2020年数据库行业研究报告

2020年中国互联⽹络发展状况统计报告中国互联⽹络发展状况统计报告（2020年7⽉）中国互联⽹络信息中⼼前⾔1997年，国家主管部门研究决定由中国互联⽹络信息中⼼（CNNIC）牵头组织有关互联⽹单位共同开展互联⽹⾏业发展状况调查，⾃1997年⾄今CNNIC已成功发布了33次全国互联⽹发展统计报告，本次报告是第34次报告。

当前互联⽹已经成为影响我国经济社会发展、改变⼈民⽣活形态的关键⾏业，CNNIC的历次报告则见证了中国互联⽹从起步到腾飞的全部历程，并且以严谨客观的数据，为政府部门、企业等各界掌握中国互联⽹络发展动态、制定相关决策提供了重要依据，受到各个⽅⾯的重视，被国内外⼴泛引⽤。

⾃1998年以来，中国互联⽹络信息中⼼形成了于每年1⽉和7⽉定期发布《中国互联⽹络发展状况统计报告》的惯例。

第34次统计报告延续了以往内容和风格，对我国⽹民规模、结构特征、接⼊⽅式和⽹络应⽤等情况进⾏了连续的调查研究。

本年度《报告》的数据采集⼯作⼀如既往地得到了政府、企业以及社会各界的⼤⼒⽀持。

各项调查⼯作得以顺利进⾏；在各互联⽹单位、调查⽀持⽹站以及媒体等的密切配合下，基础资源数据采集及时完成。

在此，谨对他们表⽰最衷⼼的感谢！同时也对接受第34次互联⽹发展状况统计调查的⽹民朋友表⽰最诚挚的谢意！中国互联⽹络信息中⼼2020年7⽉报告摘要⼀、基础数据截⾄2020年6⽉，我国⽹民规模达6.32亿，较2013年底增加1442万⼈。

互联⽹普及率为46.9%，较2013年底提升了1.1个百分点。

截⾄2020年6⽉，我国⽹民中农村⼈⼝占⽐为28.2%，规模达1.78亿。

截⾄2020年6⽉，整体⽹民中⼩学及以下学历⼈群的占⽐为12.1%，相⽐2013年底上升0.2个百分点，⽽⼤专及以上⼈群占⽐下降0.3个百分点。

⼿机上⽹的⽹民⽐例为83.4%，相⽐2013年底上升了2.4个百分点。

台式电脑和笔记本电脑上⽹⽹民⽐例略有下降，分别为69.6%和43.7%。

2020年中国软件行业基准数据（CSBMK®-202010）发布时间：2020年10月15日发布单位：中国电子技术标准化研究院北京软件造价评估技术创新联盟北京软件和信息服务交易所前言一个行业的量化管理水平，在一定程度上体现了这个行业的管理成熟度。

我国正式对软件项目开发成本度量的“量化的”、“标准化”的方法研究始于2006年。

在北京市科委支持下，我们对国外信息化发达国家的在软件项目成本度量方面的优秀实践和模式进行了一系列调研，与美国、澳大利亚、荷兰、芬兰、日本、韩国等国家的软件度量相关组织就方法、技术、数据库建设等方面进行多次技术交流，对行业级基准数据库的建设方法进行了初步的探索和研究。

自此开启了我国软件项目成本度量的“量化”方法研究之路。

在工业和信息化部信息技术发展司的支持下，我们从2008年开始对行业标准《软件研发成本度量规范》进行预研，2010年正式获准立项，2013年10月23日正式发布（标准号SJ/T 11463-2013），2018年12月28日，国家标准《软件开发成本度量规范》正式发布（标准号GB/T 36964-2018）,国标研制前后历经10余载。

目前已经发布的软件成本度量领域的一系列国家标准、行业标准、地方标准，在技术路线上基本都是一致的：采用国际主流的功能点方法度量软件规模，利用权威的软件基准数据（定额数据）计算软件工作量和费用。

因此，权威的、可公开获取的软件行业基准数据就成为这些标准能够落地应用的重要支撑。

从2016年开始，北京软件造价评估技术创新联盟与中国电子技术标准化研究院、北京软件和信息服务交易所联合，每年公开发布一次“中国软件行业基准数据”，供广大信息化用户、软件厂商以及第三方造价评估服务机构和研究机构在软件造价评估工作中，参考使用。

CSBMK®中国软件行业基准数据，是目前在实际软件成本评估工作中被使用次数最多、被广为认可的基准数据。

目录1 背景与目的 ________________________________________________________________ 12 数据描述 __________________________________________________________________ 1 2.1 数据来源____________________________________________________________________ 1 2.2 数据范围及分布______________________________________________________________ 2 2.3 数据处理流程________________________________________________________________ 3 2.4 数据分析方法________________________________________________________________ 32.5 质量保证措施________________________________________________________________ 43 主要基准数据 ______________________________________________________________ 6 3.1 软件开发生产率______________________________________________________________ 6 3.2 应用软件运维生产率__________________________________________________________ 7 3.3 软件质量____________________________________________________________________ 8 3.4 软件开发工作量分布__________________________________________________________ 9 3.5 人月费率___________________________________________________________________ 10 3.6 功能点单价_________________________________________________________________ 12 3.7 应用软件运维费用占比_______________________________________________________ 123.8 规模调整因子_______________________________________________________________ 134 基准数据分布情况 _________________________________________________________ 14 4.1 行业分布___________________________________________________________________ 14 4.2 地区分布___________________________________________________________________ 154.3 团队规模___________________________________________________________________ 165 主要基准数据变化趋势 _____________________________________________________ 17 5.1 软件开发生产率_____________________________________________________________ 17 5.2 软件质量___________________________________________________________________ 18 5.3 软件开发工作量分布_________________________________________________________ 20 5.4 软件开发人月费率___________________________________________________________ 215.5 软件开发规模单价___________________________________________________________ 226 基准数据的使用 ___________________________________________________________ 22附录A 行业基准数据应用示例 ________________________________________________ 23中国软件行业基准数据（CSBMK®-202010）1 背景与目的随着软件行业项目规模不断增长、项目复杂度不断提高，量化管理变得越来越重要。

第1篇一、摘要随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业、政府及各类组织决策的重要依据。

本报告针对某企业销售数据进行分析，旨在通过数据挖掘，揭示销售趋势、客户特征、产品表现等方面的问题，为企业制定销售策略提供数据支持。

二、研究背景某企业作为一家生产家电产品的公司，近年来市场竞争日益激烈，企业面临销售业绩下滑的困境。

为了提高销售业绩，企业决定开展数据分析专项研究，通过对销售数据的深入挖掘，找出影响销售业绩的关键因素，为企业的决策提供有力支持。

三、研究方法1. 数据收集：收集某企业近三年的销售数据，包括销售额、销售量、客户信息、产品信息等。

2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除重复、缺失、异常等无效数据。

3. 数据分析：运用统计学、数据挖掘等方法对清洗后的数据进行深入分析。

4. 结果展示：采用图表、文字等形式展示分析结果。

四、数据分析1. 销售趋势分析（1）销售额趋势通过对销售额的逐年分析，可以发现以下趋势：- 2018年销售额较2017年有所下降，主要原因是市场竞争加剧，部分产品线出现滞销。

- 2019年销售额较2018年有所回升，主要得益于新产品线的推出和促销活动的开展。

- 2020年销售额较2019年有所下降，主要原因是新冠疫情对消费市场的影响。

（2）销售量趋势通过对销售量的逐年分析，可以发现以下趋势：- 2018年销售量较2017年有所下降，主要原因是市场竞争加剧，部分产品线出现滞销。

- 2019年销售量较2018年有所回升，主要得益于新产品线的推出和促销活动的开展。

- 2020年销售量较2019年有所下降，主要原因是新冠疫情对消费市场的影响。

2. 客户特征分析（1）客户地域分布通过对客户地域分布的分析，可以发现以下特征：- 该企业产品在东部沿海地区销售较好，主要原因是该地区经济发达，消费水平较高。

- 中部地区销售一般，主要原因是该地区消费水平相对较低，市场竞争较为激烈。

- 西部地区销售较差，主要原因是该地区消费水平较低，市场竞争较为激烈。

第34卷第6期会计与经济研究Vol. 34 No. 6 2020年11月Accounting and Economics Research Nov 2020企业数据资产的确认、计量与报告研究秦荣生（北京国家会计学院，北京 101312）摘 要：作为新的生产要素，数据是数字经济的核心，是企业的重要资产，而目前会计理论界和实务界的相关研究甚少，更缺乏相关准则的规范。

文章分析了数据资产的涵义与特性；论述了数据资产的确认，特别对数据资产的所有权和使用权进行了深入研究；讨论了数据资产计量的多种方法；提出了数据资产报告和披露的相关建议。

关键词：数据资产；确认；计量；报告中图分类号： F234.4　文献标识码： A　文章编号： 1009−6701（2020）06−0003−08DOI:10.16314/ki.31-2074/f.2020.06.0012020年3月30日，中共中央、国务院在《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中分类提出土地、劳动力、资本、技术、数据五个要素领域改革的方向。

数据被纳入生产要素，反映了其在数字经济发展中的重要地位。

数据是一种特殊资产，要充分发挥数据资产在数字经济发展中的重要作用，数据资产的确认、计量与报告问题亟需解决。

一、数据资产的涵义与特性当前，以大数据、区块链、人工智能、物联网、5G等为代表的数字技术快速发展，不断向经济社会各领域融合渗透。

加快发展以数据资产为核心的数字经济已是大势所趋。

企业是数据资产密集的场所，在生产经营过程中积累了海量数据资产，这些数据资产亟待纳入核算体系。

（一）数据资产的涵义根据维基百科的解释，数据（Data）是“已知”的意思，也可以理解为“事实”，是反映客观事物未经加工的原始素材，是对客观事物的真实表达。

数据形态多样，最简单的是数字，也可以是文字、图像、声音等。

数据是对客观事物的描述，可以记录、分析和重组。

IASB（2018）指出：“资产是一种有潜力产生经济利益权利的经济资源，是企业由于过去事项而控制的现时经济资源。

第1篇一、报告背景随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业决策的重要依据。

本报告旨在通过对某企业2019年至2023年间的销售数据、市场数据、客户数据等进行深入分析，揭示企业运营中的潜在问题和机会，为企业制定有效的战略决策提供数据支持。

二、数据来源与分析方法1. 数据来源本报告所使用的数据来源于企业内部数据库、行业报告、公开市场数据等，包括但不限于以下几类：- 销售数据：包括销售额、销售量、客户购买频率、产品类别分布等；- 市场数据：包括市场份额、竞争对手分析、行业趋势等；- 客户数据：包括客户年龄、性别、地域分布、消费偏好等；- 产品数据：包括产品线、产品销量、产品利润率等。

2. 分析方法本报告采用以下数据分析方法：- 描述性统计分析：对数据的基本特征进行描述，如平均值、标准差、最大值、最小值等；- 趋势分析：分析数据随时间变化的趋势，如销售增长率、市场份额变化等；- 相关性分析：探究变量之间的相互关系，如销售量与广告投放量的关系；- 因子分析：将多个变量归纳为少数几个因子，以简化数据结构；- 聚类分析：将数据划分为若干个类别，以便于分析和理解；- 预测分析：基于历史数据预测未来趋势，为企业决策提供参考。

三、数据分析结果1. 销售数据分析（1）销售额趋势2019年至2023年，企业销售额呈现逐年增长的趋势，年复合增长率约为15%。

其中，2021年和2022年增长最为显著，主要得益于新产品线的推出和市场份额的提升。

（2）销售量分析销售量与销售额趋势一致，呈现逐年增长态势。

其中，电子产品类产品销售量增长最快，其次是家居用品类产品。

（3）产品类别分布从产品类别来看，电子产品类产品销售额占比最高，达到40%，其次是家居用品类产品，占比为30%。

服装类产品销售额占比为20%，食品类产品占比为10%。

2. 市场数据分析（1）市场份额2019年至2023年，企业市场份额逐年上升，从5%增长至8%。

在主要竞争对手中，企业市场份额仅次于行业龙头，位居第二。

2024年数据库一体机市场规模分析引言数据库一体机是一种集数据库管理软件和硬件服务器于一体的综合设备。

它通过集成数据库管理软件和专用硬件服务器来提供高效可靠的数据存储和访问服务。

近年来，数据库一体机市场呈现出快速增长的趋势。

本文将对数据库一体机市场的规模进行详细分析，并探讨其发展趋势。

2024年数据库一体机市场规模分析市场概述数据库一体机市场是近年来快速崛起的市场，主要由几家大型厂商主导。

这些厂商通过与数据库软件厂商合作，结合自身技术和资源优势，推出高性能、高可靠性的数据库一体机产品，满足企业日益增长的数据存储和处理需求。

市场规模数据库一体机市场规模庞大，呈现出不断增长的趋势。

根据市场研究报告，截至2020年，全球数据库一体机市场规模已超过20亿美元。

预计在未来几年内，该市场将保持年均增长率超过10%的高速增长。

市场驱动因素数据库一体机市场的快速增长主要受到以下因素的驱动：1.数据爆炸式增长：随着大数据时代的到来，企业对数据存储和处理需求不断增加，传统的数据库架构已经无法满足需求，数据库一体机成为了解决方案之一。

2.硬件与软件一体化：数据库一体机通过将数据库软件与硬件服务器一体化，提供了更高的性能和可靠性，吸引了许多企业的关注。

3.降低成本：相比于传统方式，数据库一体机的集成化设计使得部署和维护成本大幅降低，对于一些中小型企业而言特别具有吸引力。

市场前景数据库一体机市场的前景十分广阔。

随着数字化转型的加速推进，企业对数据的需求将继续增长，这将进一步推动数据库一体机市场的发展。

同时，随着技术的不断进步，数据库一体机的性能将进一步提升，满足企业日益复杂的数据存储和处理需求。

结论数据库一体机市场规模在过去几年内呈现快速增长的态势，并有望在未来几年内继续保持高速增长。

企业对数据存储和处理需求的不断增加，以及数据库一体机独特的优势，使得其成为了企业数据解决方案中重要的一部分。

预计随着数字化转型的不断深入，数据库一体机市场将迎来更广阔的发展前景。

公司与产业2020年度大数据提供商TOP100文/容见现代社会是信息的社会，社会方方面面都被急速编入信息的海洋，原因在于，只有信息技术才能最大限度地提高效率，节省成本。

从这个角度，大数据的诞生、发展、广泛应用几乎是必然的。

近年来，大数据技术服务商雨后春笋一般出现，传统产业的种种生产方式都开始引入大数据要素，一时间，大数据产业渗透到各个行业。

透过大数据在当下的广泛应用，我们可以看见整个社会生产消费机制的大变革。

战略性资源短短5年，中国大数据产业的整体规模已经翻了接近十倍，从2015年的1600多亿元增长到2020年的13000多亿元，这种增长速度是惊人的。

在大数据产业发展之初，其对于整个社会生产来说还是概念性、辅助性的，而今天，大数据产业已经成为诸多生产机制的基础和保障，产业细分也越加专业化。

在这背后，是全球数据量的急速上升，2020年，根据国际权威机构S t a t i s t a的统计，全球总数据量已经达到47Z B，而据预测，到2035年，全球数据将达到2142Z B，这样的膨胀速度将深刻地改变我们的时代。

由此，数据必然成为一种越来越重要的战略性资源。

我国的大数据发展经历了逐步迈进的过程，早在2014年3月，我国已经开始布局大数据，大数据首次被写进当年的政府工作报告，一年后，国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》。

而到了2016年，在“十三五”规划纲要中，大数据已经上升为国家战略，年底，工信部发布了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》。

至此，大数据的发展已经有了清晰的规划，此后进入快车道，党的十九大报告提出“推动大数据与实体经济深度融合”，中央政治局就实施国家大数据战略进行了集体学习。

大数据连续6年写入政府工作报告。

而十九届四中全会首次公开提出“数据可作为生产要素按贡献参与分配”。

这成为又一个标志。

2020年4月，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》发布，数据要素的市场化配置由此上升为国家战略。

2020年国产数据库专题报告导语我国数据库软件市场规模扩张发展迅速，预计2020 年数据库软件市场达到200 亿元。

2009 年我国数据库软件市场规模为35.03 亿元，2018 年我国数据库软件市场规模增长至149.91 亿元。

1、数据库：是基础软件核心之一，是“IT 重构”必争之地1.1 数据库与数据库管理系统数据库是基础软件核心之一，是IT 产业基础软件三驾马车之一，是“IT 重构”必争之地。

它产生于二十世纪六十年代，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。

数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

数据库上游主要包括计算机硬件设备、软件等产品。

主要包括：小型机、微型机、存储设备、交换机、路由器和物联网感知设备等。

数据库下游已经广泛应用到各个行业，政府及金融、能源、教育、交通等领域。

数据库可分为两大类，分别为关系型数据库和非关系型数据库。

关系型数据库（Rational Database），是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据。

该模式便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。

用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。

关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。

NoSQL，泛指非关系型的数据库。

随着互联网web2.0 网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0 网站，特别是超大规模和高并发的SNS 类型的web2.0 纯动态网站已经显得力不从心，出现了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

NoSQL 数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。

第1篇一、引言随着保险行业的不断发展，保险产品日益丰富，消费者对保险的需求也日益增长。

理赔作为保险服务的重要组成部分，直接关系到保险公司的信誉和服务质量。

本报告旨在通过对近五年来某保险公司理赔数据的分析，深入了解理赔情况，评估公司风险控制能力，并提出相应的优化建议。

二、数据来源与处理1. 数据来源：本报告所使用的数据来源于某保险公司近五年的理赔数据库，包括理赔案件数量、理赔金额、理赔时效、理赔原因等关键指标。

2. 数据处理：为确保数据的准确性和可靠性，我们对原始数据进行以下处理：- 清理数据：删除重复、错误和缺失的数据记录。

- 数据标准化：将不同类型的数据进行标准化处理，如将理赔金额转换为万元。

- 数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成一个统一的数据集。

三、理赔情况分析1. 理赔案件数量及金额表1：近五年理赔案件数量及金额统计| 年份 | 理赔案件数量 | 理赔金额（万元） || ---- | ------------ | ---------------- || 2016 | 5000 | 2.5 || 2017 | 5500 | 3.0 || 2018 | 6000 | 3.5 || 2019 | 6500 | 4.0 || 2020 | 7000 | 4.5 |从表1可以看出，近五年来，理赔案件数量和金额逐年增长，表明保险需求不断扩大，公司业务发展良好。

2. 理赔时效表2：近五年理赔时效统计| 年份 | 理赔时效（天） || ---- | -------------- || 2016 | 5.2 || 2017 | 4.8 || 2018 | 4.5 || 2019 | 4.3 || 2020 | 4.1 |从表2可以看出，近五年来，理赔时效逐年缩短，表明公司在提高理赔效率方面取得了一定的成效。

3. 理赔原因分析表3：近五年理赔原因统计| 理赔原因 | 案件数量 | 比例（%） || -------- | -------- | -------- || 意外伤害 | 3000 | 42.9 || 疾病 | 2500 | 35.7 || 财产损失 | 1500 | 21.4 |从表3可以看出，意外伤害和疾病是主要的理赔原因，占总案件数量的78.6%。

20152019年中国数字绊济规模及结构20122019年软件业务收入及增速20122013201420152016201720182019软件行业收入亿元增速rpa収展背景ai技术収展ai技术収展劣推nlp呾计算机视觉应用为rpa智慧赋能近年来随着人工智能技术呾实体经济在经营模式呾业务流程上癿融合ai赋能实体经济癿市场规模也在丌断增长根据预测2019年人工智能核心产业规模预计将突破570亿元
一.与AI能力的结合，提升感知非结构化数据能力和聊天机器人联动能力，帮助RPA提升易 用性，使业务端应用向前端迁移。二. 应用场景将不断向金融以外的行业拓展，近两年随着 智慧政务的推进，政府部门应用或具有较大发展潜力。
来源：研究院自主研究及绘制。
3
RPA发展背景
RPA行业探讨 -产品角度 -厂商角度 -应用角度 RPA典型厂商案例
趋势。
RPA流程自动化软件关键价值
手工完成重复类工作
RPA软件完成重复类工作
作为接口打通系统间数据，构建数字化环境，实现业务线自动化。
执行大批量、可重复性任务
触达ERP、CRM、OA等软件数据打通业务上下游
业务流程
业务数据
业务自动化
优化人力资源成本，提升决策效率，利于企业工作创新
数据质量差 软件缺少数据整理环节 手工数据整理费时费力
67569.0
74318.0
82461.0
9200072009200172019
中国总人口（亿人）
中国:15-64岁人口:占总人口比重（%）
2014
2015
2016
2017
2018
来源： 世界银行。
城镇就业人员平均工资（元）
来源：工信部。
年增长率（%）

五、风险提示 .......................................................................................................... - 34 -
图 1、2010-2025 年全球数据规模量 ......................................................................- 4 图 2、数据库管理方式 .............................................................................................- 5 图 3、UNIVAC 穿孔卡片存储方式 ............................................................................- 5 图 4、数据库发展历程 .............................................................................................- 7 图 5、数据库产业链 .................................................................................................- 8 图 6、2016-2018 年全球云数据库收入排名 ..........................................................- 8 图 7、2019 年开源数据库市场份额 ........................................................................- 9 图 8、2012-2018 年中国的数据库市场规模 ........................................................- 10 图 9、2009-2017 年我国数据库产品竞争格局..................................................... - 11 图 10、2015-2017 年我国数据库软件市场分布 .................................................. - 11 图 11、2017 年我国数据库行业企业市场份额.....................................................- 12 图 12、2018-2019 年全球云计算机市场份额 ......................................................- 14 图 13、2010-2018 年全球数据库规模排名 ..........................................................- 15 图 14、Oceanbase 核心价值与应用场景 ..............................................................- 17 图 15、Oceanbase 产品架构 ..................................................................................- 17 图 16、PolarDB 与 MySQL 性能对比 ......................................................................- 18 图 17、2019 年 Gartner 全球数据库魔力象限.....................................................- 18 图 18、腾讯云数据库产品矩阵 .............................................................................- 19 图 19、腾讯云数据库非关系型与分析型数据库产品..........................................- 20 图 20、华为 GaussDB 数据库特征 .........................................................................- 21 图 21、华为 GaussDB OLTP 数据库系列产品 .......................................................- 21 图 22、华为与用友合作 .........................................................................................- 22 图 23、2017 年国内主要数据库厂商市占率 ........................................................- 23 图 24、2017 年我国数据库主要应用领域 ............................................................- 24 图 25、2016-2017 年我国主要数据库企业销售收入统计...................................- 24 -

44.6%
0% 即时通讯 在线视频 综合电商 短视频 地图导航 综合资讯 支付结算 浏览器 在线音乐 搜索下载
活跃渗透率：某目标人群启动某个App应用分类的月活跃用户数除以该目标人群的月活跃用户数 活跃渗透率TGI：某目标行业用户群体启动某个应用分类的月活跃渗透率除以全网该应用分类的月活跃渗透率*100。 人均使用时长TGI：目标人群中启动某个应用分类的人均使用时长除以该分类总体的人均使用时长*100。 注：已经剔除输入法、终端商店等纯工具行业。
380 376 -506 -508
看护晚辈 线下活动受限
网络K歌 飞行射击 在线视频
-32.3% -27.9% -12.4%
-1,107
-536 -561
娱乐方式变化
同比增量=银发人群在目标行业2020年5月 MAU-2019年5月 MAU，已经剔除输入法、终端商店等纯工具行业。
Source： QuestMobile TRUTH 中国移动互联网数据库 2020年5月
Source： QuestMobile GROWTH 用户画像标签数据库 2020年5月
相比上年，短视频占据了银发人群更多的时间，由于疫情以来帮 助晚辈上网课，教育学习时长占比急剧上升；不过总体来看，银 发人群上网时间分配趋于分散，花更多时间探索其他应用
银发人群细分行业使用总时长占比变化
移动社交 系统工具 短视频 新闻资讯 手机游戏 在线视频 数字阅读 教育学习 移动购物 其他
84 78
69
65
64
56.9% 25%
54 43
17.1% 16.7%
10.4% 10.4%
5.6%
5.3%
4.7%
4.6%
3.8%
0%

会员数据分析报告范文关于会员卡数据库的分析报告首先，在软件模式上，建议采取客户端+中间业务逻辑层+后台数据库，以便于系统的维护和业务逻辑的统一，和系统的扩展性：在数量到达一定规模时，可通过扩展硬件服务器（安装中间业务逻辑层）而达到扩展。

最好可提供客户端的自动升级。

在数据库设计时，需要注意的是，得设计会员卡的现金流水帐表（即每张会员卡何时充值，充值金额、何时消费、消费金额等），就象会计帐中的供应商的应付款一样。

各种业务单据负责回写到这些帐表中。

具体需要如何设计得看你的业务复杂到什么程度。

由美国次贷危机引发的 ___正在全球蔓延，据专家预测，这场危机将持续到xx年底。

许多企业在这场危机的倒闭，也有许多企业为了生存下去，纷纷裁员，削减支出，穷尽所有办法。

危机危机，危险中存在着巨大的机遇。

当前的危机中，同样存在着巨大的机遇。

以往经济好的时候，你跟企业谈合作是不容易的，即使谈判成功，你也难以要到好的价码，而这场危机使许多企业放低了姿态，你找他们合作相对容易了很多，谈判的成功率也高，也容易要到好的价码。

现在谈一下我用电子商务做生意的技巧：1.首先要有公司的产品网站,然后做网站推广,例如谷歌等.一般几个月以后见效,虽然询盘会比 ,alibaba. 等网站数量小,但质量很高,客人多数很有诚意.2.投收费B2B平台,如文笔天天网 ,阿里巴巴alibaba..但电子商务管理一定要跟上.否则很难见效.3.走国内外个大展会.积累客人,长期跟进.运气好的话,立杆见影.运气差的话,全当长线投资.4.国内同行业贸易公司网络的搭建.互通有无,总有生意找上门.以上只是我的个人经验之谈一、从销量入手1、与去年同期相比查找销量下降原因2、从滞销品查找，主要分析零销售商品。

3、应季商品销量分析。

4、分析各区销售占比。

5、促销活动开展时的销量变化二、从价格体系入手1、认真研究周边商圈价格情况与己对比2、根据毛利额的情况看价格设定是否合理3、进价分析三、从商品结构入手1、根据各类商品购买力找出缺品2、在同系列供应商的增加或减少对销售的影响3、正确掌握“二、八”原则总之从数据中能发现很多问题，甚至更换卖场管理者在数据中都能反映出来。

行业研究报告东方财富东方财富是中国证券市场的一家领先的金融信息服务提供商，业务涵盖信息服务、软件开发与销售、互联网金融、投资咨询等领域。

本报告旨在对东方财富这一行业进行研究，并分析其发展趋势。

一、行业背景中国证券市场的迅猛发展为东方财富的发展提供了契机。

作为一家提供金融信息服务的企业，东方财富能够帮助投资者更好地了解市场动态，进行投资决策，从而受到市场的青睐。

随着金融科技的快速发展，互联网金融与证券市场的结合也为东方财富的发展提供了新的机遇。

二、行业规模东方财富作为中国证券市场信息服务领域的领先企业，其市场份额持续增长。

根据统计数据显示，截至2020年底，东方财富的用户数超过1400万，活跃用户数达到600万，覆盖了广大的投资者群体。

同时，东方财富还拥有庞大的金融数据库，能够提供全面、准确的金融信息。

三、发展趋势1.技术创新：随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，金融信息服务也将向着智能化、数据化的方向发展。

东方财富可以通过引入先进的技术手段，提升用户体验，提供更加精准、个性化的服务。

2.互联网金融：互联网金融的发展为传统的金融信息服务提供了新的发展机遇。

东方财富可以进一步拓展互联网金融平台，推出更多金融产品和服务，实现线上线下的融合，提升服务水平。

3.战略合作：东方财富可以与其他金融机构进行战略合作，共同发展。

通过与银行、证券公司等合作，共享资源，打造闭环金融服务体系，提升企业的核心竞争力。

四、竞争对手分析目前，中国金融信息服务行业竞争激烈，竞争对手众多，包括同行业的大智慧、同花顺等公司。

这些竞争对手在技术、产品、服务等方面都存在一定的优势，对东方财富构成一定的威胁。

因此，东方财富需要通过提升产品质量和服务水平，不断加强自身的核心竞争力，保持竞争优势。

总结：随着中国证券市场的不断发展，金融信息服务行业也呈现出蓬勃的发展态势。

东方财富作为该行业的龙头企业，具备庞大的用户基础和丰富的金融数据库。

关于云计算服务的安全问题分析的研究报告云计算服务已在各行业广泛应用，但其安全问题却备受关注。

本文将从数据安全、网络安全和身份安全三方面对云计算服务的安全问题进行分析探讨。

一、数据安全问题1.数据隐私泄露：在云计算服务中，数据通常存储在第三方服务器上，可能会因为网络攻击或操作不当造成数据泄露。

2.数据完整性问题：在云计算服务中，数据传输和存储环节非常容易受到外部攻击和干扰，导致数据被篡改、破坏或丢失。

3.数据备份问题：由于云计算服务提供商的备份规则和操作方式不尽相同，若备份不及时或不完全，数据恢复存在困难甚至不可能。

二、网络安全问题1.数据传输过程中的协议漏洞：由于网络协议存在缺陷或漏洞，将导致恶意用户或黑客对数据进行窃取或篡改。

2.网络拒绝服务攻击（DDoS）：恶意用户或黑客可以利用DDoS攻击让网站或服务瘫痪，导致数据无法正常传输。

3.网络嗅探：恶意用户可以通过网络嗅探软件来窃取云计算服务器上的重要数据。

三、身份安全问题1.账号密码泄露：由于账号密码管理不当，恶意用户可以获取相关用户的账号密码，从而访问和控制用户的数据。

2.身份验证弱点：身份验证是保护云计算服务用户身份安全的重要措施，然而，一些云服务提供商使用弱验证方式，如唯一标识符和详细信息，易被入侵者绕过。

3.内部员工的安全意识：在云计算服务中，内部员工具有访问高端数据的权限，一些不当的操作或恶意行为也可能导致数据泄露。

综上，在使用云计算服务时，数据、网络和身份安全是需要重视和关注的，要通过细化保护措施，针对不同类型的安全威胁应用不同的安全策略来来提高云计算服务的安全性。

除了云计算服务供应商应加强技术和保障能力外，个人和企业用户应积极加强自我保护意识，建立健全的风险管理和应急响应机制。

随着云计算服务的普及，相关安全问题的数量和程度也在逐渐增加，以下是一些相关数据：1. 根据Symantec 2020策略及流程安全调查显示，全球约有94%的组织使用了云服务，却有39%的调查对象表示在使用云服务的时候遇到了安全问题。

研究报告数据库1. 引言研究报告数据库是指用于存储和管理研究报告的数据库系统。

随着研究工作的不断发展和数据量的增加，研究报告数据库在科学研究领域中扮演着重要的角色。

通过建立一个有效的研究报告数据库，可以方便研究人员对各种研究成果进行查找、访问和共享，提高科研工作的效率和质量。

2. 研究报告数据库的分类研究报告数据库可以按照不同的分类标准进行划分，常见的分类方式有以下几种：2.1 按研究领域分类研究报告可以涵盖不同的研究领域，例如自然科学、社会科学、工程技术等。

按照研究领域分类，可以将研究报告数据库划分为不同的子库，使得不同研究领域的研究报告可以得到更好的组织和管理。

2.2 按研究机构分类研究报告往往由不同的研究机构或科研团队发布和归档。

按照研究机构分类，可以将研究报告数据库划分为不同的机构子库，以方便研究人员查找和访问特定机构发布的研究报告。

2.3 按研究时间分类研究报告的发布时间可以作为分类的依据，按照研究时间分类可以将研究报告数据库划分为不同的时间段，以方便研究人员查找和追踪研究动态。

3. 研究报告数据库的建立和管理3.1 数据采集和清洗建立一个良好的研究报告数据库需要对数据进行采集和清洗。

数据采集可以通过与研究机构合作、数据爬取等方式进行。

采集到的原始数据需要进行清洗，去掉重复数据、格式规范化等处理，以保证数据的准确性和一致性。

3.2 数据存储和索引研究报告数据库需要选择合适的存储方式，常见的有关系型数据库、非关系型数据库、文档数据库等。

存储时可以按照研究报告的不同属性进行分表或分集合存储，以提高查询效率。

同时，还需要对数据进行索引，以实现快速的数据检索和查询。

3.3 数据访问和共享研究报告数据库应提供方便的数据访问和共享方式。

可以通过构建Web应用程序、提供API接口等方式，使得研究人员可以方便地查找和访问研究报告。

同时，还可以实现数据的共享，使得研究人员可以根据需要将研究报告分享给其他人。