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报告编号: 254470
出版机构: 中研华泰研究院
出版日期: 2019年2月
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报告价格: [纸质版]:6500元 [电子版]:6800元 [纸质+电子]:7000元
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<目录>
---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
1.1.7 大数据的发展阶段
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---
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 大数据成为发展战略
2.1.4
2.1.5 地区加快制定大数据规划
2.1.6 大数据完善
2.2 经济（economic）环境
2.2.1 经济运行状况
2.2.2 经济运行现状
2.2.3 经济运行特征
2.2.4 经济支撑因素
2.2.5 经济发展预测
2.3 社会（so---l）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---分析
2.4.3 大数据技术重点关注领域
2.4.4 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 2016-2018年国际大数据产业发展分析
3.1 2016-2018年全球大数据产业总体发展分析
3.1.1 全球大数据产业运行特征
3.1.2 全球大数据产业发展规模
3.1.3 全球大数据细分市场规模
3.1.4 全球大数据应用状况调查
3.1.5 全球大数据行业市场格局
3.1.6 全球运营商布局大数据业务
3.1.7 部分大数据发展政策环境
3.1.8 部分运营商大数据发展状况
3.1.9 发达大数据产业发展特点
3.2 2016-2018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 欧盟大数据发展规划
3.3 2016-2018年美国大数据产业发展分析
3.3.1 大数据发展战略
3.3.2 大数据产业状况
3.3.3 大数据应用案例
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
3.4 2016-2018年日本大数据产业发展分析
3.4.1 大数据产业---
3.4.2 市场规模及趋势
3.4.3 ---大数据经济效益
3.4.4 加强制造业大数据应用
3.4.5 运行大数据预防灾害
3.4.6 产业重点企业分析
3.5 2016-2018年其他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 2016-2018年大数据产业发展分析
4.1 2016-2018年大数据产业发展综述
4.1.1 产业发展历程
4.1.2 产业发展阶段
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 2016-2018年大数据产业布局
4.2.1 市场供给结构
4.2.2 应用行业分布
4.2.3 区域集聚发展
4.2.4 华北产业集聚
4.3 2016-2018年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 大数据存储领域需求分析
4.3.4 小型机市场需求分析
4.4 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 大数据安全问题分析
4.5 大数据产业的发展策略
4.5.1 大数据应作为---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
第五章 2016-2018年大数据产业发展格局及发展模式
5.1 2016-2018年大数据产业竞争格局
5.1.1 不同规模企业的竞争力分析
5.1.2 it产业竞相布局大数据产业
5.1.3 网络保险市场大数据竞争状况
5.1.4 企业在智慧城市建设领域的竞争
5.2 2016-2018年大数据产业区域发展状况
5.2.1 青海省
5.2.2 江苏省
5.2.3 四川省
5.2.4 贵州省
5.2.5 广东省
5.2.6 北京市
5.2.7 上海市
5.2.8 重庆市
5.2.9 广州市
5.3 2016-2018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 2016-2018年大数据行业的盈利模式
5.4.1 解决方案
5.4.2 基础设施
5.4.3 数据产品
5.4.4 行业应用
5.5 2016-2018年大数据业务的商业模式
5.5.1 大数据业务商业模式类型
5.5.2 大数据商业模式及应用特点
5.5.3 重点企业大数据商业模式
5.5.4 构建---的大数据商业模式
第六章 2016-2018年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 ---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态势
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潜力
第七章 2016-2018年重点行业大数据应用分析
7.1 ---行业
7.1.1 ---行业大数据应用价值
7.1.2 ---行业大数据应用场景
7.1.3 ---行业的数据类型分析
7.1.4 大数据对---行业的影响
7.1.5 ---行业大数据应用的掣肘
7.1.6 ---大数据实现中的关键问题
7.1.7 大数据在---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 金融行业大数据应用状况
7.2.4 金融行业大数据特征现状
7.2.5 大数据优化企业
7.2.6 金融行业大数据应用案例
7.2.7 大数据带来的挑战及对策
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
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 零售行业大数据应用需求
7.4.3 零售行业数据采集方式
7.4.4 零售行业大数据应用案例
7.4.5 零售---积极运用大数据
7.5 电信行业
7.5.1 电信行业大数据应用价值
7.5.2 电信行业大数据应用背景
7.5.3 电信行业大数据应用需求
7.5.4 电信行业大数据应用情况
7.5.5 运营商数据中心建设动态
7.5.6 电信行业大数据应用案例
7.5.7 电信行业大数据发展机会
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 交通行业大数据应用案例
7.6.5 交通行业大数据应用问题及对策
7.6.6 交通行业大数据应用发展展望
7.7 智慧城市
7.7.1 智慧城市的发展现状
7.7.2 智慧城市大数据应用需求
7.7.3 智慧城市大数据应用价值
7.7.4 智慧城市大数据应用领域
7.7.5 智慧城市大数据应用案例
7.8
7.8.1
7.8.2 大数据在电子---领域的应用
7.8.3
7.8.4
7.8.5 大数据时代对
7.8.6
7.9 其他行业
7.9.1 电力行业大数据应用分析
7.9.2 房地产业大数据应用状况
7.9.3 服装行业大数据应用分析
7.9.4 旅---业大数据应用策略
7.9.5 影视行业大数据应用分析
7.9.6 媒体行业大数据应用状况
第八章 2016-2018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 大数据预测平台
8.4.6 新版数字解决方案
8.4.7 在市场的---
8.5 emc
8.5.1 企业发展概况
8.5.2 企业经营状况
8.5.3 大数据解决方案
8.5.4 大数据发展战略
8.5.5 市场发展策略
8.6 惠普
8.6.1 企业发展概况
8.6.2 企业经营状况
8.6.3 大数据领域发展动态
8.6.4 云监控大数据解决方案
8.7 其他企业
8.7.1 teradata
8.7.2 netapp
8.7.3 亚马逊
8.7.4 google
8.7.5 cloudera
第九章 2016-2018年国内大数据行业重点企业发展形势
9.1 移动通信集团公司
9.1.1 企业发展概况
9.1.2 2018年移动经营状况分析
9.1.3 2018年移动经营状况分析
9.1.4 2018年移动经营状况分析
9.1.5 移动大数据发展动态
9.2 电信集团公司
9.2.1 企业发展概况
9.2.2 2016年电信经营状况分析
9.2.3 2017年电信经营状况分析
9.2.4 2018年电信经营状况分析
9.2.5 电信加快数据中心建设
9.3 联通集团
9.3.1 企业发展概况
9.3.2 经营效益分析
9.3.3 业务经营分析
9.3.4 财务状况分析
9.3.5 大数据业务发展分析
9.3.6 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 ---公司
9.5.1 企业发展概况
9.5.2 企业经营状况
9.5.3 ---大数据平台
9.5.4 构建大数据生态
9.5.5 加快布局大数据
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 布局大数据
9.7.6 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 发布大数据存储
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 云计算发展战略
9.9.3 大数据一体机产品
9.9.4 大数据产业基地
9.9.5 企业布局大数据
9.9.6 建立智慧城市平台
9.10 华为技术有限公司
9.10.1 企业发展概况
9.10.2 推出大数据一体机
9.10.3 发布企业级大数据分析平台
9.10.4 与---合作大数据存储系统
9.10.5 华为将扩---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 建设城市大数据平台
9.11.6 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 大数据市场投资空间---
10.1.2 数据中心的投资建设加快
10.1.3 大数据
10.1.4 大数据行业风险投资动向
10.1.5 大数据企业投
10.2 大数据产业投
10.2.1 大数据产业投资历程回顾
10.2.2 大数据企业
10.2.3 大数据产业投资领域分布
10.2.4 ---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
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---
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---的措施
第十一章 2019-2025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---展望
11.2 大数据产业发展前景及趋势预测
11.2.1 “---”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---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 技术与产品趋势
11.3 对2019-2025年大数据产业预测分析
11.3.1 对大数据产业发展因素分析
11.3.2 对2019-2025年全球大数据市场规模预测
11.3.3 对2019-2025年大数据市场规模预测
11.3.4 对2019-2025年移动互联网市场规模预测
11.3.5 对2019-2025年金融行业大数据投资规模预测
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：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 大数据的发展阶段
图表6 大数据的价值
图表7 大数据产业链全景图
图表8 大数据产业相关企业一览图
图表9 大数据产业链示意图
图表10 大数据政策比较框架
图表11 各国大数据战略规划比较
图表12 各国技术能力储备政策比较
图表13 国外
图表14 国外
图表15 2016-2018年国内生产总值及其增速
图表16 2016-2018年国内生产总值及增长速度
图表17 2016-2018年全社会固定资产投资
图表18 2018年分行业固定资产投资（不含农户）及其增速
图表19 2016-2018年全社会固定资产投资
图表20 2018年按领域分固定资产投资（不含农户）及其占比
图表21 2018年分行业固定资产投资（不含农户）及其增长速度
图表22 2018年固定资产投资新增主要生产与运营能力
图表23 2016-2018年全部工业增加值及其增长情况
图表24 2016-2018年全社会建筑业增加值及其增长速度
图表25 2016-2018年全部工业增加值及其增长速度
图表26 2018年主要工业产品产量及其增长速度
图表27 2018年按收入来源分全国居民人均---及其占比
图表28 2018年年末人口数及其构成
图表29 2016-2018年研究与试验发展（r&d）经费支出
图表30 2018年---申请受理、授权和有效---情况
图表31 大数据关键技术
图表32 大数据技术关注度
图表33 2018年全球大数据细分市场
图表34 2016-2018年全球大数据细分领域市场规模及预测
图表35 调查样本企业行业分布
图表36 互联网行业大数据应用场景
图表37 电信行业大数据应用场景
图表38 金融行业大数据应用场景
图表39 制造行业大数据应用场景
图表40 企业现有的数据规模
图表41 企业数据类型的构成
图表42 大数据时代企业所能感觉到的数据变化
图表43 目前企业处理大数据所面临的问题
图表44 企业对大数据的态度和认知
图表45 企业在线则大数据平台时所考虑的因素
图表46 企业小型机的当前使用情况及未来计划
图表47 四川省大数据应用方向
图表48 大数据产业主要数据资产类企业
图表49 大数据产业结构
图表50 大数据行业目前的四大盈利模式
图表51 什么是大数据
图表52 大数据智能洞察金融业
图表53 金融行业客户的重要性
图表54 大数据洞察推动民生银行的转型与---
图表55 大数据预测金融欺诈
图表56 金融行业大数据应用投资结构
图表57 银行大数据应用
图表58 保险行业的大数据应用
图表59 2013年金融机构数量
图表60 银行大数据基本状况
图表61 保险业数据信息服务市场规模
图表62 证券业数据信息服务市场规模
图表63 中信银行大数据应用技术架构图
图表64 客户综合分析管理系统功能架构图
图表65 客户生命周期服务管理
图表66 移动互联网时代产业竞争分析
图表67 2016-2018年电信业务总量与业务收入增长情况
图表68 2016-2018年电信行业it解决方案市场规模及预测
图表69 电信运营商大数据应用
图表70 大数据与客户生命周期管理
图表71 广东移动使用的apache hadoop软件的英特尔分发版
图表72 电信运营商大数据处理需求
图表73 智能交通的数据处理体系
图表74 智慧城市大数据应用分布
图表75 基于hadoop的区域卫生信息平台数据处理解决方案
图表76 大数据在房地产开发中的应用分析
图表77 房地产企业---营销流程
图表78 大数据在房地产营销中的应用分析
图表79 2007年至2013年---一套（
图表80 大互联网电视集成业务牌照方
图表81 2016-2018年ibm综合收益表
图表82 2016-2018年ibm收入分地区资料
图表83 2016-2018年ibm综合收益表
图表84 2016-2018年ibm收入分地区资料
图表85 2016-2018年ibm综合收益表
图表86 2016-2018年ibm收入分部门资料
图表87 2012-2014财年甲骨文综合收益表
图表88 2014-2015财年甲骨文综合收益表
图表89 2014-2015财年甲骨文收入分地区资料
图表90 2015-2016财年甲骨文综合收益表
图表91 2012-2014财年微软综合收益表
图表92 2013-2015财年微软综合收益表
图表93 2013-2015财年微软收入分部门资料
图表94 2013-2015财年微软收入分地区资料
图表95 2015-2016财年微软综合收益表
图表96 2015-2016财年微软收入分部门资料
图表97 2016-2018年sap综合收益表
图表98 2016-2018年sap收入分地区资料
图表99 2016-2018年sap综合收益表
图表100 2016-2018年sap收入分地区资料
图表101 2016-2018年sap综合收益表
图表102 2016-2018年sap收入分地区资料
图表103 2016-2018年emc综合收益表
图表104 2016-2018年emc收入分部门资料
图表105 2016-2018年emc收入分地区资料
图表106 2016-2018年emc综合收益表
图表107 2016-2018年emc收入分部门资料
图表108 2016-2018年emc收入分地区资料
图表109 2016-2018年emc综合收益表
图表110 2016-2018年emc收入分部门资料
图表111 2016-2018年emc收入分地区资料
图表112 2012-2014财年惠普综合收益表
图表113 2012-2014财年惠普收入分地区资料
图表114 2014-2015财年惠普综合收益表
图表115 2014-2015财年惠普收入分部门资料
图表116 2015-2016财年惠普综合收益表
图表117 2015-2016财年惠普收入分部门资料
图表118 惠普pcs云监控系统解决方案架构
图表119 惠普分布式并行计算存储云平台
图表120 谷歌基于percolator的增量处理索引系统
图表121 2016-2018年移动综合收益表
图表122 2016-2018年移动收入分部门资料
图表123 2016-2018年移动综合收益表
图表124 2016-2018年移动收入分部资料
图表125 2016-2018年移动综合收益表
图表126 2016-2018年电信综合收益表
图表127 2016-2018年电信收入分部门资料
图表128 2016-2018年电信综合收益表
图表129 2016-2018年电信收入分部资料
图表130 2016-2018年电信综合收益表
图表131 2016-2018年联合网络通信股份有限公司总资产和净资产
图表132 2016-2018年联合网络通信股份有限公司营业收入和净利润
图表133 2018年联合网络通信股份有限公司营业收入和净利润
图表134 2016-2018年联合网络通信股份有限公司---量
图表135 2018年联合网络通信股份有限公司---量
图表136 2018年联合网络通信股份有限公司主营业务收入分行业、产品、地区
图表137 2016-2018年联合网络通信股份有限公司成长能力
图表138 2018年联合网络通信股份有限公司成长能力
图表139 2016-2018年联合网络通信股份有限公司短期偿债能力
图表140 2018年联合网络通信股份有限公司短期偿债能力
图表141 2016-2018年联合网络通信股份有限公---期偿债能力
图表142 2018年联合网络通信股份有限公---期偿债能力
图表143 2016-2018年联合网络通信股份有限公司运营能力
图表144 2018年联合网络通信股份有限公司运营能力
图表145 2016-2018年联合网络通信股份有限公司盈利能力
图表146 2018年联合网络通信股份有限公司盈利能力
图表147 2016-2018年百度综合收益表
图表148 2016-2018年百度收入分部门资料
图表149 2016-2018年百度收入分地区资料
图表150 2016-2018年百度综合收益表
图表151 2016-2018年百度收入分部资料
图表152 2016-2018年百度综合收益表
图表153 百度大数据+平台
图表154 九寨沟景区客流量预测系统
图表155 峨眉山景区游客七日去向展示
图表156 利用大数据进行在线---营销的效果
图表157 2016-2018年---综合收益表
图表158 2016-2018年---收入分部门资料
图表159 2016-2018年---综合收益表
图表160 2016-2018年---收入分部资料
图表161 2016-2018年---收入分地区资料
图表162 2016-2018年---综合收益表
图表163 2016-2018年---收入分部资料
图表164 ---大数据平台的---模块
图表165 gaia主要结构
图表166 tdbank的处理系统
图表167 tdbank运行流程
图表168 ---分布式数据仓库
图表169 spark vs mapreduce
图表170 trc运作流程
图表171 2016-2018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172 2016-2018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173 2018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174 2016-2018年北京拓尔思信息技术股份有限公司---量
图表175 2018年北京拓尔思信息技术股份有限公司---量
图表176 2018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、分产品、分地区
图表177 2016-2018年北京拓尔思信息技术股份有限公司成长能力
图表178 2018年北京拓尔思信息技术股份有限公司成长能力
图表179 2016-2018年北京拓尔思信息技术股份有限公司短期偿债能力
图表180 2018年北京拓尔思信息技术股份有限公司短期偿债能力
图表181 2016-2018年北京拓尔思信息技术股份有限公---期偿债能力
图表182 2018年北京拓尔思信息技术股份有限公---期偿债能力
图表183 2016-2018年北京拓尔思信息技术股份有限公司运营能力
图表184 2018年北京拓尔思信息技术股份有限公司运营能力
图表185 2016-2018年北京拓尔思信息技术股份有限公司盈利能力
图表186 2018年北京拓尔思信息技术股份有限公司盈利能力
图表187 2016-2018年北京东方国信科技股份有限公司总资产和净资产
图表188 2016-2018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189 2018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190 2016-2018年北京东方国信科技股份有限公司---量
图表191 2018年北京东方国信科技股份有限公司---量
图表192 2018年北京东方国信科技股份有限公司主营业务收入分行业、分产品、分地区
图表193 2016-2018年北京东方国信科技股份有限公司成长能力
图表194 2018年北京东方国信科技股份有限公司成长能力
图表195 2016-2018年北京东方国信科技股份有限公司短期偿债能力
图表196 2018年北京东方国信科技股份有限公司短期偿债能力
图表197 2016-2018年北京东方国信科技股份有限公---期偿债能力
图表198 2018年北京东方国信科技股份有限公---期偿债能力
图表199 2016-2018年北京东方国信科技股份有限公司运营能力
图表200 2018年北京东方国信科技股份有限公司运营能力
图表201 2016-2018年北京东方国信科技股份有限公司盈利能力
图表202 2018年北京东方国信科技股份有限公司盈利能力
图表203 2016-2018年北京同有飞骥科技股份有限公司总资产和净资产
图表204 2016-2018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205 2018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206 2016-2018年北京同有飞骥科技股份有限公司---量
图表207 2018年北京同有飞骥科技股份有限公司---量
图表208 2018年北京同有飞骥科技股份有限公司主营业务收入分行业、分产品、分地区
图表209 2016-2018年北京同有飞骥科技股份有限公司成长能力
图表210 2018年北京同有飞骥科技股份有限公司成长能力
图表211 2016-2018年北京同有飞骥科技股份有限公司短期偿债能力
图表212 2018年北京同有飞骥科技股份有限公司短期偿债能力
图表213 2016-2018年北京同有飞骥科技股份有限公---期偿债能力
图表214 2018年北京同有飞骥科技股份有限公---期偿债能力
图表215 2016-2018年北京同有飞骥科技股份有限公司运营能力
图表216 2018年北京同有飞骥科技股份有限公司运营能力
图表217 2016-2018年北京同有飞骥科技股份有限公司盈利能力
图表218 2018年北京同有飞骥科技股份有限公司盈利能力
图表219 2013-2014财年阿里巴巴综合收益表
图表220 2013-2015财年阿里巴巴综合收益表
图表221 2014-2015财年阿里巴巴收入分部门资料
图表222 2014-2015财年阿里巴巴收入分产品资料
图表223 2016-2018年阿里巴巴综合收益表
图表224 2016-2018年阿里巴巴收入分部门资料
图表225 2016-2018年阿里巴巴收入分产品资料
图表226 大数据公司
图表227 2018年大数据企业
图表228 2018年大数据创业企业
图表229 2018年大数据
图表230 2018年大数据
图表231 调查分析所涉及的中外大数据创业型
图表232 大数据投资领域分类
图表233 所有---大数据企业在基础设施方面的分布
图表234 所有---大数据企业在应用产品方面的分布
图表235 ---大数据企业所在领域的对比
图表236 国外每月获得投资的大数据企业数量分布图
图表237 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238 全球大数据市场预测
图表239 2019-2025年企业级大数据市场应用规模预测
图表240 2019-2025年大数据营销服务市场规模预测
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