报告具有汇报性、陈述性的特点，只有按照报告的格式，正确编写报告，报告才能发挥出它的作用。那么在写报告的时候，应该如何写才能突出的重要性呢？以下是小编整理的《数据研究调查报告》，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
第一篇：数据研究调查报告
10月中国创业加盟品牌数据研究报告
北京天创时代信息技术有限公司
2011年10月
中国创业加盟品牌数据研究报告
报告名称：2011年10月中国创业加盟品牌数据研究报告 报告编号：000201110 制作时间：2011年10月 报告类型：数据研究报告
制作单位：中国加盟网数据研究院
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前言
本报告主要通过整合各行业商协会、知名品牌、媒体及中国加盟网强大的创业者数据库资源，采用在线问卷调查，电话调查，邮件调查反馈等辅助手段获取第一手资料。在制作的过程中，也参考了各行业的经济报告等资料，力求统计数据准确可靠。
据中国加盟网数据研究院数据显示，与2010年同期相比，中国招商加盟领域总体呈稳定快速的发展趋势。加盟创业已成为投资者成功创业的最佳途径。与2011年9月相比，10月中国招商加盟领域更加火爆。
据中国加盟领域数据研究院10月各项数据显示：10月中国加盟招商领域当中，餐饮行业异常火爆，其中火锅项目更是热度超群;建材，教育，家居、家纺、美容等行业随着冬季的到来逐渐升温。
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•声明：
1)本报告各项数据均来自中国加盟网数据研究院，因其他原因导致数据有偏差的，中国加盟网数据研究院将以监控到的数据结果作为本报告最后发布的依据。
2)在不影响本报告如期发布的前提下，欢迎各加盟招商类网站、机构、媒体等主动反馈确凿可靠的当月数据资料，由中国加盟网数据研究院核实但不保证采纳，仅作为制作本报告的参考，以确保报告的公正独立性。
3)本报告仅供商业决策参考之用，不得用作法律诉讼的依据，不代表任何商业立场，所涉及品牌方和当事方如有异议，请与中国加盟网数据研究院联系(联系方式：010-62168889)。
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一、 关注招商创业人群比例分析
本次共抽样调查10000人，其中创业投资人群占68.5%，品牌方占20.7%，加盟商占8.5%，其他占2.3%。
二、投资人群分析
随着浙江民间借贷的崩盘，一大批生产型浙企的破产关门，更多的下岗职工将眼光放在了自主创业上，加之民间“金九银十”的说法，越来越多的人想到了创业。据中国加盟网数据研究院地 址：北京市海淀区大柳树路富海大厦A座15层 邮 编：100081 电 话：(86-10)6216888
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10月份数据显示， 10月份新增投资人数持续增长，与9月份相比，涨幅高达7.68%，创2011年以来历史新高。
2011年1月-10月投资者人数与上月相比比例
总体来说，2011年1-10月投资者增长比例起伏不断，从7月后持续上涨，中国加盟网数据研究院相关专家表示，这一涨幅11月份将有所放缓，据专家预测，11月份新增投资人数将与10月份持平。大部分投资者将保持“年底观望，年后行动”，所以预计未来数月新增投资人群比例将成缓慢上升状。
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◆投资者年龄分析
相关数据显示，10月份新增投资者中，31-35岁人群依旧占据主导，但与9月相比比例有所下降。据分析，造成下降的主要原因是由于31-35岁处于75后80末，这一年龄段心智比较稳定，基本上都已成家，随着年末的临近，大部分人都不太愿意此时有所变动。与9月相比，26-30岁的新增人群比例有所增长，但涨幅不大。36-40岁的新增投资人群较上月相比有所下降。
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与9月相比，26-35岁的投资者有所增长均有所下降，其中31-35岁新增投资者下降近4个百分点，36-40岁的新增投资者上涨3.4个百分点，据抽样调查显示，此年龄段的投资者对餐饮类项目热情度较高，随着冬季的临近，餐饮行业已经“火”起来，从而带动36-40岁投资者的上涨。
投资者学历分析
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据调查结果显示，本月新增创业者中，专科及以上学历占92.3%，高中及以下学历占7.7%。与9月相比，新增投资人群的学历普遍有所增高。其中，大专学历占据半壁江山，随着国内大学的不断扩招，国内年轻人学历普遍升高，2011年高考录取率高达72.3%，加上自考，成考，远程等教育模式的成熟，预计每年大学生毕业生将增加近20万人。如此大规模的毕业生，涌入社会，对求职市场带来一次又一次的冲击，所以不少有条件的高校毕业生，毕业后直接选择了自主创业。甚至有部分学生求学期间已经创业。知识与学历已成为现代创业者必备的基本条件之一，随着社会快地 址：北京市海淀区大柳树路富海大厦A座15层 邮 编：100081 电 话：(86-10)6216888
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节奏的发展，预计未来创业投资者的学历将越来越高。
◆投资者性别分析
与9月份相比，10月份新增的投资者当中，男性比例有小幅度增长，10月新增投资者中男性占65.33%，相比而言，女性投资者比例有所下降，从9月的36.77%下降为34.67%。10月女性投资者比例的下降并不代表着女性创业群体的减少，据抽样调查显示，与9月相比，10月女性投资者对饰品、服装、化妆品行业的关注比重有所增长。由于餐饮行业的特殊性，女性投资者关注比例较9月相比有明显下降，由此可见女性创业者实质并未衰减。
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◆投资者地域分析
10月新增创业者全国区域分布情况，整体来说呈现“西疏东密”，东部地区
长三角以及珠三角地区依然占主导地位。其中江苏、山东、河南、河北与9月相比均有不同程度变化，作为人口大省的河南来说，10月投资者比例明显高于9月，上涨2个百分点。据相关数据显示，河南省前三季度就业形势严峻，近两成毕业生没工作，失业群体中，30岁以下人员占35%。庞大的失业群体与上涨的创业地 址：北京市海淀区大柳树路富海大厦A座15层 邮 编：100081 电 话：(86-10)6216888
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人数成正比，10月增幅比较大的河北省，与9月相比，增长了近1倍，从2011年起河北省开始实施“创业帮扶工程”，河北省财政每年将从就业专项资金中安排3000万元，对6万人提供创业帮扶服务。2012年河北省将产生近30万名高校毕业生，严峻的就业形势促使一部分大学生直接选择自主创业，加之省政府的大力帮扶，创业人数成倍上涨也并非偶然。位于渤海海湾的辽宁，作为10月新增创业人数最大的省份。与9月相比，增长了3倍，据不完全调查显示，辽宁10月新增投资者成倍增长的原因在于省政府颁文规定：退役大学生士兵选择自主创业，创办的企业优先进入辽宁省大学生创业教育实训孵化基地，免费享受基地提供的政策咨询、项目开发、创业培训、实习实训等各项服务。政策与创业人员的增加成正比。好政策带来旺人气。 西部地区
与9月相比，西部大部分地区变化不大，新疆、青海、甘肃、宁夏、西藏基本与上月持平，由于这五个地区，大部分低处山区，经济有待发展，投资者主要集中在省会等大城市，随着国家西部开发政策的不断落实，从西部地区“十大工程”，到青藏铁路的开工建设;从西气东输，到西电东送工程的稳步实施;从西部地区大规模的机场建设，到铁路、公路建设的全面启动;从大规模的城市基础设施建设，到大面积的退耕还林还草试点。 西部经地 址：北京市海淀区大柳树路富海大厦A座15层 邮 编：100081 电 话：(86-10)6216888
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济的大腾飞已经蓄势待发。据相关专业人士预测，西部新增创业者人数比例将持续有增无减。
10月新增项目投资额度分析
据调查显示，10月新增项目投资额度呈“凌状”分布即两头基本均衡，中间尤为突出。投资额在20-50万的项目几乎占据半壁江山，高达49.76%，其中餐饮行业更是占投资额20-50万元新增项目的70%。投资额在50万元以上87%的项目都集中在家居、家纺、珠宝、美容四大行业。
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与9月相比，10月新增项目中投资额20-50万元的项目有大幅上涨，涨幅高达1/3，其中餐饮类项目与9月相比有明显增长，预计未来两月涨幅将持续。10-20万元与50-100万元项目与9月相比，比例均有所下降，调查显示，引起比例下降主要因素在于10月新增项目中以餐饮与服装项目为主，中等投资比例上涨，从而导致小额与大额投资比例相对减小。
10月新增投资者预备投入资金分析
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10月新增投资者投资额度分布比例中，投资额在1-50万元的新增投资者 占主导地位，比例高达85.15%，由此可见中小额投资者较多。其中10-20万元投资者率高于1-10万元的投资者，根据随机数据显示，由于年后近660万的高校毕业生面临毕业问题，相当一部分毕业生在家庭的支持下，将直接选择小本创业，因此10月1-20万元投资人数较9月相比都有明显上涨。其中1-10万元涨幅明显。
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10月新增20-50万元投资者占24.51%，与9月相比，下降近10%，50万元以上投资者占7.85%，以上月相比下降幅度接近13%，降幅较大，造成大降幅的主要原因是在于10月新增投资者年龄段的变化，36岁以上的投资者相对于年轻投资者而言，更加在意“实在”，不愿意承担太大的风险。
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◆10月新增项目分布比例
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10月新增项目中，餐饮与服装占据半壁江山，其中餐饮行业新增项目占总项目的23.84%，服装项目占总项目的26.41%，由此可见“衣食”依旧是投资者最关注的两大行业，服装行业与9月相比有小幅上涨，但涨幅不大，家纺、家居、建材、教育等行业基本上与9月相同，涨降幅度均不大。餐饮行业中，火锅项目涨幅最大，与9月相比，涨幅高达6.82%， 随着天气的逐渐寒冷，火锅项目将越来越受投资者的欢迎。 ◆投资额超100万新增投资者比例
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据统计局相关数据显示，10月CPI同比增5.5% 已经连续3个月下滑，其中食品价格上涨11.9%，非食品价格上涨2.7%;消费品价格上涨6.6%，服务项目价格上涨2.8%。这一系类的上涨都将影响者投资加盟领域的趋势，10月投资额超100万的新增投资者中，餐饮和服装依旧占据前两位，值得一提的是，餐饮与新增百万投资额的投资者比例与新增项目比例完全一致，从另一方面也说明大额投资者也主要倾向于“衣食”，教育、家纺行业的大额投资比例与9月相比有大幅上涨。
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◆选项目方式
据中国加盟网数据研究院10月数据显示，网络仍为创业者投资选项目的主要途径，在本月的抽样调查中，网络主推占据35%的比例，电视与展会分别位居二三位，从这组数据中，我们不难看出，随着信息技术的不断改变，民众了解信息的途径不断改变，互联网的比重再不断增加，据相关部门统计，截止2010年12月31日，中国网民规模达到4.57亿，预计到2011年年底中国网民规模将突破5亿，占据中国总人口的1/3，由此可见国内互联网的发展刚刚处于起步期，未来几年内有望再创新高。展会，作为线下活动，依旧是众多投资者，项目方青地 址：北京市海淀区大柳树路富海大厦A座15层 邮 编：100081 电 话：(86-10)6216888
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睐的传统模式之一。电视、报刊、杂志等传统媒体的影响力依然不可忽视，但相比而言，传统媒体的性价比低于互联网。
四、9月份各行业最受投资者关注项目TOP排行榜
据中国加盟网数据研究院相关数据显示，10月各行业TOP排行榜出炉，其中多喜爱荣登家纺行业榜首，本次多喜爱上榜原因与其代言人密不可分，奥运女孩-林妙可的加盟，为喜爱带来了超高的人气。加上多喜爱本身自由、奔放的设计，成为焦点实属板上定钉。
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廖排骨继9月后又一次榜上有名，先不去深挖它的上榜因素，单从廖排骨推出“报销考察路费”优惠方式，都将吸引一大批的投资考察者，一项小小的贴心服务从另一方面显示企业对投资者的责任感，荣居榜首毫无疑问。
作为香港星城国际2007年下半年推出的一个时尚女装品牌，花园街19号一经推出便以“甜美、浪漫、魅惑”在18-35岁女性人群中引起了轰动，更是将日韩流行的混搭艺术发挥得淋漓尽致。 花园街19号一直奉行“领加盟费、领保证金”，近期更是推出100%退换货，进货销售返利润的巨大诱惑力，不想被关注都很难。
乐巢家居立足上海，将上海大都市的气息与江南水乡的柔情融入到了产品中，将“时尚、精致、品味”表现得淋漓精致。一线城市仅收取2万元的费用，相对于某些家居项目几十万的加盟费，乐巢家居算得上是“异类“，从一开始走得就是”价格平民化，产品中高端化“的亲民路线，备受热捧，何愁无爱。
与9月相比，10月教育行业少儿英语重新登顶，随着寒假假期的临近，培训市场开始复苏，其中少儿英语首当其中，随着中国国际化的发展，英语已成为国内继母语后最地 址：北京市海淀区大柳树路富海大厦A座15层 邮 编：100081 电 话：(86-10)6216888
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受关注的外语语种，加上中国出国留学年轻化的推进，“英语从娃娃抓起”显得越来越为重要，美华少儿英语引自美国著名英语教育出版机构，在结合中国国情后备受中国父母的青睐。
随着“骨质美”的流行，越来越多的女性对减肥瘦身充满期待，但一批又一批有毒、副作用大的减肥药物被曝光，中医健康减肥受到了众多爱美女性的追捧，曲姿瘦身作为中医减肥项目的代表，拥有超高的口碑。从3万元-9万元的超低加盟费，加上开店配送1.5万-8.5万元的仪器，更是备受投资者关注。另外无副作用的绝对优势更是锦上添花。 说道珠宝，周大生则是以钻石的优质等级而闻名，国内超过2000家的加盟店成功运作，无疑不是在向投资者展示周大生最具诱惑力的一面。10月份TOP排行榜也显示大品牌，高品质的钻石还是消费者和投资者的最爱。
发改委正式发布中国逐步淘汰白炽灯路线图，LED照明产业已经迎来春天。领烁光电最为LED业内知名品牌，率先丢出“无加盟费、无保证金，首批进货仅8000元”的加盟优惠“重磅炸弹”，再加上借助国家政策的东风，何愁不能“潇洒走一回“。
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10月综合指数排行榜
根据中国加盟网数据研究院10月数据显示，综合指数上榜的10大品牌中除富安娜家纺以及花园街19号之外，其余均为餐饮项目，占据80%的名额，由此可见，餐饮行业的火爆度确实不一般，其中排名前两位的都是风味小吃项目，火锅项目挤进前三，剩下席位均为快餐项目，由此也显示未来餐饮行业的发展趋势。重庆美食还是占餐饮行业的主导地位，川味中国已成为一种趋势。
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总结：
伴随11月份的入冬、北方地区将步入供暖期，也就意味着冬季的真正到来，火锅、煲汤成为了很多人们用来御寒的首选。据中国加盟网数据研究院数据显示，10月餐饮行业中火锅项目拥有超高的人气，新增项目中，火锅项目依旧占主导地位，由此可见未来数月，火锅项目都将“火”起来。服装行业，羽绒服、棉服受关注，据相关专业人士介绍，部分主打春秋服饰的品牌已经推出春季新品，前景被看好。美容行业中，补水美肤项目这个冬季也将相当给力，作为爱美女性的冬季追求，补水美肤项目在供暖期必将受到追捧。据预测，11月美容项目将进入高速发展期，这一发展趋势有望持续到年底。
---本报告完毕---
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研究方法与数据分析说明：
①该数据包含9月份主动找寻投资项目的。投资者、加盟商家、品牌方等
②本次调查报告抽样调查人数基数为N(N=10000人)。 ③本报告数据部分数据来源与中国加盟网
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附录：
中国加盟网数据研究院简介
中国加盟网数据研究院，为专业和独立的招商与加盟数据研究机构，致力于通过科学的方法，严谨的态度，全面的角度，深度挖掘和解读数据背后的事实，为招商和加盟领域的发展提供强有力的数据支持。
中国加盟网数据研究院通过整合各行业商协会、知名品牌、媒体及中国加盟网强大的创业者数据库资源，每天分析百万投资者的行为轨迹，覆盖全国所有34个省级行政区域，覆盖全国接近40%的投资人群，为招商加盟领域的研究提供海量数据支持。
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第二篇：云数据库-实例分析-课题研究-课题报告
云数据库
----云数据库实例分析
上次报告将云数据库的相关知识做了简介，这次报告共三部分内容，一是对几个概念做简单讲解，二是云计算对数据库发展的影响，三是云数据库案例。
一、云数据库的一些概念说明
关系型数据库-------对应------非关系型数据库(针对数据结构而言) 分布式数据库系统------对应-----集中式数据库(针对位置而言) 云数据库-------对应-------传统数据库(是否应用云计算而言)
所以关系型数据库和云数据库并不是一个层面上的。 云数据库可以是关系型数据库例如微软开发的SQL Azure就是关系型云数据库，也可以是非关系型数据库例如谷歌开发的Bigtable，亚马逊的SimpleDB就是非关系型数据库。
云数据库是大多是分布式数据库，传统数据库多为集中式数据库。
二、云计算对数据库发展的影响
正如MongoDB工程副总裁Geir Magnusson所指出那样，“在云计算计划里将找不到关系数据库的影子，这并非偶然，因为关系数据库不适合用于云计算环境”。同时他还指出：“云计算是一种不同的技术，不同得足够改变开发者看待问题和解决问题的方式”。
许多被专门开发用于云计算环境的新型数据库，包括Google韵Bigtable，Amazon的SimpleDB，MongoDB的Mongo。这些数据库均为分布式数据库，没有一个是关系型数据库。
这些数据库具有一些共同特征，正是这些特征使它们特别适用于服务云计算式的应用。它们中的大多数可以在分布式环境中运行，这意味着他们可以分布在多个地点的多台服务器上。在跨越地理空间距离之间执行复杂查询以便减少响应时间、设计和维护支持不同位置的相关数据备份、在一个点瘫痪时能保证该数据同步、维护和运行这样的体系并非易事。
数据库组成部分在不同位置的分散对云计算很必要，这也是云计算产生的原因。更重要的是云体系结构具有不同于目前使用的关系型结构的属性，在云体系结构里，关系不复存在，人们以群集形式看待数据。
有专家认为云计算对关系型数据库的应用将产生巨大的影响，而绝大多数电子商务系统所使用的数据库还是基于关系型的数据库，随着云计算的大量应用，势必对电子商务数据库的构建产生影响，进而影响整个电子商务技术的发展。
说明：云数据库是适应云计算而产生的，云数据库的发展方向是非关系型分布式数据库。关系数据库不适合用于云计算环境，并不是说关系数据库不能用于
云计算环境。微软的SQL Azure就是个例子，他目前不可能舍弃SQLServer的根基，必须SQL Azure还需兼容低版本数据库，在关系型到非关系型数据库过度阶段抢占先机。
三、云数据库实例分析
1、SQL Azure(æʒə(r))
SQL Azure是由微软SQL Server 2008为基底，建构在Windows Azure云操作系统之上，运行云计算 (Cloud Computing)的关系数据库服务 (Database as a Service)，是一种云存储(Cloud Storage)的实现，提供网络型的应用程序数据存储的服务。SQL Azure服务具有高可用性和可伸缩性的特点，并且提供多租户的服务。对于大多数开发者来说，它提供了熟悉的开发体验，因为SQL Azure支持绝大部分的T-SQL DDL 和DML语句。2010年正式上线。
目前在使用Windows Azure的企业单位金蝶，PPTV亚洲电视网，凡客诚品，蓝港在线,北京渲染平台,虫洞语音助手,经纬等等。
案例一：金蝶K/3 Cloud
云端托管降低客户采购门槛，满足中小企业对多工厂、跨地域、多分支协同的需求。
“金蝶K/3 ERP系统通过金蝶K/3 Cloud产品部署到微软Azure云平台，借助第三方开发力量来满足公司个性化需求，为公司ERP系统快速上线提供了可行性解决方案，同时也有利于节约公司大量硬件和运营维护成本。”
背景
金蝶是亚太及中国领先的企业管理软件供应商，其中小企业ERP软件 K/3 Wise 在亚太市场表现出色，在中国 ERP 软件中小企业市场占有率连续八年第一。 随着中国制造业的转型，云计算、移动互联、社交网络、电子商务等新技术的涌现，结合金蝶 100 万家 ERP 客户的最佳实践，金蝶公司于2012年8月份正式推出新时代的新型 ERP：K/3 Cloud，这是是一款基于 WEB2.0 与云技术的一个开放式、社交化的新时代企业管理服务平台，支持企业公有云模式部署。 借助云计算技术和 K/3 Cloud 产品，为客户提供更安全更优质的企业管理服务，金蝶开始寻求公有云计算平台的合作伙伴。
解决方案
在考虑过几家国内外云计算平台以后，金蝶选择将 K/3 Cloud 部署至 Windows Azure 公有云计算平台。
金蝶和微软的合作，将K/3 Cloud 产品部署在微软Windows Azure平台上，实现共创共赢，为客户提供更安全的ERP在线服务。客户只需要按需要租用，通过互联网接入，就可以在线使用ERP产品功能。
优势
(1)加快部署速度，降低门槛
在本地数据中心部署 ERP 软件需要客户自行购买、安装并管理服务器和数据库，整个过程可能长达数周。通过Windows Azure 平台，客户只需数小时便能开始在线使用 K/3 Cloud 软件，吸引了大量之前担心 IT 运维成本的小公司，金蝶用云计算等新技术创新，帮助中国企业迎接挑战和机遇，让IT应用方式、管理方式、商业模式重新想象，非常符合中小企业的需求。 (2)增强安全性
ERP 数据是企业管理费用经营成果，高度机密，金蝶对数据安全非常重视。Windows Azure 平台技术源自微软二十多年数据中心安全管理经验，并且是 Office 365 商用办公服务的基础平台，为金蝶 K/3 Cloud ERP 提供了可靠的安全保障。
(3)提供更可靠的服务 金蝶计划为 K/3 Cloud 产品的客户提供服务等级协议。这背后是 Windows Azure 出色的企业级服务等级协议(SLA)，金蝶自身并不需要自己投入大量资源保证服务可用性。
(4)适应跨地域管理
随着国内企业的不断转型和升级，它们对多工厂、跨地域、多分支以及协同需求越来越强。金蝶 K/3 Cloud能够依托 Windows Azure 位于不同城市的数据中心，通过互联网帮助企业远程管理各分支的信息，实现企业业务、流程、数据的协同处理。
2、BigTable Bigtable是Google设计的一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服务器上的PB级的数据。Bigtable已经在超过60个Google的产品和项目上得到了应用，包括Web索引(全球最大的搜索引擎)、Google Earth、Google Finance。这些应用对Bigtable提出的要求差异非常大，无论是在数据量上(从URL到网页到卫星图像)还是在响应速度上(从后端的批量处理到实时数据服务)。尽管应用需求差异很大，但是，针对Google的这些产品，Bigtable已经实现了下面的几个目标：适用性广泛、可扩展、高性能和高可用性。
案例二：Google Earth 谷歌地球(Google Earth，GE)是一款Google公司开发的虚拟地球仪软件，它把卫星照片、航空照相和GIS布置在一个地球的三维模型上。Google Earth于2005年向全球推出，被《PC 世界杂志》评为2005年全球100种最佳新产品之一。用户们可以通过一个下载到自己电脑上的客户端软件，免费浏览全球各地的高清晰度卫星图片。
下图就是谷歌地球的软件截图
(1)全世界的地理信息都触手可及 踏上前往世界任何角落的虚拟之旅。浏览 3D 建筑、图像和地形。查找城市、地点和本地商家。下图是中南海全景图。
(2)在 Google 地球中看火星
在“火星”图层的“直播”中，查看几小时前刚由 NASA 分享的图片;或者查看 3D 漫游者模型，跟随漫游者的足迹观看高分辨率 360 度全景图像。
(3)探索全新的 Google 地球和地图图库
探索数以百计涵盖世界各个角落的地图，不论是历史图像，还是最新的高分辨率海底地形都没有问题。
(4)新功能!Google 地球 7 提供 3D 图像和游览指南
以 3D 的形式遨游大都市上空，俯瞰全景，不需要飞行员驾照!全新的游览指南可向您介绍各地著名的地标和自然景观。下图为尼加拉大瀑布。
数据库特点:
1、适合大规模海量数据，PB级数据;
2、分布式、并发数据处理，效率极高;
3、易于扩展，支持动态伸缩;
4、适用于廉价设备;
5、适合于读操作，不适合写操作。
6、不适用于传统关系型数据库;
3、Amazon SimpleDB Amazon公司的SimpleDB是建立在Amazon EC2(利用启动虚拟机)和S3(索引存储桶)之上的用来存储结构化数据的云计算服务。
如果要使用SimpleDB，必须使用Amazon Web Services (AWS)。
SimpleDB是有目的或已经进军海外市场的企业或单位。例如猎豹移动，OPPO，豌豆荚，天狮集团，上海纵游等。
案例三：猎豹移动
猎豹移动公司(Cheetah Mobile，以下简称猎豹)，原金山网络，成立于2010年10月，是全球最大的移动工具开发商、中国第二大互联网及移动互联网安全公司，致力于为全球用户提供快捷、简单、安全的互联网及移动上网体验。截至2014年3月，猎豹的全球月度活跃用户超过3.62亿，公司旗下有四款产品：猎豹清理大师(Clean Master)、金山电池医生、CM Security及Photo Grid。公司推出的猎豹清理大师(Clean Master)月活跃用户数超过1.4亿，在全球50多个国家Google Play工具排行榜中位列第一。 作为一家创业型公司，猎豹抓住了海外市场发展的机会，并确立下全球化的发展战略，因此能否迅速在海外市场部署业务，提升产品的用户体验便成了关键。此外，能否对数以亿计用户的行为进行大数据分析，及时调整猎豹产品的运营以满足不同海外市场的需求也是赢得海外市场的重要因素
为什么选用亚马逊
首先AWS的业务是覆盖全球的，这与猎豹的全球化需求相契合;
其次AWS各项服务的可靠性高，对于猎豹来说无论是偶尔出现的突发性流量增长，还是中长期的业务发展需求，都能得到满足; 再次，AWS的品牌也得到了猎豹团队的认可和信任。
AWS是全球云服务的先锋，广泛的服务和雄厚的经验可以帮助我们迅速提供业务所需的IT系统能力。”
猎豹移动公司运维总监胡凯指出：“而且我们自己的技术人员在过渡到AWS时也非常顺利，通过AWS开放的API和各种工具，我们各项业务的推进非常顺利。” 在云数据库方便亚马逊做的相当出色，数据库Amazon SimpleDB 可自动管理基础设施预配置、硬件和软件维护、数据项目复制和索引，以及性能优化。Amazon SimpleDB 为您存储的每个数据项目自动创建分布在多个地理位置的副本。这可提供高可用性和持久性 – 即使出现罕见的副本故障，Amazon SimpleDB 也能将故障转移到系统中的另一副本。Amazon SimpleDB 的设计可以和 Amazon S3 及 EC2 等其他 AWS 服务轻松集成，为创建 Web 规模的应用程序提供基础设施。数据库简单易用，安全并且廉价。
云计算由美国兴起，最终让亚马逊和谷歌抢占了先机，成为了世界范围内云计算领域的巨头，甚至在未来的数十年内，整个云计算领域都要以他们马首是瞻，那么，谁能笑傲中国的云计算市场?
目前最火的就是百度云和阿里云。他们与国际大公司有所不同，他们不想亚马逊和谷歌，微软，研发自己的操作系统，自己的数据库系统，用户申请他们的云平台，系统及平台都是他们自己公司研发的，只支持他们自己的软件系统。百度云和阿里云他们只是搭建云平台，供用户申请使用，云平台系统及数据库有多种，用户可以根据自己的需要申请不同类型。他们研发自己云技术，搭建的云平台软件是购买这些大公司的。
两次的报告，已经讲了云数据库的基础知识，云数据库的经典案例。
下一次报告主要是对云数据库对相关专业及人才培养的影响及发展东西进行分析。
内容多为网络搜集整体
第三篇：XXX数据中心-大数据项目可行性研究报告
撰写格式
对于2015年大数据发展趋势预测，总结为这几个词：融合、跨界、基础、突破。
融合是说在产业里面，比如说在垂直行业的融合，在企业里面垂直融合，应用融合，技术融合等等。跨界，基于大数据使不同学科不同应用领域跨界。基础，就是说大数据发展亟待在一些基础方面进一步的夯实，2014年比2013年基础更强，期待2015年基础进一步的夯实，包括生态环境，包括大数据资源的共享。突破，我们会在预测在2015年在一些大数据的分析，大数据的一些系统方面能够取得相关性的突破。
这个趋势的报告来源于137位我们大数据专家委的委员和50位中关村产业联盟的会员，我们给出50个选项，每个专家委员给投票，同时给一些标注，最后我们在这个基础上给出了一个统计，最后结果是2015大数据发展的十大预测。
《中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)》针对2015大数据发展做了十大预测，分别是：
1、结合智能计算的大数据分析成为热点，包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合，成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提升对数据的认知计算能力，让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力， 其背后的核心技术就是人工智能。近些年，人工智能的研究和应用又掀起新高潮，这一方面得益于计算机硬件性能的突破，另一方面则依靠以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展，使得信息处理速度和质量大为提高，能够快速、并行处理海量数据。
2、数据科学带动多学科融合，但是数据科学作为新兴的学科，其学科基础问题体系尚不明朗，数据科学自身的发展尚未成体系。在大数据时代，许多学科表面上看来研究的方向大不相同，但是从数据的视角来看，其实是相通的。随着社会的数字化程度逐步加深，越来越来多的学科在数据层面趋于一致。可以采用相似的思想来进行的统一的研究。 数据科学作为一个与大数据相关的新兴学科出现，真正支撑大数据发展的学科跨越还没有出现。 针对大数据处理的理论研究上，新型的概率和统计模型将是主要的研究工具，学科基础理论的突破还难于在2015年出现。
3、跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。 大数据技术发展的目标是应用落地，因此大数据研究不能仅仅局限于计算技术本身。由于现有的大数据平台易用性差，而垂直应用行业的数据分析又涉及到领域专家知识和领域建模，目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟，缺少相互的交叉融合。因此，迫切需要进行跨学科和跨领域的大数据技术和应用研究，促进和推动大数据在典型和重大行业中的应用和落地。
4、大数据将与物联网、移动互联、云计算、社会计算、等热点技术领域相互交叉融合，产生很多综合性应用。 近年来计算机和信息技术发展的趋势是，前端更前伸，后端更强大。物联网与移动计算加强了与物理世界和人的融合，大数据和云计算加强了后端的数据存储管理和计算能力。今后，这几个热点技术领域将相互交叉融合，产生很多综合性应用。
5、大数据多样化处理模式与软硬件基础设施逐步夯实。内存计算将继续成为提高大数据处理性能的主要手段。以Spark为代表的内存计算逐步走向商用，并与Hadoop融合共存，专为大数据处理优化的系统和硬件出现，大数据处理多样化模式并存融合，一体化融合的大数据处理平台逐渐成为趋势。其中有一个观点这种多元化一定程度上成为一体化，未来大数据多样化处理模式并存并且有可能成为一体化的平台。
6、大数据安全和隐私，这是我们第三年关于大数据热点问题趋势的预测，每一年这都是非常靠前关于大数据安全和隐私问题，这个反映我们专家我们用户一种期盼一种理解一种关注度，但是我们在大数据的安全和隐私保护方面，以及大数据涉及到资源国家主权这层面，实际上技术层面没有比较多的，这两年多以来没有比较长足的进步，这方面有一定的问题的，所以说大数据的安全持续令人担忧。
7、新的计算模式讲取得突破，去年前年我们在国内大量的去讲深度学习，今天我们发现一个很有意思的现象，在一些特定的领域发挥了作用，但是我们专家和工业界的人士更关注众包技术，也就是说可能未来不光是大数据讲深度学习。
8、各种可视化技术和工具提升大数据分析。进行分析之前，需要对数据进行探索式地考察。在此过程中，可视化将发挥很大的作用。对大数据进行分析以后，为了方便用户理解结果，也需要把结果展示出来。
9、大数据技术课程体系建设和人才培养是需要高度关注的问题。
10、开源系统将成为大数据领域的主流技术和系统选择。 如需了解请登录：
目
录
一、项目单位基本情况 ............................................................................. 1.1项目单位基本情况 ······························································ 1.2项目单位财务状况 ······························································ 1.3公司股东及股本结构 ··························································· 1.4技术力量 ·········································································· 1.5知识产权情况 ···································································· 1.6技术储备情况 ····································································
二、项目的基本情况 ................................................................................. 2.1项目名称 ·········································································· 2.2项目建设内容 ···································································· 2.3项目实施进度 ···································································· 2.4总投资及资金来源 ······························································ 2.5经济和社会效益分析 ··························································· 2.6各项建设条件落实情况 ························································
三、项目建设背景..................................................................................... 3.1大数据发展现状 ································································· 3.2项目建设背景 ···································································· 3.3项目建设必要性 ································································· 3.4项目建设意义 ····································································
四、项目建设目标及任务 .......................................................................... 4.1项目建设目标 ···································································· 4.2项目规划应用任务 ······························································
五、项目建设需求分析 ............................................................................. 5.1用户需求 ·········································································· 5.2数据需求 ·········································································· 5.2.1数据资源现状 ····························································· 5.2.1数据资源发展趋势 ······················································· 5.3系统及应用需求分析 ··························································· 5.3.1节点管理 ··································································· 5.3.2主题管理 ··································································· 5.3.3元数据管理 ································································ 5.3.4公共代码管理 ····························································· 5.3.5数据采集 ··································································· 5.3.6数据整理比对 ····························································· 5.3.7数据交换 ··································································· 5.3.8数据访问 ··································································· 5.3.9数据备份与 恢复 ························································· 5.3.10标准管理 ································································· 5.3.11应用支持 ································································· 5.3.12运行管理 ································································· 5.4性能需求分析 ···································································· 5.5安全保障体系需求分析 ························································ 5.5.1系统安全可靠性需求 ···················································· 5.5.2数据安全保密性需求 ···················································· 5.5.3数据完整性需求 ·························································· 5.5.4实体的可鉴别性需求 ···················································· 5.5.5不可否认性需求 ·························································· 5.5.6对象和行为的可授权性需求 ··········································· 5.5.7统一信任与授权策略需求 ·············································· 5.5.8数据中心统一安全监督性需求 ········································ 5.6保障机制需求分析 ······························································
六、数据中心设计方案 ............................................................................. 6.1设计原则 ·········································································· 6.1.1统一建设 ··································································· 6.1.2相对独立 ··································································· 6.1.3共建共享 ··································································· 6.1.4安全可靠 ··································································· 6.2数据中心平台设计 ······························································ 6.2.1平台总体架构 ····························································· 6.2.2信息资源 ··································································· 6.2.3支撑平台 ··································································· 6.2.4数据共享交换平台 ······················································· 6.2.5共享数据管理系统 ······················································· 6.2.6保障机制 ··································································· 6.2.7标准法规体系 ····························································· 6.2.8数据接口系统 ····························································· 6.2.9运行环境 ··································································· 6.3数据中心成效应用 ······························································
七、数据中心建设土建及公用工程 ............................................................ 7.1土建方案 ·········································································· 7.2给排水系统 ······································································· 7.3电气系统 ·········································································· 7.4道路绿化等其他系统 ···························································
八、节能 ................................................................................................... 8.1 用能标准和节能规范 ··························································· 8.2能耗分析 ·········································································· 8.3 节能措施分析····································································
九、环境保护 ............................................................................................ 9.1环境保护执行标准 ······························································ 9.2建设期环境影响分析 ··························································· 9.3运营期环境影响分析 ···························································
十、组织机构与人力资源配置 ................................................................... 10.1组织机构 ············································· 错误!未定义书签。 10.2人力资源配置 ·································································· 十
一、组织管理与实施进度 ...................................................................... 11.1建设期管理 ·········································· 错误!未定义书签。 11.2运营期项目管理 ···································· 错误!未定义书签。 11.3建设工期和进度安排·························································· 11.4项目招投标 ····································································· 十
二、投资估算与资金筹措 ...................................................................... 12.1投资估算 ········································································ 12.2资本金筹措 ····································································· 第十三章 财务评价 ................................................................................... 13.1项目经济效益 ·································································· 13.2项目社会效益 ·································································· 第十四章 项目风险分析 ............................................................................ 14.1市场风险 ········································································ 14.2项目建设管理风险 ···························································· 第十五章 研究结论与建议 ........................................................................ 15.1结论 勤劳的蜜蜂有糖吃
15.2建议 ··············································································
第四篇：2017年农业大数据服务平台项目可行性研究报告(编制大纲)
2017年农业大数据服务平台项目可
行性研究报告
编制单位：北京智博睿投资咨询有限公司
第一章 农业大数据服务平台项目总论 1.1 农业大数据服务平台项目基本情况 1.1.1 农业大数据服务平台项目名称 1.1.2 农业大数据服务平台项目选址 1.1.3 农业大数据服务平台项目承担单位 1.1.4 农业大数据服务平台项目建设目标及定位 1.1.5 建设内容及规模 1.1.6 投资估算与资金筹措
1.1.7 农业大数据服务平台项目建设期限 1.1.8 农业大数据服务平台项目效益 1.1.9 主要技术经济指标 1.2 可行性研究依据与范围 1.2.1 报告编制依据 1.2.2 报告研究范围
1.3 可行性研究结论、问题及建议 1.3.1 研究结论 1.3.2 问题及建议
第二章 农业大数据服务平台项目背景与建设的必要性 2.1 农业大数据服务平台项目提出的背景 2.1.1政策背景
2.1.2 农业大数据服务平台项目提出理由 2.2 农业大数据服务平台项目建设的必要性
2.2.1 农业大数据服务平台项目的建设符合国家和地方相关政策 2.2.2 农业大数据服务平台项目的建设有利于保障经济圈建设的需要
2.2.3有利于提升XX市产业科技含量 2.2.4是增加当地就业机会的需要
第三章 农业大数据服务平台项目建设地址和建设条件 3.1 农业大数据服务平台项目选址 3.1.1 选址原则 3.1.2 场址选择 3.2 建设条件 3.2.1地理位置 3.2.2 自然气候条件 3.2.3 外部交通条件
3.2.4 农业大数据服务平台项目施工条件
第四章 农业大数据服务平台项目市场分析 4.1我国XX市场概况
4.1.1我国农业大数据服务平台发展现状 4.1.2我国农业大数据服务平台市场发展前景 4.2我国XXX市场概况 4.2.1我国XXX市场应用情况 4.2.2 XXX市场情况 4.2.3 XXX市场前景 4.3 XXX行业现状
4.4 农业大数据服务平台项目定位分析 4.4.1 农业大数据服务平台项目整体目标 4.4.2 农业大数据服务平台项目服务群体 4.4.3 农业大数据服务平台项目辐射商圈 4.5 农业大数据服务平台项目SWOT分析 4.5.1 农业大数据服务平台项目优势-S 4.4.2 农业大数据服务平台项目劣势-W 4.4.3 农业大数据服务平台项目机会-O 4.4.4 农业大数据服务平台项目威胁-T
第五章 农业大数据服务平台项目建设方案 5.1 建设原则 5.2 规划方案
5.2.1 农业大数据服务平台项目发展思路 5.2.2 农业大数据服务平台项目的产业业态规划 5.3 工程设计 5.3.1 建筑设计 5.3.2 结构设计 5.4 总图布置 5.4.1 总图布置原则 5.4.2 总平面布置 5.4.3 给排水工程 5.4.4 电气工程 5.4.5 暖通工程 5.4.6 消防设施 5.4.7 道路系统 5.4.8 绿化系统
第六章 环保、劳动安全与节能 6.1 环境保护
6.1.1 建设地点环境现状 6.1.2 主要污染源及污染物 6.1.3 环境保护标准
6.1.4 施工期主要污染源及治理措施 6.1.5 运营期主要污染源及治理方案 6.1.5 环境保护结论 6.2 劳动安全卫生 6.2.1 设计依据
6.2.2 职业安全卫生主要措施 6.3 节
能 6.3.1 设计依据 6.3.2 设计原则
6.3.3能源消耗与能耗分析 6.3.4 节能措施 6.3.5 节水措施
第七章 组织机构与人力资源配置 7.1 组织机构
7.2 人力资源配置与管理 7.2.1 人力资源配置 7.2.2 人员培训
第八章 农业大数据服务平台项目管理、实施进度及招标 8.1 建设项目管理 8.1.1 实施原则与步骤 8.1.2 组织机构与分工 8.2 建设项目实施进度 8.2.1 施工进度安排 8.2.2 建设与运营的衔接 8.3 招标方案 8.3.1 概述 8.3.2 招标组织形式 8.3.3 招标方式 8.3.4 招标范围
第九章 投资估算与资金筹措 9.1 投资估算
9.1.1 投资估算依据和范围 9.1.2 投资估算构成分析
9.1.3 农业大数据服务平台项目投资估算 9.2 资金筹措 9.3 资金投入计划
第十章 财务分析
10.1财务评价依据、范围及假设条件 10.1.1财务评价依据及范围 10.1.2假设条件
10.2基础数据及参数选取 10.2.1计算期及生产负荷 10.2.2基准收益率 10.2.3取费标准 10.2.4折旧和摊销 10.2.5税率 10.2.6公积金 10.3财务效益与费用估算 10.3.1销售收入估算 10.3.2生产总成本估算 10.3.3利润及利润分配 10.4财务分析
10.4.1财务盈利能力分析 10.4.2财务生存能力分析 10.5不确定性分析 10.5.1盈亏平衡分析 10.5.2敏感性分析 10.6财务评价结论
第十一章
社会影响评价 11.1社会影响分析 11.2互适性分析 11.3社会风险分析 11.4社会效益分析 11.5社会评价结论
第十二章
风险分析 12.1风险识别与评价 12.1.1主要风险 12.1.2其它风险 12.2风险对策
第十三章
社会稳定风险分析 13.1编制依据 13.2风险调查
13.2.1调查的内容和范围、方式和方法 13.2.2拟建项目的合法性
13.2.3拟建项目自然和社会环境状况 13.2.4利益相关者及基层组织的态度 13.3风险识别 13.4风险估计 13.5风险防范化解措施 13.6风险等级 13.7风险分析结论
第十四章 农业大数据服务平台项目结论和建议 14.1 农业大数据服务平台项目结论 14.2 农业大数据服务平台项目建议
财务表：
表1：财务评价指标汇总表 表2：建设投资估算表(概算法) 表2-1：土建工程投资明细表 表2-2：设备投资明细表 表3：建设期利息估算表 表4：流动资金估算表
表5：农业大数据服务平台项目总投资使用计划与资金筹措表 表6：营业收入、营业税金及附加和增值税估算表 表7：总成本费用估算表(生产要素法) 表7-1：外购原材料估算表 表7-2：外购燃料动力估算表 表7-3：固定资产折旧费估算表 表7-4：无形资产和其他资产摊销估算表 表7-5：工资及福利费估算表 表8：项目投资现金流量表
表9：农业大数据服务平台项目资本金现金流量表 表10：利润与利润分配表 表11：财务计划现金流量表 表12：资产负债表 表13：借款还本付息计划表
关联报告：
农业大数据服务平台项目可行性研究报告 农业大数据服务平台项目建议书 农业大数据服务平台项目申请报告 农业大数据服务平台资金申请报告 农业大数据服务平台节能评估报告 农业大数据服务平台市场研究报告 农业大数据服务平台项目商业计划书
农业大数据服务平台项目PPP物有所值评价报告 农业大数据服务平台项目PPP财政承受能力论证报告 农业大数据服务平台项目社会稳定风险分析报告 农业大数据服务平台行业发展预测分析报告
第五篇：房地产项目投资可行性研究分析报告写作格式（包括基本估算数据）
第一部分 项目总论
1.项目概况
1.1项目名称
1.2项目建设单位
1.3项目位置(四周范围)
1.4项目周边目前现状
1.5项目性质及主要特点
1.6项目地块面积及边界长
1.7研究工作依据
1.8研究工作概况
2.可行性研究结论
2.1市场分析预测
2.2项目地块分析
2.3项目规划方案
2.4项目工程进度
2.5投资估算及资金筹措
2.6项目财务与经济评价
2.7项目综合评价结论
3.主要技术经济指标表
4.项目存在问题与建议
第二部分 项目背景
1.项目提出背景
1.1项目所在区域商业发展情况
1.2所在区域政策、经济及产业环境
1.3项目发起人及发起缘由
2.项目发展概况
2.1已进行的调查研究项目及成果
2.2项目地块初勘及初测工作情况
2.3项目建议书编制、提出及审批过程
3.项目投资的必要性
第三部分 市场研究
1.市场供给
1.1所在区域内商业用房现有供给量及结构情况调查
1.2所在区域内商业用房未来供给量及结构情况调查
1.3其他替代性产品供给量情况调查研究
2.市场需求
2.1所在区域内商业用房的租用情况调查
2.2所在区域内在售商业用房销售情况调查
2.3其他替代性产品租售情况调查
3.市场价格
3.1所在区域内商业用房销售价格情况调查
3.2所在区域内商业用房租赁价格情况调查
4.市场预测
4.1未来该区域内商业用房需求预测
4.2销售及租赁价格预测
5.市场推销
5.1推销方式及措施
5.2产品推销费用预测
第四部分 项目研究
1.地块特征分析
1.1项目区位分析
1.2项目交通分析
1.3项目人流分析
1.4项目周边规划
2.项目SWOT分析
2.1项目优势分析
2.2项目劣势分析
2.3项目机会分析
2.4项目威胁分析
3.项目定位方案
3.1项目产品方案
3.2主要功能建筑规模
3.3主要技术经济指标
第五部分 投资估算
房地产项目一般采用分项估算法，然后进行汇总，其主要内容包括：
1.土地费用
2.前期工程费用
3.建筑安装工程费用
4.基础设施建设费用
5.公共配套设施建设费用
6.管理费用
7.销售费用
8.财务费用
9.各种税金支出
10.其他成本支出估算
第六部分 开发进度
第七部分 资源供给
1.资金筹集与使用计划
2.建筑材料的需要量、供应计划和采购方式
3.施工力量组织计划
4.项目施工期间的动力、水电等供应
5.项目竣工投入使用后水、电、气、通讯等的供应
第八部分 财务评价
1.获利性评价
1.1成本利润率
1.2销售利润率
2.效率评价
2.1经营比率
2.2资金利用率
3.信誉评价
3.1流动比率
3.2杠杆比率
4.静态获利分析
4.1投资收益率(R)
4.2投资回收期(Pt)
5.动态获利分析
5.1财务净现值(FNPV)
5.2财务净现值率(FNPVR)
第九部分 风险评价
1.盈亏平衡分析
2.敏感性分析
2.1变动因素一
2.2变动因素二
第十部分 综合评价
1.经济评价(定性)
2.社会评价(定性)
3.环境评价
4.存在问题与建议
5.总体结论及建议
通用估算情况，请大家辨别使用!
估 算
一 土地费用
1 土地使用权出让金 土地评估拍卖价格的30%或以上
2 土地出让契税 出让金×3%
二 建安费用 810元/M2-1260元/M2含建设及基本安装
三 前期费用 中高档楼盘 约80元/M2-100元/M2 别墅 约180元/M2 1 规划设计费 建安费×3%
2 设计招投标管理费 总投资×0.02%
3 勘查费 设计概算×0.5%
4 设计监理 规划设计费×2%
5 施工监理 建安费×1.4%
6 施工证费
7 规划证费 建安费×0.6%
四 配套费用190元/M2-230元/M2
1 住宅配套费用 用地红线外
2 大市政配套费 含红线外道路、上水、燃气、电话等
五 其它费用
1 管理费用 (建安+前期+配套)×3%
2 销售推广费用 按销售收入约1.5~3%计
3 不可预见费用 (建安+前期+配套)×3%或以上
六 营业税费 销售收入×6.1%
1 营业税 销售收入×5%
2 城市维护建设税 营业税×7%
3 教育附加税 营业税×4%
4 印花税 销售收入×0.05%
5 交易管理费 销售收入×0.5%
杭州市即将实行所得税预征：销售收入的15%×33%=4.95%
七 融资成本
清 单
序号 费用名称 取费标准
1 土地使用权取得费附加
1.1 国土契税 土地评估价格×3%
1.2 城市配套费 凡公开招标、挂牌出让的土地，免城市基础设施配套费。
1.4 国土勘测费
1.5 拆迁代办费
1.6 现状实测费
2 前期工程费 中高档楼盘 约80元/M2-100元/M2 别墅 约180元/M2
2.1 方案设计费 多层1.8元/M2，高层2.2元/M2
2.2 水文地质勘察设计费 多层3.1元/M2，高层3.6元/M2
2.3 施工图设计费 多层18-22元/M2，高层35元/M2，别墅100元/M2
2.4 施工图图审费 多层1.8元/M2，高层2.2元/M2
2.5 基础设施设计费
2.5.1 市政工程设计费 多层1.8元/M2，高层2.5元/M2
2.5.2 电信设计费 1元/M2
2.5.3 有线电视宽带设计费 0.4元/M2
2.5.4 管煤/给水/给电工程设计费 3.4元/M2
2.6 施工用电供配电贴费 1.2 - 2.7元/M2
2.7 测绘定点费+灰线验费 0.85元/M2
2.8 晒图费 0.5元/M2
2.9 编标费及委托编制标底费用 3.2元/M2
2.10 工程招标管理费 0.42元/M2
2.11 环保费/日照分析费 0.5元/M2
2.12 建筑地方高等教育费 12元/M2
2.13 人防费 多层15元/M2 (旧城 10元/M2)
2.14 商品房测绘费 0.8元/M2(住宅) 1.2元/M2(商业用房)
2.15 白蚁防治费 1.6元/M2
2.16 散装水泥专项基金墙改 10元/M2
3 建筑安装工程费 810元/M2-1260元/M2
3.1 建安成本 多层800元/M2，高层1250元/M2
3.2 监理工程招标费管理费 多层0.1元/M2，高层0.14元/M2
3.3 土建工程监理费 多层8.4元/M2，高层10元/M2 拆迁管理费 1.3
3.4 土建工程质检费 多层1.5元/M2，高层2.1元/M2 4 基础设施建设费 190元/M2-230元/M2
4.1 市政工程建设费 多层70元/M2，高层100元/M2
4.2 市政工程质检费 多层1元/M2，高层1.5元/M2
4.3 小区供电工程费 22元/M2
4.4 小区给水工程费 供水基金 15元/M2 接水 15元/M2
4.5 小区供气工程费 14元/M2
4.6 有线电视宽带工程费 6元/M2
4.7 小区路灯工程费 双路 64万/公里 单路39万/公里
4.8 小区绿化费 25-30元/M2
4.9 小区通讯通邮费 16元/M2