信行业大数据应用需求
7.5.6 电信行业大数据应用情况
7.5.7 运营商数据中心建设分布
7.5.8 电信行业大数据应用案例
7.5.9 电信行业大数据发展机会
7.5.10 电信大数据应用面临的挑战
7.6 交通行业
7.6.1 交通行业大数据应用意义
7.6.2 交通行业大数据应用优势
7.6.3 交通行业大数据应用需求
7.6.4 成立国家级交通大数据实验室
7.6.5 交通行业大数据应用案例
7.6.6 交通行业大数据应用问题及对策
7.6.7 交通行业大数据应用发展展望
7.7 旅游行业
7.7.1 旅游大数据应用价值
7.7.2 旅游大数据产业链分析
7.7.3 旅游大数据政策支持力度
7.7.4 旅游企业积极应用大数据
7.7.5 贵阳市旅游大数据建设
7.8 智慧城市
7.8.1 中国智慧城市的发展现状
7.8.2 智慧城市大数据应用现状
7.8.3 智慧城市大数据应用需求
7.8.4 智慧城市大数据应用价值
7.8.5 智慧城市大数据应用领域
7.8.6 智慧城市大数据应用案例
7.9 政府公共服务
7.9.1 政府公共服务中大数据应用价值
7.9.2 大数据在电子政务领域的应用
7.9.3 政府网络执政中大数据应用挑战
7.9.4 政府统计工作中大数据应用机遇
7.9.5 大数据时代对政府信息公开的需求
7.9.6 军队管理中大数据的应用策略
7.10 其他行业
7.10.1 电力行业
7.10.2 房地产业
7.10.3 服装行业
7.10.4 影视行业
7.10.5 媒体行业
第八章 2015-2017年国外大数据行业重点企业发展形势
8.1 IBM
8.1.1 企业发展概况
8.1.2 企业经营状况
8.1.3 项目投资动态
8.1.4 项目合作动态
8.1.5 在华客户案例
8.2 甲骨文
8.2.1 企业发展概况
8.2.2 企业经营状况
8.2.3 大数据解决方案
8.2.4 大数据服务内容
8.2.5 企业大数据策略
8.2.6 大数据成发展重点
8.3 微软
8.3.1 企业发展概况
8.3.2 企业经营状况
8.3.3 大数据解决方案
8.3.4 企业发展优势
8.3.5 大数据发展现状
8.3.6 推进数据中心建设
8.4 SAP
8.4.1 企业发展概况
8.4.2 企业经营状况
8.4.3 大数据解决方案
8.4.4 大数据查询平台
8.4.5 新版数字解决方案
8.4.6 在中国市场的地位
8.5 惠普
8.5.1 企业发展概况
8.5.2 企业经营状况
8.5.3 大数据领域发展动态
8.5.4 云监控大数据解决方案
8.6 其他企业
8.6.1 Teradata
8.6.2 NetApp
8.6.3 亚马逊
8.6.4 Google
8.6.5 Cloudera
第九章 2015-2017年国内大数据行业重点企业发展形势
9.1 中国移动通信集团公司
9.1.1 企业发展概况
9.1.2 2015年企业经营状况
9.1.3 2016年企业经营状况
9.1.4 2017年企业经营状况
9.1.5 终端大数据产品发展优势
9.1.6 中国移动大数据应用状况
9.2 中国电信集团公司
9.2.1 企业发展概况
9.2.2 2015年企业经营状况
9.2.3 2016年企业经营状况
9.2.4 2017年企业经营状况
9.2.5 大数据产业布局
9.2.6 加快数据中心建设
9.3 中国联通集团
9.3.1 企业发展概况
9.3.2 业务发展布局
9.3.3 经营效益分析
9.3.4 业务经营分析
9.3.5 财务状况分析
9.3.6 大数据业务发展分析
9.3.7 未来前景展望
9.4 百度公司
9.4.1 企业发展概况
9.4.2 企业经营状况
9.4.3 大数据解决方案
9.4.4 百度大数据引擎
9.4.5 产业园建设规划
9.5 腾讯公司
9.5.1 企业发展概况
9.5.2 企业经营状况
9.5.3 腾讯大数据平台
9.5.4 构建大数据生态
9.5.5 布局大数据应用
9.6 北京拓尔思信息技术股份有限公司
9.6.1 企业发展概况
9.6.2 经营效益分析
9.6.3 业务经营分析
9.6.4 财务状况分析
9.6.5 大数据业务
9.6.6 未来前景展望
9.7 北京东方国信科技股份有限公司
9.7.1 企业发展概况
9.7.2 经营效益分析
9.7.3 业务经营分析
9.7.4 财务状况分析
9.7.5 未来前景展望
9.8 北京同有飞骥科技股份有限公司
9.8.1 企业发展概况
9.8.2 经营效益分析
9.8.3 业务经营分析
9.8.4 财务状况分析
9.8.5 大数据应用产品
9.8.6 未来前景展望
9.9 浪潮集团
9.9.1 企业发展概况
9.9.2 企业综合实力
9.9.3 大数据一体机产品
9.9.4 企业布局大数据
9.9.5 加快推进地区合作
9.9.6 建立智慧城市平台
9.9.7 推进数据社会化发展
9.10 华为技术有限公司
9.10.1 企业发展概况
9.10.2 公司财务状况
9.10.3 华为大数据一体机应用状况
9.10.4 发布企业级大数据分析平台
9.10.5 华为助力地方大数据发展
9.10.6 华为将扩大大数据产业规模
9.11 阿里巴巴集团
9.11.1 企业发展概况
9.11.2 企业经营状况
9.11.3 企业大数据应用策略
9.11.4 B2B业务大数据模式
9.11.5 打造数据化精准营销
9.11.6 建设城市大数据平台
9.11.7 大数据产业发展动态
第十章 大数据产业投资战略分析
10.1 全球大数据产业投资状况
10.1.1 数据中心的投资建设加快
10.1.2 大数据融资规模持续上升
10.1.3 大数据行业风险投资动向
10.1.4 大数据企业投融资动态
10.2 中国大数据产业投融资状况分析
10.2.1 大数据产业投资历程回顾
10.2.2 大数据企业融资情况分析
10.2.3 大数据产业投资领域分布
10.2.4 国内外大数据创业投资对比
10.2.5 大数据投资存在概念泡沫
10.2.6 大数据创业企业投资方向
10.2.7 国内大数据企业融资动态
10.3 大数据产业投资机遇
10.3.1 大数据产业的投资机遇
10.3.2 大数据产业的投资热点
10.3.3 大数据时代的投资机遇
10.3.4 大数据应用行业潜在市场
10.4 大数据产业投资风险及防范
10.4.1 大数据行业投资风险综述
10.4.2 数据的流动性和可获取性风险
10.4.3 大数据项目投资风险急剧增加
10.4.4 评估大数据产业投资回报的措施
第十一章 2018-2022年大数据产业发展前景及趋势
11.1 全球大数据产业发展前景及趋势预测
11.1.1 全球大数据市场规模预测
11.1.2 全球大数据收入规模预测
11.1.3 全球大数据分析方案收入预测
11.1.4 全球大数据市场发展热点展望
11.2 中国大数据产业发展前景及趋势预测
11.2.1 “十三五”发展机遇
11.2.2 大数据市场发展机会
11.2.3 大数据市场发展趋势
11.2.4 大数据市场重点内容
11.2.5 大数据人才需求预测
11.2.6 大数据市场热点猜想
11.2.7 应用市场发展趋势
11.2.8 渠道模式趋势分析
11.2.9 技术发展方向分析
11.3 大数据产业发展规划(2016-2020)
11.3.1 产业基础
11.3.2 “十三五”形势
11.3.3 发展目标
11.3.4 重点任务
11.3.5 保障措施
11.4 中投顾问对2018-2022年中国大数据产业预测分析
11.4.1 中投顾问对中国大数据产业发展因素分析
11.4.2 中投顾问对2018-2022年全球大数据市场规模预测
11.4.3 中投顾问对2018-2022年中国大数据市场规模预测
11.4.4 中投顾问对2018-2022年中国移动互联网市场规模预测
附录
附录一:促进大数据发展行动纲要
附录二:贵州省关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见
附录三:贵州省大数据产业发展应用规划纲要(2014-2020年)
附录四:广东省大数据发展规划(2015-2020年)
附录五:江西省大数据发展行动计划
附录六:青海省关于促进云计算发展培育大数据产业实施意见

  • 图表目录
  •  

图表1 大数据的类型
图表2 大数据的4V特征
图表3 大数据的构成
图表4 大数据技术框架
图表5 大数据的价值
图表6 大数据产业链全景图
图表7 大数据产业相关企业一览图
图表8 大数据产业链示意图
图表9 大数据政策比较框架
图表10 各国大数据战略规划比较
图表11 各国技术能力储备政策比较
图表12 国外政府数据开放与共享主要政策
图表13 国外政府数据开放与共享主要政策(续)
图表14 2016年中央及部委大数据领域最受关注的十大政策
图表15 《大数据产业发展规划(2016-2020年)》中保障措施关注情况
图表16 各地大数据相关政策举措互联网关注和评价情况
图表17 2017年中国经济主要指标数据
图表18 2016-2017年规模以上工业增加值增速(月度同比)
图表19 2016-2017年固定资产投资(不含农户)增速(累计同比)
图表20 2016-2017年房地产开发投资增速(累计同比)
图表21 2016-2017年社会消费品零售总额名义增速(月度同比)
图表22 2016-2017年居民消费价格上涨情况(月度同比)
图表23 2016-2017年工业生产者出厂价格涨跌情况(月度同比)
图表24 2011-2016年中国总人口和自然增长率
图表25 2015年分行业规模以上工业企业研究与试验发展(R&D)经费支出情况
图表26 2015年各地区研究与试验发展(R&D)经费支出情况
图表27 2015年财政科学技术支出情况
图表28 大数据关键技术
图表29 大数据技术关注度
图表30 2011-2015年全球大数据储量规模走势
图表31 2016-2027年全球大数据产业结构及预测
图表32 2014-2020年全球大数据竞争格局及预测
图表33 2014年-2020年日本大数据市场规模走势
图表34 中国大数据市场发展阶段
图表35 市场上大数据技术类人才招聘数量占比及求职人数占比
图表36 主要城市大数据就业市场活跃度
图表37 大数据行业求职者学历与招聘需求占比
图表38 大数据产业招聘及求职期望薪水分布
图表39 调查样本企业行业分布
图表40 互联网行业大数据应用场景
图表41 电信行业大数据应用场景
图表42 金融行业大数据应用场景
图表43 制造行业大数据应用场景
图表44 企业现有的数据规模
图表45 企业数据类型的构成
图表46 大数据时代企业所能感觉到的数据变化
图表47 目前企业处理大数据所面临的问题
图表48 企业对大数据的态度和认知
图表49 企业在线则大数据平台时所考虑的因素
图表50 精准营销在企业大数据体系中的位置
图表51 2015年中国移动互联网用户APP分类月均活跃用户规模TOP20
图表52 企业小型机的当前使用情况及未来计划
图表53 赣州市大数据重点工程项目表
图表54 大数据产业主要数据资产类企业
图表55 大数据产业结构
图表56 2015年各地加速建立大数据交易平台
图表57 大数据交易产业主要人才需求
图表58 大数据行业目前的四大盈利模式
图表59 医疗业大数据产业链
图表60 健康医疗大数据应用分类
图表61 大数据智能洞察金融
图表62 金融行业客户的重要性
图表63 大数据洞察推动民生银行的转型与创新
图表64 大数据预测金融欺诈
图表65 证券业大数据应用
图表66 保险业大数据应用
图表67 金融大数据产业链
图表68 截止2015年底我国银行业金融机构数量
图表69 银行大数据基本状况
图表70 保险业数据信息服务市场规模
图表71 证券业数据信息服务市场规模
图表72 中信银行大数据应用技术架构图
图表73 客户综合分析管理系统功能架构图
图表74 客户生命周期服务管理
图表75 2014-2020年中国金融大数据应用市场规模及增速
图表76 线下零售大数据产业链
图表77 线上零售大数据产业链
图表78 零售行业大数据分析应用阶段
图表79 中国零售企业主要实施的大数据项目
图表80 零售企业对大数据分析整体表现自我评价
图表81 电信大数据发展历程
图表82 通信大数据产业链
图表83 电信运营商大数据应用
图表84 大数据与客户生命周期管理
图表85 我国主流数据中心区域分布
图表86 三大运营商及第三方IDC运营商数据中心数量占比
图表87 广东移动使用的Apache Hadoop软件的英特尔分发版
图表88 电信运营商大数据处理需求
图表89 智能交通的数据处理体系
图表90 线下旅游大数据产业链
图表91 线上旅游大数据产业链
图表92 智慧城市大数据应用分布
图表93 基于Hadoop的区域卫生信息平台数据处理解决方案
图表94 大数据在房地产开发中的应用分析
图表95 房地产企业精准营销流程
图表96 大数据在房地产营销中的应用分析
图表97 2007年至2013年央视一套(CCTV-1)央视春晚收视率
图表98 大互联网电视集成业务牌照方
图表99 2014-2015年IBM综合收益表
图表100 2014-2015年IBM收入分地区资料
图表101 2015-2016年IBM综合收益表
图表102 2015-2016年IBM分部资料
图表103 2016-2017年IBM综合收益表
图表104 2016-2017年IBM分部资料
图表105 2016-2017年IBM收入分地区资料
图表106 2014-2015财年甲骨文综合收益表
图表107 2014-2015财年甲骨文收入分地区资料
图表108 2015-2016财年甲骨文综合收益表
图表109 2015-2016财年甲骨文收入分地区资料
图表110 2016-2017财年甲骨文综合收益表
图表111 2014-2015财年微软综合收益表
图表112 2014-2015财年微软分部资料
图表113 2014-2015财年微软收入分地区资料
图表114 2015-2016财年微软综合收益表
图表115 2015-2016财年微软分部资料
图表116 2015-2016财年微软收入分地区资料
图表117 2016-2017财年微软综合收益表
图表118 2016-2017财年微软分部资料
图表119 2014-2015年SAP综合收益表
图表120 2014-2015年SAP收入分地区资料
图表121 2015-2016年SAP综合收益表
图表122 2015-2016年SAP收入分地区资料
图表123 2016-2017年SAP综合收益表
图表124 2016-2017年SAP收入分地区资料
图表125 2014-2015财年惠普综合收益表
图表126 2014-2015财年惠普分部资料
图表127 2015-2016财年惠普综合收益表
图表128 2015-2016财年惠普分部资料
图表129 2016-2017财年惠普综合收益表
图表130 2016-2017财年惠普分部资料
图表131 惠普PCS云监控系统解决方案架构
图表132 惠普分布式并行计算存储云平台
图表133 谷歌基于Percolator的增量处理索引系统
图表134 2014-2015年中国移动综合收益表
图表135 2014-2015年中国移动收入分部资料
图表136 2015-2016年中国移动综合收益表
图表137 2015-2016年中国移动收入分部资料
图表138 2016-2017年中国移动财务数据
图表139 2016-2017年中国移动收入业务数据
图表140 2014-2015年中国电信综合收益表
图表141 2014-2015年中国电信收入分部资料
图表142 2015-2016年中国电信综合收益表
图表143 2015-2016年中国电信收入分部门资料
图表144 2016-2017年中国电信财务数据
图表145 2016-2017年中国电信业务数据
图表146 2015-2017年中国联合网络通信股份有限公司总资产和净资产
图表147 2015-2016年中国联合网络通信股份有限公司营业收入和净利润
图表148 2017年中国联合网络通信股份有限公司营业收入和净利润
图表149 2015-2016年中国联合网络通信股份有限公司现金流量
图表150 2017年中国联合网络通信股份有限公司现金流量
图表151 2016年中国联合网络通信股份有限公司主营业务收入分行业、分产品、分地区
图表152 2015-2016年中国联合网络通信股份有限公司成长能力
图表153 2017年中国联合网络通信股份有限公司成长能力
图表154 2015-2016年中国联合网络通信股份有限公司短期偿债能力
图表155 2017年中国联合网络通信股份有限公司短期偿债能力
图表156 2015-2016年中国联合网络通信股份有限公司长期偿债能力
图表157 2017年中国联合网络通信股份有限公司长期偿债能力
图表158 2015-2016年中国联合网络通信股份有限公司运营能力
图表159 2017年中国联合网络通信股份有限公司运营能力
图表160 2015-2016年中国联合网络通信股份有限公司盈利能力
图表161 2017年中国联合网络通信股份有限公司盈利能力
图表162 2014-2015年百度综合收益表
图表163 2014-2015年百度收入分部资料
图表164 2015-2016年百度综合收益表
图表165 2015-2016年百度收入分部资料
图表166 2016-2017年百度综合收益表
图表167 百度大数据+平台
图表168 九寨沟景区客流量预测系统
图表169 峨眉山景区游客七日去向展示
图表170 利用大数据进行在线精准营销的效果
图表171 2014-2015年腾讯综合收益表
图表172 2014-2015年腾讯收入分部资料
图表173 2014-2015年腾讯收入分地区资料
图表174 2015-2016年腾讯综合收益表
图表175 2015-2016年腾讯收入分部资料
图表176 2015-2016年腾讯收入分地区资料
图表177 2016-2017年腾讯综合收益表
图表178 腾讯大数据平台的核心模块
图表179 Gaia主要结构
图表180 TDBank的处理系统
图表181 TDBank运行流程
图表182 腾讯分布式数据仓库
图表183 Spark VS Mapreduce
图表184 TRC运作流程
图表185 2015-2017年北京拓尔思信息技术股份有限公司总资产和净资产
图表186 2015-2016年北京拓尔思信息技术股份有限公司营业收入和净利润
图表187 2017年北京拓尔思信息技术股份有限公司营业收入和净利润
图表188 2015-2016年北京拓尔思信息技术股份有限公司现金流量
图表189 2017年北京拓尔思信息技术股份有限公司现金流量
图表190 2016年北京拓尔思信息技术股份有限公司主营业务收入分行业、产品、地区
图表191 2015-2016年北京拓尔思信息技术股份有限公司成长能力
图表192 2017年北京拓尔思信息技术股份有限公司成长能力
图表193 2015-2016年北京拓尔思信息技术股份有限公司短期偿债能力
图表194 2017年北京拓尔思信息技术股份有限公司短期偿债能力
图表195 2015-2016年北京拓尔思信息技术股份有限公司长期偿债能力
图表196 2017年北京拓尔思信息技术股份有限公司长期偿债能力
图表197 2015-2016年北京拓尔思信息技术股份有限公司运营能力
图表198 2017年北京拓尔思信息技术股份有限公司运营能力
图表199 2015-2016年北京拓尔思信息技术股份有限公司盈利能力
图表200 2017年北京拓尔思信息技术股份有限公司盈利能力
图表201 2015-2017年北京东方国信科技股份有限公司总资产和净资产
图表202 2015-2016年北京东方国信科技股份有限公司营业收入和净利润
图表203 2017年北京东方国信科技股份有限公司营业收入和净利润
图表204 2015-2016年北京东方国信科技股份有限公司现金流量
图表205 2017年北京东方国信科技股份有限公司现金流量
图表206 2016年北京东方国信科技股份有限公司主营业务收入分行业、产品、地区
图表207 2015-2016年北京东方国信科技股份有限公司成长能力
图表208 2017年北京东方国信科技股份有限公司成长能力
图表209 2015-2016年北京东方国信科技股份有限公司短期偿债能力
图表210 2017年北京东方国信科技股份有限公司短期偿债能力
图表211 2015-2016年北京东方国信科技股份有限公司长期偿债能力
图表212 2017年北京东方国信科技股份有限公司长期偿债能力
图表213 2015-2016年北京东方国信科技股份有限公司运营能力
图表214 2017年北京东方国信科技股份有限公司运营能力
图表215 2015-2016年北京东方国信科技股份有限公司盈利能力
图表216 2017年北京东方国信科技股份有限公司盈利能力
图表217 2015-2017年北京同有飞骥科技股份有限公司总资产和净资产
图表218 2015-2016年北京同有飞骥科技股份有限公司营业收入和净利润
图表219 2017年北京同有飞骥科技股份有限公司营业收入和净利润
图表220 2015-2016年北京同有飞骥科技股份有限公司现金流量
图表221 2017年北京同有飞骥科技股份有限公司现金流量
图表222 2016年北京同有飞骥科技股份有限公司主营业务收入分行业、产品、地区
图表223 2015-2016年北京同有飞骥科技股份有限公司成长能力
图表224 2017年北京同有飞骥科技股份有限公司成长能力
图表225 2015-2016年北京同有飞骥科技股份有限公司短期偿债能力
图表226 2017年北京同有飞骥科技股份有限公司短期偿债能力
图表227 2015-2016年北京同有飞骥科技股份有限公司长期偿债能力
图表228 2017年北京同有飞骥科技股份有限公司长期偿债能力
图表229 2015-2016年北京同有飞骥科技股份有限公司运营能力
图表230 2017年北京同有飞骥科技股份有限公司运营能力
图表231 2015-2016年北京同有飞骥科技股份有限公司盈利能力
图表232 2017年北京同有飞骥科技股份有限公司盈利能力
图表233 2012-2016年华为财务数据
图表234 2014-2015财年阿里巴巴综合收益表
图表235 2014-2015财年阿里巴巴分部资料
图表236 2014-2015财年阿里巴巴收入分产品资料
图表237 2015-2016财年阿里巴巴综合收益表
图表238 2015-2016财年阿里巴巴分部资料
图表239 2015-2016财年阿里巴巴收入分产品资料
图表240 2016-2017财年阿里巴巴综合收益表
图表241 2016-2017财年阿里巴巴分部资料
图表242 2016-2017财年阿里巴巴收入分产品资料
图表243 大数据公司融资统计表
图表244 2015年大数据企业融资的主要领域
图表245 2015年大数据创业企业融资情况
图表246 2015年大数据融资月度分布情况
图表247 2015年大数据融资轮次
图表248 调查分析所涉及的中外大数据创业型企业名录及领域分类
图表249 大数据投资领域分类
图表250 所有国内外大数据企业在基础设施方面的分布
图表251 所有国内外大数据企业在应用产品方面的分布
图表252 国内外大数据企业所在领域的对比
图表253 一定时间范国外每月获得投资的大数据企业数量分布图
图表254 麦肯锡全球研究所针对美国各个行业应用大数据做的评估
图表255 2014年-2020年全球大数据产业市场规模
图表256 2014-2020年中国企业级大数据市场应用规模预测
图表257 大数据各层技术演进方向
图表258 大数据关键技术及产品研发与产业化工程
图表259 大数据服务能力提升工程
图表260 工业大数据创新发展工程
图表261 跨行业大数据应用推进工程
图表262 大数据产业集聚区创建工程
图表263 大数据重点标准研制及应用示范工程
图表264 大数据公共服务体系建设工程
图表265 大数据安全保障工程
图表266 中投顾问对2018-2022年全球大数据市场规模预测
图表267 中投顾问对2018-2022年中国大数据市场规模预测
图表268 中投顾问对2018-2022年中国移动互联网市场规模预测

***************更多图表目录略***************
本报告目录与内容系中投顾问原创,未经中投顾问书面许可及授权,拒绝任何形式的复制、转载,谢谢!
相关推荐报告
购买流程
温馨提示
    1. 购买报告时请认准"中投顾问"商标,公司从未通过第三方代理,请与本站电话联系购买。
    2. 中投顾问欢迎广大客户上门洽谈与合作,您可以上门浏览报告核实后付款。
相关报告推荐
联系我们
研究报告热线:
规划咨询热线:
招商咨询热线:
节日值班电话:
深圳总部地址:
0755-82571522
400 008 1522
400 008 0552
400 008 0586
138 0270 8576
广东省深圳市福田区车公庙泰然六路雪松大厦A座4楼
在线咨询: 点击这里给我发消息