产业结构

Python 的数据在做环保类项目时，真是个挺顺手的利器。像这个资源，整合了产业结构、技术创新、碳排放等一堆指标，还帮你把环保费用做了分类汇总。你要最大值、最小值、求和、总数？都有。数据源分省份、分年份，维度也蛮全的，什么碳排占比、GDP 平方、创新效率全都在。pandas和numpy的基本功扎实点，上手就能用。导出成csv或者excel也没问题，Jupyter Notebook跑起来响应也快，适合边边调试。适合那种搞政策研究、产业或者 ESG 报告的人。哦对了，数据字段名得也算清晰，省得你调字段调得脑壳疼。

大数据产业指涉及大数据管理和价值挖掘的企业经济活动集合。 产业链涵盖以下环节： IT基础设施层：硬件、软件、网络等基础设施，咨询、规划、系统集成服务。 数据源层：生物大数据、交通大数据、医疗大数据、政务大数据、电商大数据、社交网络大数据、搜索引擎大数据等。 数据管理层：数据抽取、转换、存储、管理服务。 数据分析层：分布式计算、数据挖掘、统计分析服务。 数据平台层：数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台。 数据应用层：行业应用，如智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网。

随着智能技术的进步，阿里云栖奖产业战略研究报告揭示了智能产业如何在云端实现转型，完全版PDF已提供。

权威解读：中国电信 & 中国信通院联合发布工业数据采集产业研究报告 该报告由中国电信集团公司和中国信息通信研究院强强联手，深入剖析工业数据采集产业现状、发展趋势和未来前景，为相关企业和机构提供决策参考。 报告核心内容： 工业数据采集技术发展历程与现状 工业数据采集产业链结构及关键环节 工业数据采集应用场景及典型案例 工业数据采集产业发展趋势与挑战 工业数据采集产业政策环境及建议 洞察产业先机，把握发展脉搏，尽在本报告。

中国作为制造业大国，在许多产品的产量上占据世界领先地位。然而，在当今国际竞争中，企业之间的竞争已不再局限于产品本身，而是上升到产业链的竞争。 以芭比娃娃为例，中国制造的芭比娃娃成本仅为1美元，但在美国沃尔玛的零售价却高达9.99美元。这表明在国际分工体系中，中国被分配到附加值最低、资源浪费严重、环境污染较大、劳动剥削严重的制造环节。而其他高附加值的环节，如产品设计、原料采购、物流运输、订单处理、批发经营和终端零售，则主要被欧美国家掌控。 中国拥有大量优秀大学毕业生，但失业率却居高不下。这是因为在产业链的六大环节中，真正需要大学生的是产品设计、原料采购、物流运输、订单处理、批发经营和终端零售，而

《2018中国大数据产业生态地图暨中国大数据产业发展白皮书》精准分析了基础支撑、数据服务、融合应用等大数据产业生态层次，并重点关注了各地新兴的大数据产业园。白皮书还遴选出十大投资价值大数据企业，总结了十大爆发点，为业内人士提供了全面展望。

2017 年中国大数据产业发展报告挺有意思的，专门从政府、全球发展、行业等多个角度来大数据市场。里面涉及的领域蛮广泛的，比如政府如何推动产业发展，全球大数据发展趋势的变化，行业如何借助大数据获得优势，应用领域也都一一覆盖，挺实用的。你要是对大数据产业感兴趣，或者想了解当前的产业动向，这份报告会给你不少启发。 如果你有时间，可以顺便看看相关的报告，比如 2020 年和 2019 年的大数据产业，内容也蛮丰富的。是大数据的应用场景，越来越多行业都在用这玩意儿，简直是“黑科技”。 你可以把这些报告当作学习资料，了解一下大数据的发展方向，未来你也能在工作中看到更多的应用机会。如果你想更深入某个特定领域

2020年，新冠肺炎疫情对中国社会各个领域造成了深远影响。然而，正是在抗疫过程中，大数据、人工智能和云计算等新一代信息技术展现出了重要作用。这些技术不仅支持了抗疫工作，还推动了新业态和新模式的出现。同时，2020年也见证了中国加速推进新基建和数字基建建设的努力。在这一背景下，大数据产业迎来了加速发展的机遇，为行业创造了新的增长点。《白皮书》深入分析了大数据产业链的结构及其衍生产品和服务，探讨了技术变革和融合应用的挑战和机遇，预测了后疫情时代大数据产业发展的新机遇，以及在市场化配置数据要素的背景下数据治理和安全问题的重要性。

大数据产业的规模随着科技的发展已经进入了一个爆发期，尤其是移动互联网、物联网和云计算等领域的蓬勃发展。2019 年，中国的大数据市场预计将突破 7150 亿元，包含了数据挖掘、机器学习、产业转型等多个领域。这些技术的应用不仅推动了经济的高质量发展，还深刻影响了各行业的数据资产管理。如果你对大数据产业的规模、趋势以及相关技术应用感兴趣，了解这些信息会对你的工作有大哦！

机器人方向的项目调研，如果你不想只靠百度+ChatGPT，那这份《机器产业报告：明日之星》真的可以瞧一眼。它不是那种照搬报告数据的套路，而是靠大数据挖掘和产业链验证，直接从一手信息下手，信息更全、也更靠谱。 行业拆分挺细的，一共分了7 大类机器人，像什么工业机器人、医疗机器人、家庭机器人都在里面。每个细分类下的企业列得全，光公司就列了536 家，还能找到子公司，查资料省下不少功夫。 挖掘维度也比较实用，不是空谈。用Python配合网络舆情，能对企业做多维度，比如发展热度、技术成熟度、市场口碑等等。适合做市场、竞品研究或者初创调研。 如果你在做机器人类项目，或者想从事这方面工作，这报告拿来参考一