《2007中国互联网调查报告（十二）》推荐
2007年1月15日前订购，可获得10%优惠；2007年1月31日前订购，可获得5%优惠；2007年2月28日前订购，可获得2%优惠，2007年3月1日及之后无优惠
目标与宗旨
中国互联网发展领域长期以来缺乏相对准确、全面、系统的市场数据。尤其是各个细分领域，一直缺少关于规模、增长率、用户行为等方面的数据资讯，即使已有数据，其质量也往往层次不齐，统计方法、研究框架千差万别。商业市场调查研究机构由于是从单一客户角度出发形成研究报告，数据由于缺乏全行业的深度、广度支持，数据的有效性难以保证。从业者、研究者、投资者等各个方面在自身工作需要相关数据和研究资讯的时候经常无以参照，而一些彼此矛盾的数据更让业者经常感到无所适从。随着互联网的日益蓬勃发展，各个领域对真正的行业第三方的有效数据尤其是行业公共数据信息的需求越来越强烈。一年一度的中国互联网调查应用而生，面向互联网用户、互联网50个细分市场领域的企业，联合各方专家、联合各个机构、充分采集并聚合各个方面的数据，形成一年一度的中国互联网调查报告。在每一年新年来临之际布，为有关各方提供及时有效的产业市场数据、分析和预测，以及用户对互联网使用状况的统计数据、分析和趋势预测，帮助从业者、研究者、投资者等在互联网的不确定性中把握确定性的未来，以资各方决策。可谓每年一度的“互联网决策指南”。
历程与规模
中国互联网调查从2004开始每年进行一次，2004-2005年的调查以用户对不同互联网服务的使用状况调查为主。2005-2006年度的调查经调整和完善，扩展到互联网用户、互联网各个细分产业企业，总计50个典型细分领域。2006-2007调查为第三届。数据显示，中国互联网调查已经成为了国内在该领域每年一度最大规模的调研活动。300多家网站联合推介，参与调查的网民每年都接近100万人次。2005-2006年度有效问卷量达到56759份，2006-2007年度调查从2006年6月份开始年底结束，有效问卷量比2005-2006又有了大幅度的增长。报告课题组前后举办专题研讨会36场，1对1企业访问达到900人次，涉及企业900多家。超过300位知名专家、企业家成为该项调查和报告的专家顾问之后，系统的参与了报告各个领域的工作。
机构与合作
中国互联网调查数据发布会由中国互联网协会主办，DCCI互联网数据中心承办。本次调查，还得到了中国香港互联网专业协会等多个知名研究、行业服务机构协办，200多家互联网主流企业联合作为支持单位。在全行业动员的基础上，互联网行业协会机构与专业市场调查研究力量联合，对50种细分的互联网服务市场的市场规模、用户行为等进行调查，以数据为基础形成年度报告。
中国互联网协会是2001年5月25日由国内从事互联网行业的网络运营商、服务提供商、设备制造商、系统集成商以及科研、教育机构等70多家互联网从业者共同发起成立。现任理事长为中国科协副主席胡启恒院士，协会的业务主管单位是信息产业部，办公地点设在北京市。目前，成员单位包括企业单位、研究院所。高等院校、学术协会和其它各类组织等团体，以及一些在中国互联网业界有较高影响的个人成员。DCCI互联网数据中心由专业研究人士发起成立，是面向各方提供行业公共信息服务的互联网市场第三方数据采集与服务平台。作为承办单位，具体承担中国互联网调查问卷设计、发放、回收、统计、分析等工作，承担中国互联网调查报告的撰写工作。为中国互联网协会面向业界发布行业公共数据信息提供支撑服务。作为协办单位，互联网专业协会（中国香港）、台北县电脑商业同业公会、IDC中国、顾问、易观国际、艾瑞市场咨询等也为调查及报告做出了很大贡献。
问卷与样本
2006-2007中国互联网调查通过问卷生成体系、投放控制体系、数据处理体系三道环节来控制样本的质量以及数据的有效性。并且通过采取非常严格的技术、人工手段，处理和排除各种无效问卷，数据前台JS验证+验证码+后台来源、提交方式、数据完整性验证+后期数据分析验证等，充分保证了数据的真实有效高质。无效问卷全部剔除，所有不拥有真实用户名、地址、邮件、电话等完整问卷填写人个人信息的问卷都将被剔除。从目前对有效问卷的阶段性统计以及数据有效性检验初步结果来看，样本的地区分布、行业分布等人群分布特征非常均衡合理。
统计与分析
2006-2007中国互联网调查通过描述统计、交叉分析、因子分析、聚类分析等专业统计分析方法，从多个角度、层次实现了数据价值的充分挖掘。通过用户行为路径分析、用户市场细分聚类等方法，不仅实现对于各个细分领域单一企业的用户特征、用户行为、市场处境、竞争优劣势等实现了深入分析，而且对于该企业与其他竞争主体、关联企业、关联应用进行了多个角度的比较分析；与此同时，对于50个细分领域以领域为单位，对不同类别的互联网应用的用户特征、行为、取向等进行分析，尤其是传统互联网业务和新兴的高成长型互联网服务之间的交叉、比较分析。因此，1900多个相关数据图表的统计、分析具有较高的商业决策参考价值。
数据与校验2006-2007中国互联网调查通过1对1企业当面访问、1对1企业电话访问、企业家专题研讨会、专家专题研讨会四种专业调查方法采集数据和信息。报告课题组前后举办专题研讨会36场，1对1企业访问达到900人次，涉及企业900多家。超过300位知名专家、企业家成为该项调查和报告的专家顾问之后，系统的参与了报告各个领域的工作。为了保证相关细分市场规模数据相对的准确性，在通过厂商、渠道访谈来获取数据的基础上，课题组反复进行数据的交叉检验，同一行业的不同企业相互交叉验证、渠道商对厂商的数据验证、历史数据与厂商目前数据趋势对比模型验证。在增长率预测方面，结合访问、研讨，建立了规范的行业细分市场预测流程，建立相关分析、时间序列模型、回归分析模型，确保预测的相对准确性。
调研与预测
《INTERNET GUIDE 2007中国互联网调查报告》提供了各个领域相对详实的竞争格局、发展趋势、发展疑问、发展提示等方面的研究与预测信息。在大量企业访问、专家访问、专题研讨的基础上，跳出一般报告线形写作概念多、信息少，公共信息多、独家信息少，旧信息多、新信息少的老套路，对于常识性的概念和问题甚少涉及，直接通过并列式的写作凸现大量经过深入、广泛调研深度提炼出来的非常有价值的信息点，并且在相关研究分析的表达方面不避讳市场各方利益，敢于直接明了的表达各种显性、隐性问题，以及对于当下、未来的多种判断预测。2006年初推出的上一届报告，类似盛大盒子战略将阶段性失败并减持新浪、Google出让百度股票、独立BSP出路艰难、IPTV将陷窘境、视频共享成发展热点、虚拟电子商务崛起、Web2.0融入主流互联网、互联网监管力度将空前加大等多项微观与宏观预测已经得到了市场的有效性验证。
案例与分析
中国互联网调查报告提供对年度典型企业案例、创新案例的研究。《INTERNET GUIDE 2007中国互联网调查报告》对每一个细分领域市场份额居于第一位的企业以及最具创新度的高成长企业都进行了深入的案例分析。相关TOP50和INNOVATOR50案例累计为INTERNET100案例。相关案例企业的业务结构、重点业务、新业务、管理运营、投资合作、发展启示以及存在的问题等方面都逐一进行了分析，并结合该企业在2006年的市场表现及2007走向对其发展趋向进行预测，以资报告读者借鉴。
价值与效用
中国互联网调查报告对于读者的帮助在于：
1.报告的读者可以获得以下第一手的系统权威数据信息：中国互联网50个细分领域主流、热点及潜在高成长领域的年度市场规模、增长率、营收结构的调查统计数据，以及这些领域2007、2008年的市场规模、增长率预测。
2.2006 年度中国互联网用户个人互联网消费市场总规模、增长率；以及2007、2008年度的总规模、增长率预测；
3.中国互联网50个细分领域的市场集中度、用户到达率、用户规模；
4.中国互联网50个细分领域中各个细分领域企业互联网服务的用户年到达率排名；
5.中国互联网用户按照地区、收入、职业、行业、学历、年龄、性别、月消费、月互联网消费、上网时长等要素进行的大量交叉比较分析；
6.中国互联网50个细分领域每个领域用户群体的地区、收入、职业、行业、学历、年龄、性别、月消费、月互联网消费、上网时长等要素统计分析，以及该领域与其他敏感、关联领域就相关要素进行的大量交叉比较分析；
7.649 家互联网服务商每一家所拥有的用户群的地区、收入、职业、行业、学历、年龄、性别、月消费、月互联网消费、上网时长等要素统计分析，以及该服务商与其他竞争、关联服务商就相关要素进行的大量交叉比较分析；
8.中国互联网50个细分领域竞争格局、发展疑问、发展提示、发展趋向预测。
9.调查产生的涉及热点企业、高敏感度领域的特别结论。
10.年度 INTERNET100案例（TOP50和INNOVATOR50）分析等。
通过以上数据信息，报告的读者可以为自己2007年度的决策产生以下帮助：
1.全面深入了解中国互联网总体状况以及各个细分市场的发展现状、趋势等状况，尤其是新兴、高成长、潜在发展领域的市场、用户状况；
2.透过第三方数据分析掌握竞争对手动向，了解其市场处境、竞争趋向、业务动态；
3.了解自身企业所提供的互联网服务的市场处境、竞争态势，切实把握所处细分领域的发展状况，为竞争、发展策略的制定提供客观依据。
3.把握自身企业所拥有的用户群的用户行为、观察用户消费、了解用户需求，分析把握潜在的市场机遇，为新业务的决策、旧业务的迁转提供客观依据；
4.为投资融资提供第三方决策支持。
5.为广告投放提供第三方决策支持。
6.为企业市场推广计划的制定提供第三方决策支持。
7.为其它机构的其它互联网研究提供基本数据支持。
《INTERNET GUIDE 2007中国互联网调查报告》能够蕴含如此大量、独有、深入、新鲜度非常高的数据和分析，在国内互联网研究领域不可多得。如此集中的对50个最有代表性的传统、新兴互联网发展领域进行客观深入的专业调研，并且全面发布市场规模等各项权威数据，在中国互联网有史以来属于第一次。阅读1份报告，相当于获得50份相关报告。作为国内外互联网企业家、投资人的“2007互联网决策指南”，《INTERNET GUIDE 2007中国互联网调查报告》最终将披露的所有最新数据和分析预测，值得期待。
细分领域列表
2006-2007中国互联网调查及报告面向的互联网细分领域：
21 B2C电子商务
图21-1 B2C电子商务网站用户市场相对占有率排名比较分析
图21-2 不同B2C电子商务网站用户性别构成比较分析
图21-3 不同B2C电子商务网站用户年龄构成比较分析
图21-4 不同B2C电子商务网站用户婚姻状况构成比较分析
图21-5 不同B2C电子商务网站用户教育程度构成比较分析
图21-6 不同B2C电子商务网站用户行业构成比较分析
图21-7 不同B2C电子商务网站用户职业（位）构成比较分析
图21-8 不同B2C电子商务网站用户月收入构成比较分析
图21-9 不同B2C电子商务网站用户地区构成比较分析
图21-10 不同B2C电子商务网站用户网龄构成比较分析
图21-11 不同B2C电子商务网站用户日均上网时间构成比较分析
图21-12 不同B2C电子商务网站用户月均互联网消费程度构成比较分析
图21-13 不同B2C电子商务网站三高用户性别构成比较分析
图21-14 不同B2C电子商务网站三高用户年龄构成比较分析
图21-15 不同B2C电子商务网站三高用户婚姻状况构成比较分析
图21-16 不同B2C电子商务网站三高用户行业构成比较分析
图21-17 不同B2C电子商务网站三高用户职业（位）构成比较分析
图21-18 不同B2C电子商务网站三高用户地区构成比较分析
图21-19 不同B2C电子商务网站三高用户网龄构成比较分析
图21-20 不同B2C电子商务网站三高用户日均上网时间构成比较分析
图21-21 不同B2C电子商务网站用户常用搜索引擎比较分析
图21-22 不同B2C电子商务网站用户常用即时通讯比较分析
图21-23 不同B2C电子商务网站用户常用社区/BBS网站比较分析
图21-24 不同B2C电子商务网站用户常用威客服务商比较分析
图21-25 不同B2C电子商务网站用户常用播客/视频分享服务商比较分析
图21-26 不同B2C电子商务网站用户常用数字杂志网站比较分析
图21-27 不同B2C电子商务网站用户常用图片/摄影/相册网站比较分析
图21-28 不同B2C电子商务网站用户常用B2B电子商务网站比较分析
图21-29 不同B2C电子商务网站用户常用C2C电子商务网站比较分析
图21-30 不同B2C电子商务网站用户常用电子支付比较分析
图21-31 不同B2C电子商务网站用户常用网上银行比较分析
图21-32 不同B2C电子商务网站用户常用财经网站比较分析
图21-33 不同B2C电子商务网站用户常用汽车网站比较分析
图21-34 不同B2C电子商务网站用户常用房地产网站比较分析
图21-35 不同B2C电子商务网站用户常用旅行预定网站比较分析
图21-36 不同B2C电子商务网站用户常用健康网站比较分析
图21-37 不同B2C电子商务网站用户常用教育培训网站比较分析
图21-38 不同B2C电子商务网站用户常用信息科技网站比较分析
图21-39 不同B2C电子商务网站用户常用网络安全产品比较分析
图21-40 不同B2C电子商务网站用户常用女性网站比较分析
图21-41 不同B2C电子商务网站用户常用娱乐网站比较分析
图21-42 不同B2C电子商务网站用户常用体育运动网站比较分析
图21-43 不同B2C电子商务网站用户常用文学网站比较分析
图21-44 不同B2C电子商务网站用户常用地图服务商比较分析
图21-45 不同B2C电子商务网站用户常用生活服务网站比较分析
图21-46 不同B2C电子商务网站用户常用本地门户比较分析
图21-47 不同B2C电子商务网站用户常用分类信息网站比较分析
图21-48 不同B2C电子商务网站用户常浏览网络广告途径比较分析
图21-49 不同B2C电子商务网站用户常用电子邮件服务商比较分析
图21-50 不同B2C电子商务网站用户常用IP电话服务商分析
图21-51 不同B2C电子商务网站用户常用网址导航比较分析
图21-52 不同B2C电子商务网站用户常用网络接入服务商比较分析
图21-53 不同B2C电子商务网站用户常用域名主机服务商比较分析
22 C2C电子商务
图22-1 C2C电子商务网站用户市场相对占有率排名比较分析
图22-2 不同C2C电子商务网站用户性别构成比较分析
图22-3 不同C2C电子商务网站用户年龄构成比较分析
图22-4 不同C2C电子商务网站用户婚姻状况构成比较分析
图22-5 不同C2C电子商务网站用户教育程度构成比较分析
图22-6 不同C2C电子商务网站用户行业构成比较分析
图22-7 不同C2C电子商务网站用户职业（位）构成比较分析
图22-8 不同C2C电子商务网站用户月收入构成比较分析
图22-9 不同C2C电子商务网站用户地区构成比较分析
图22-10 不同C2C电子商务网站用户网龄构成比较分析
图22-11 不同C2C电子商务网站用户日均上网时间构成比较分析
图22-12 不同C2C电子商务网站用户月均互联网消费程度构成比较分析
图22-13 不同C2C电子商务网站三高用户性别构成比较分析
图22-14 不同C2C电子商务网站三高用户年龄构成比较分析
图22-15 不同C2C电子商务网站三高用户婚姻状况构成比较分析
图22-16 不同C2C电子商务网站三高用户行业构成比较分析
图22-17 不同C2C电子商务网站三高用户职业（位）构成比较分析
图22-18 不同C2C电子商务网站三高用户地区构成比较分析
图22-19 不同C2C电子商务网站三高用户网龄构成比较分析
图22-20 不同C2C电子商务网站三高用户日均上网时间构成比较分析
图22-21 不同C2C电子商务网站用户常用搜索引擎比较分析
图22-22 不同C2C电子商务网站用户常用即时通讯比较分析
图22-23 不同C2C电子商务网站用户常用新闻网站比较分析
图22-24 不同C2C电子商务网站用户常用博客服务商比较分析
图22-25 不同C2C电子商务网站用户常用个人门户/空间比较分析
图22-26 不同C2C电子商务网站用户常用社区/BBS网站比较分析
图22-27 不同C2C电子商务网站用户常用威客服务商比较分析
图22-28 不同C2C电子商务网站用户常用播客/视频分享服务商比较分析
图22-29 不同C2C电子商务网站用户常用图片/摄影/相册网站比较分析
图22-30 不同C2C电子商务网站用户常用B2B电子商务网站比较分析
图22-31 不同C2C电子商务网站用户常用B2C电子商务网站比较分析
图22-32 不同C2C电子商务网站用户常用电子支付比较分析
图22-33 不同C2C电子商务网站用户常用网上银行比较分析
图22-34 不同C2C电子商务网站用户常用财经网站比较分析
图22-35 不同C2C电子商务网站用户常用汽车网站比较分析
图22-36 不同C2C电子商务网站用户常用房地产网站比较分析
图22-37 不同C2C电子商务网站用户常用旅行预定网站比较分析
图22-38 不同C2C电子商务网站用户常用健康网站比较分析
图22-39 不同C2C电子商务网站用户常用教育培训网站比较分析
图22-40 不同C2C电子商务网站用户常用信息科技网站比较分析
图22-41 不同C2C电子商务网站用户常用女性网站比较分析
图22-42 不同C2C电子商务网站用户常用娱乐网站比较分析
图22-43 不同C2C电子商务网站用户常用体育运动网站比较分析
图22-44 不同C2C电子商务网站用户常用文学网站比较分析
图22-45 不同C2C电子商务网站用户常用生活服务网站比较分析
图22-46 不同C2C电子商务网站用户常用本地门户比较分析
图22-47 不同C2C电子商务网站用户常用分类信息网站比较分析
图22-48 不同C2C电子商务网站用户常浏览网络广告途径比较分析
图22-49 不同C2C电子商务网站用户常用电子邮件服务商比较分析
图22-50 不同C2C电子商务网站用户常用网址导航比较分析
图22-51 不同C2C电子商务网站用户常用软件下载网站比较分析
图22-52 不同C2C电子商务网站用户常用下载工具比较分析
23 电子支付
图23-1 电子支付用户市场相对占有率排名比较分析
图23-2 不同电子支付用户性别构成比较分析
图23-3 不同电子支付用户年龄构成比较分析
图23-4 不同电子支付用户婚姻状况构成比较分析
图23-5 不同电子支付用户教育程度构成比较分析
图23-6 不同电子支付用户行业构成比较分析
图23-7 不同电子支付用户职业（位）构成比较分析
图23-8 不同电子支付用户月收入构成比较分析
图23-9 不同电子支付用户地区构成比较分析
图23-10 不同电子支付用户网龄构成比较分析
图23-11 不同电子支付用户日均上网时间构成比较分析
图23-12 不同电子支付用户月均互联网消费程度构成比较分析
图23-13 不同电子支付三高用户性别构成比较分析
图23-14 不同电子支付三高用户年龄构成比较分析
图23-15 不同电子支付三高用户婚姻状况构成比较分析
2007 China Internet Survey Report ( 12 )
图23-16 不同电子支付三高用户行业构成比较分析
图23-17 不同电子支付三高用户职业（位）构成比较分析
图23-18 不同电子支付三高用户地区构成比较分析
图23-19 不同电子支付三高用户网龄构成比较分析
图23-20 不同电子支付三高用户日均上网时间构成比较分析
图23-21 不同电子支付用户常用即时通讯比较分析
图23-22 不同电子支付用户常用个人门户/空间比较分析
图23-23 不同电子支付用户常用威客服务商比较分析
图23-24 不同电子支付用户常用播客/视频分享服务商比较分析
图23-25 不同电子支付用户常用视频点播/直播服务商比较分析
图23-26 不同电子支付用户常用数字杂志网站比较分析
图23-27 不同电子支付用户常用图片/摄影/相册网站比较分析
图23-28 不同电子支付用户常用动漫卡通网站比较分析
图23-29 不同电子支付用户常用网络游戏网站比较分析
图23-30 不同电子支付用户常用音乐网站比较分析
图23-31 不同电子支付用户常用B2B电子商务网站比较分析
图23-32 不同电子支付用户常用B2C电子商务网站比较分析
图23-33 不同电子支付用户常用网上银行比较分析
图23-34 不同电子支付用户常浏览网络广告途径比较分析
图23-35 不同电子支付用户常用IP电话服务商分析
图23-36 不同电子支付用户常用网络接入服务商比较分析
图23-37 不同电子支付用户常用域名主机服务商比较分析
24 网上银行
图24-1 网上银行用户市场相对占有率排名比较分析
图24-2 不同网上银行用户性别构成比较分析
图24-3 不同网上银行用户年龄构成比较分析
图24-4 不同网上银行用户婚姻状况构成比较分析
图24-5 不同网上银行用户教育程度构成比较分析
图24-6 不同网上银行用户行业构成比较分析
图24-7 不同网上银行用户职业（位）构成比较分析
图24-8 不同网上银行用户月收入构成比较分析
图24-9 不同网上银行用户地区构成比较分析
图24-10 不同网上银行用户网龄构成比较分析
图24-11 不同网上银行用户日均上网时间构成比较分析
图24-12 不同网上银行用户月均互联网消费程度构成比较分析
图24-13 不同网上银行三高用户性别构成比较分析
图24-14 不同网上银行三高用户年龄构成比较分析
图24-15 不同网上银行三高用户婚姻状况构成比较分析
图24-16 不同网上银行三高用户行业构成比较分析
图24-17 不同网上银行三高用户职业（位）构成比较分析
图24-18 不同网上银行三高用户地区构成比较分析
图24-19 不同网上银行三高用户网龄构成比较分析
图24-20 不同网上银行三高用户日均上网时间构成比较分析
图24-21 不同网上银行用户常用个人门户/空间比较分析
图24-22 不同网上银行用户常用威客服务商比较分析
图24-23 不同网上银行用户常用网络游戏网站比较分析
图24-24 不同网上银行用户常用B2B综合电子商务网站比较分析
图24-25 不同网上银行用户常用B2C电子商务网站比较分析
图24-26 不同网上银行用户常用C2C电子商务网站比较分析
图24-27 不同网上银行用户常用电子支付比较分析
图24-28 不同网上银行用户常用财经网站比较分析
图24-29 不同网上银行用户常浏览网络广告途径比较分析
图24-30 不同网上银行用户常用IP电话服务商分析
图24-31 不同网上银行用户常用网络接入服务商比较分析
图24-32 不同网上银行用户常用域名主机服务商比较分析
25 财经
图25-1 财经网站用户市场相对占有率排名比较分析
图25-2 不同财经网站用户性别构成比较分析
图25-3 不同财经网站用户年龄构成比较分析
图25-4 不同财经网站用户婚姻状况构成比较分析
图25-5 不同财经网站用户教育程度构成比较分析
图25-6 不同财经网站用户行业构成比较分析
图25-7 不同财经网站用户职业（位）构成比较分析
图25-8 不同财经网站用户月收入构成比较分析
图25-9 不同财经网站用户地区构成比较分析
图25-10 不同财经网站用户网龄构成比较分析
图25-11 不同财经网站用户日均上网时间构成比较分析
图25-12 不同财经网站用户月均互联网消费程度构成比较分析
图25-13 不同财经网站三高用户性别构成比较分析
图25-14 不同财经网站三高用户年龄构成比较分析
图25-15 不同财经网站三高用户婚姻状况构成比较分析
图25-16 不同财经网站三高用户行业构成比较分析
图25-17 不同财经网站三高用户职业（位）构成比较分析
图25-18 不同财经网站三高用户地区构成比较分析
图25-19 不同财经网站三高用户网龄构成比较分析
图25-20 不同财经网站三高用户日均上网时间构成比较分析
图25-21 不同财经网站用户常用综合门户比较分析
图25-22 不同财经网站用户常用新闻网站比较分析
图25-23 不同财经网站用户常用博客服务商比较分析
图25-24 不同财经网站用户常用个人门户/空间比较分析
图25-25 不同财经网站用户常用社区/BBS网站比较分析
图25-26 不同财经网站用户常用本地门户比较分析
图25-27 不同财经网站用户常浏览网络广告途径比较分析
图25-28 不同财经网站用户常用网址导航比较分析
26 汽车
图26-1 汽车网站用户市场相对占有率排名比较分析
图26-2 不同汽车网站用户性别构成比较分析
图26-3 不同汽车网站用户年龄构成比较分析
图26-4 不同汽车网站用户婚姻状况构成比较分析
图26-5 不同汽车网站用户教育程度构成比较分析
图26-6 不同汽车网站用户行业构成比较分析
图26-7 不同汽车网站用户职业（位）构成比较分析
图26-8 不同汽车网站用户月收入构成比较分析
图26-9 不同汽车网站用户地区构成比较分析
图26-10 不同汽车网站用户网龄构成比较分析
图26-11 不同汽车网站用户日均上网时间构成比较分析
图26-12 不同汽车网站用户月均互联网消费程度构成比较分析
图26-13 不同汽车网站三高用户性别构成比较分析
图26-14 不同汽车网站三高用户年龄构成比较分析
图26-15 不同汽车网站三高用户婚姻状况构成比较分析
图26-16 不同汽车网站三高用户行业构成比较分析
图26-17 不同汽车网站三高用户职业（位）构成比较分析
图26-18 不同汽车网站三高用户地区构成比较分析
图26-19 不同汽车网站三高用户网龄构成比较分析
图26-20 不同汽车网站三高用户日均上网时间构成比较分析
图26-21 不同汽车网站用户常用综合门户比较分析
图26-22 不同汽车网站用户常用新闻网站比较分析
图26-23 不同汽车网站用户常用博客服务商比较分析
图26-24 不同汽车网站用户常用个人门户/空间比较分析
图26-25 不同汽车网站用户常用社区/BBS网站比较分析
2007中國互聯網調查報告（十二）
图26-26 不同汽车网站用户常用旅行预订网站比较分析
图26-27 不同汽车网站用户常用地图服务商比较分析
图26-28 不同汽车网站用户常用本地门户比较分析
图26-29 不同汽车网站用户常用分类信息网站比较分析
图26-30 不同汽车网站用户常浏览网络广告途径比较分析
图26-31 不同汽车网站用户常用网址导航比较分析
27 房地产
图27-1 房地产网站用户市场相对占有率排名比较分析
图27-2 不同房地产网站用户性别构成比较分析
图27-3 不同房地产网站用户年龄构成比较分析
图27-4 不同房地产网站用户婚姻状况构成比较分析
图27-5 不同房地产网站用户教育程度构成比较分析
图27-6 不同房地产网站用户行业构成比较分析
图27-7 不同房地产网站用户职业（位）构成比较分析
图27-8 不同房地产网站用户月收入构成比较分析
图27-9 不同房地产网站用户地区构成比较分析
图27-10 不同房地产网站用户网龄构成比较分析
图27-11 不同房地产网站用户日均上网时间构成比较分析
图27-12 不同房地产网站用户月均互联网消费程度构成比较分析
图27-13 不同房地产网站三高用户性别构成比较分析
图27-14 不同房地产网站三高用户年龄构成比较分析
图27-15 不同房地产网站三高用户婚姻状况构成比较分析
图27-16 不同房地产网站三高用户行业构成比较分析
图27-17 不同房地产网站三高用户职业（位）构成比较分析
图27-18 不同房地产网站三高用户地区构成比较分析
图27-19 不同房地产网站三高用户网龄构成比较分析
图27-20 不同房地产网站三高用户日均上网时间构成比较分析
图27-21 不同房地产网站用户常用综合门户比较分析
图27-22 不同房地产网站用户常用搜索引擎比较分析
图27-23 不同房地产网站用户常用新闻网站比较分析
图27-24 不同房地产网站用户常用博客服务商比较分析
图27-25 不同房地产网站用户常用社区/BBS网站比较分析
图27-26 不同房地产网站用户常用地图服务商比较分析
图27-27 不同房地产网站用户常用本地门户比较分析
图27-28 不同房地产网站用户常用分类信息网站比较分析
图27-29 不同房地产网站用户常浏览网络广告途径比较分析
图27-30 不同房地产网站用户常用网址导航比较分析
28 旅行预定
图28-1 旅行预定网站用户市场相对占有率排名比较分析
图28-2 不同旅行预定网站用户性别构成比较分析
图28-3 不同旅行预定网站用户年龄构成比较分析
图28-4 不同旅行预定网站用户婚姻状况构成比较分析
图28-5 不同旅行预定网站用户教育程度构成比较分析
图28-6 不同旅行预定网站用户行业构成比较分析
图28-7 不同旅行预定网站用户职业（位）构成比较分析
图28-8 不同旅行预定网站用户月收入构成比较分析
图28-9 不同旅行预定网站用户地区构成比较分析
图28-10 不同旅行预定网站用户网龄构成比较分析
图28-11 不同旅行预定网站用户日均上网时间构成比较分析
图28-12 不同旅行预定网站用户月均互联网消费程度构成比较分析
图28-13 不同旅行预定网站三高用户性别构成比较分析
图28-14 不同旅行预定网站三高用户年龄构成比较分析
图28-15 不同旅行预定网站三高用户婚姻状况构成比较分析
图28-16 不同旅行预定网站三高用户行业构成比较分析
图28-17 不同旅行预定网站三高用户职业（位）构成比较分析
图28-18 不同旅行预定网站三高用户地区构成比较分析
图28-19 不同旅行预定网站三高用户网龄构成比较分析
图28-20 不同旅行预定网站三高用户日均上网时间构成比较分析
图28-21 不同旅行预订网站用户常用搜索引擎比较分析
图28-22 不同旅行预订网站用户常用社区/BBS网站比较分析
图28-23 不同旅行预订网站用户常用图片/摄影/相册网站比较分析
图28-24 不同旅行预订网站用户常用地图服务商比较分析
图28-25 不同旅行预订网站用户常用生活服务网站比较分析
图28-26 不同旅行预订网站用户常用本地门户比较分析
图28-27 不同旅行预订网站用户常用分类信息比较分析
图28-28 不同旅行预订网站用户常浏览网络广告途径比较分析
图28-29 不同旅行预订网站用户常用网址导航比较分析
29 健康
图29-1 健康网站用户市场相对占有率排名比较分析
图29-2 不同健康网站用户性别构成比较分析
图29-3 不同健康网站用户年龄构成比较分析
图29-4 不同健康网站用户婚姻状况构成比较分析
图29-5 不同健康网站用户教育程度构成比较分析
图29-6 不同健康网站用户行业构成比较分析
图29-7 不同健康网站用户职业（位）构成比较分析
图29-8 不同健康网站用户月收入构成比较分析
图29-9 不同健康网站用户地区构成比较分析
图29-10 不同健康网站用户网龄构成比较分析
图29-11 不同健康网站用户日均上网时间构成比较分析
图29-12 不同健康网站用户月均互联网消费程度构成比较分析
图29-13 不同健康网站三高用户性别构成比较分析
图29-14 不同健康网站三高用户年龄构成比较分析
图29-15 不同健康网站三高用户婚姻状况构成比较分析
图29-16 不同健康网站三高用户行业构成比较分析
图29-17 不同健康网站三高用户职业（位）构成比较分析
图29-18 不同健康网站三高用户地区构成比较分析
图29-19 不同健康网站三高用户网龄构成比较分析
图29-20 不同健康网站三高用户日均上网时间构成比较分析
图29-21 不同健康网站用户常用综合门户比较分析
图29-22 不同健康网站用户常用社区/BBS网站比较分析
图29-23 不同健康网站用户常用体育运动网站比较分析
图29-24 不同健康网站用户常用生活服务网站比较分析
图29-25 不同健康网站用户常用本地门户比较分析
图29-26 不同健康网站用户常用分类信息网站比较分析
图29-27 不同健康网站用户常浏览网络广告途径比较分析
图29-28 不同健康网站用户常用网址导航比较分析
30 教育培训
图30-1 教育培训网站用户市场相对占有率排名比较分析
图30-2 不同教育培训网站用户性别构成比较分析
图30-3 不同教育培训网站用户年龄构成比较分析
图30-4 不同教育培训网站用户婚姻状况构成比较分析
图30-5 不同教育培训网站用户教育程度构成比较分析
图30-6 不同教育培训网站用户行业构成比较分析
图30-7 不同教育培训网站用户职业（位）构成比较分析
图30-8 不同教育培训网站用户月收入构成比较分析
图30-9 不同教育培训网站用户地区构成比较分析
图30-10 不同教育培训网站用户网龄构成比较分析
图30-11 不同教育培训网站用户日均上网时间构成比较分析
图30-12 不同教育培训网站用户月均互联网消费程度构成比较分析
图30-13 不同教育培训网站三高用户性别构成比较分析
2007 zhōngguó hùliánwǎng tiáo chá bàogào (shí'èr)
图30-14 不同教育培训网站三高用户年龄构成比较分析
图30-15 不同教育培训网站三高用户婚姻状况构成比较分析
图30-16 不同教育培训网站三高用户行业构成比较分析
图30-17 不同教育培训网站三高用户职业（位）构成比较分析
图30-18 不同教育培训网站三高用户地区构成比较分析
图30-19 不同教育培训网站三高用户网龄构成比较分析
图30-20 不同教育培训网站三高用户日均上网时间构成比较分析
图30-21 不同教育培训网站用户常用综合门户比较分析
图30-22 不同教育培训网站用户常用搜索引擎比较分析
图30-23 不同教育培训网站用户常用新闻网站比较分析
图30-24 不同教育培训网站用户常用社区/BBS网站比较分析
图30-25 不同教育培训网站用户常用生活服务网站比较分析
图30-26 不同教育培训网站用户常用本地门户比较分析
图30-27 不同教育培训网站用户常用分类信息网站比较分析
图30-28 不同教育培训网站用户常浏览网络广告途径比较分析
图30-29 不同教育培训网站用户常用网址导航比较分析
31 人才招聘
图31-1 人才招聘网站用户市场相对占有率排名比较分析
图31-2 不同人才招聘网站用户性别构成比较分析
图31-3 不同人才招聘网站用户年龄构成比较分析
图31-4 不同人才招聘网站用户婚姻状况构成比较分析
图31-5 不同人才招聘网站用户教育程度构成比较分析
图31-6 不同人才招聘网站用户行业构成比较分析
图31-7 不同人才招聘网站用户职业（位）构成比较分析
图31-8 不同人才招聘网站用户月收入构成比较分析
图31-9 不同人才招聘网站用户地区构成比较分析
图31-10 不同人才招聘网站用户网龄构成比较分析
图31-11 不同人才招聘网站用户日均上网时间构成比较分析
图31-12 不同人才招聘网站用户月均互联网消费程度构成比较分析
图31-13 不同人才招聘网站三高用户性别构成比较分析
图31-14 不同人才招聘网站三高用户年龄构成比较分析
图31-15 不同人才招聘网站三高用户婚姻状况构成比较分析
图31-16 不同人才招聘网站三高用户行业构成比较分析
图31-17 不同人才招聘网站三高用户职业（位）构成比较分析
图31-18 不同人才招聘网站三高用户地区构成比较分析
图31-19 不同人才招聘网站三高用户网龄构成比较分析
图31-20 不同人才招聘网站三高用户日均上网时间构成比较分析
图31-21 不同人才招聘网站用户常用综合门户比较分析
图31-22 不同人才招聘网站用户常用搜索引擎比较分析
图31-23 不同人才招聘网站用户常用社区/BBS网站比较分析
图31-24 不同人才招聘网站用户常用生活服务网站比较分析
图31-25 不同人才招聘网站用户常用本地门户比较分析
图31-26 不同人才招聘网站用户常用分类信息网站比较分析
图31-27 不同人才招聘网站用户常浏览网络广告途径比较分析
图31-28 不同人才招聘网站用户常用网址导航比较分析
32 信息科技
图32-1 信息科技网站用户市场相对占有率排名比较分析
图32-2 不同信息科技网站用户性别构成比较分析
图32-3 不同信息科技网站用户年龄构成比较分析
图32-4 不同信息科技网站用户婚姻状况构成比较分析
图32-5 不同信息科技网站用户教育程度构成比较分析
图32-6 不同信息科技网站用户行业构成比较分析
图32-7 不同信息科技网站用户职业（位）构成比较分析
图32-8 不同信息科技网站用户月收入构成比较分析
图32-9 不同信息科技网站用户地区构成比较分析
图32-10 不同信息科技网站用户网龄构成比较分析
图32-11 不同信息科技网站用户日均上网时间构成比较分析
图32-12 不同信息科技网站用户月均互联网消费程度构成比较分析
图32-13 不同信息科技网站三高用户性别构成比较分析
图32-14 不同信息科技网站三高用户年龄构成比较分析
图32-15 不同信息科技网站三高用户婚姻状况构成比较分析
图32-16 不同信息科技网站三高用户行业构成比较分析
图32-17 不同信息科技网站三高用户职业（位）构成比较分析
图32-18 不同信息科技网站三高用户地区构成比较分析
图32-19 不同信息科技网站三高用户网龄构成比较分析
图32-20 不同信息科技网站三高用户日均上网时间构成比较分析
图32-21 不同信息科技网站用户常用综合门户比较分析
图32-22 不同信息科技网站用户常用新闻网站比较分析
图32-23 不同信息科技网站用户常用社区/BBS网站比较分析
图32-24 不同信息科技网站用户常用B2B综合电子商务网站比较分析
图32-25 不同信息科技网站用户常用B2C电子商务网站比较分析
图32-26 不同信息科技网站用户常用C2C电子商务网站比较分析
图32-27 不同信息科技网站用户常用网络安全产品比较分析
图32-28 不同信息科技网站用户常用本地门户比较分析
图32-29 不同信息科技网站用户常用分类信息网站比较分析
图32-30 不同信息科技网站用户常浏览网络广告途径比较分析
图32-31 不同信息科技网站用户常用网址导航比较分析
图32-32 不同信息科技网站用户常用软件下载网站比较分析
33 网络安全
图33-1 网络安全产品用户市场相对占有率排名比较分析
图33-2 不同网络安全产品用户性别构成比较分析
图33-3 不同网络安全产品用户年龄构成比较分析
图33-4 不同网络安全产品用户婚姻状况构成比较分析
图33-5 不同网络安全产品用户教育程度构成比较分析
图33-6 不同网络安全产品用户行业构成比较分析
图33-7 不同网络安全产品用户职业（位）构成比较分析
图33-8 不同网络安全产品用户月收入构成比较分析
图33-9 不同网络安全产品用户地区构成比较分析
图33-10 不同网络安全产品用户网龄构成比较分析
图33-11 不同网络安全产品用户日均上网时间构成比较分析
图33-12 不同网络安全产品用户月均互联网消费程度构成比较分析
图33-13 不同网络安全产品三高用户性别构成比较分析
图33-14 不同网络安全产品三高用户年龄构成比较分析
图33-15 不同网络安全产品三高用户婚姻状况构成比较分析
图33-16 不同网络安全产品三高用户行业构成比较分析
图33-17 不同网络安全产品三高用户职业（位）构成比较分析
图33-18 不同网络安全产品三高用户地区构成比较分析
图33-19 不同网络安全产品三高用户网龄构成比较分析
图33-20 不同网络安全产品三高用户日均上网时间构成比较分析
图33-21 不同网络安全产品用户常用电子支付比较分析
图33-22 不同网络安全产品用户常用信息科技网站比较分析
图33-23 不同网络安全产品用户常用电子邮件服务商比较分析
图33-24 不同网络安全产品用户常用软件下载网站比较分析
图33-25 不同网络安全产品用户常用软件下载工具比较分析析
34 女性
图34-1 女性网站用户市场相对占有率排名比较分析
图34-2 不同女性网站用户性别构成比较分析
图34-3 不同女性网站用户年龄构成比较分析
图34-4 不同女性网站用户婚姻状况构成比较分析
图34-5 不同女性网站用户教育程度构成比较分析
2007年の中国インターネット調査報告書（ 12 ）
图34-6 不同女性网站用户行业构成比较分析
图34-7 不同女性网站用户职业（位）构成比较分析
图34-8 不同女性网站用户月收入构成比较分析
图34-9 不同女性网站用户地区构成比较分析
图34-10 不同女性网站用户网龄构成比较分析
图34-11 不同女性网站用户日均上网时间构成比较分析
图34-12 不同女性网站用户月均互联网消费程度构成比较分析
图34-13 不同女性网站三高用户性别构成比较分析
图34-14 不同女性网站三高用户年龄构成比较分析
图34-15 不同女性网站三高用户婚姻状况构成比较分析
图34-16 不同女性网站三高用户行业构成比较分析
图34-17 不同女性网站三高用户职业（位）构成比较分析
图34-18 不同女性网站三高用户地区构成比较分析
图34-19 不同女性网站三高用户网龄构成比较分析
图34-20 不同女性网站三高用户日均上网时间构成比较分析
图34-21 不同女性网站用户常用综合门户比较分析
图34-22 不同女性网站用户常用新闻网站比较分析
图34-23 不同女性网站用户常用博客服务商比较分析
图34-24 不同女性网站用户常用个人门户/空间比较分析
图34-25 不同女性网站用户常用社区/BBS网站比较分析
图34-26 不同女性网站用户常用交友网站比较分析
图34-27 不同女性网站用户常用播客/视频分享服务商比较分析
图34-28 不同女性网站用户常用数字杂志网站比较分析
图34-29 不同女性网站用户常用图片/摄影/相册网站比较分析
图34-30 不同女性网站用户常用音乐网站比较分析
图34-31 不同女性网站用户常用音频/音乐搜索网站比较分析
图34-32 不同女性网站用户常用B2C电子商务网站比较分析
图34-33 不同女性网站用户常用C2C电子商务网站比较分析
图34-34 不同女性网站用户常用电子支付比较分析
图34-35 不同女性网站用户常用健康网站比较分析
图34-36 不同女性网站用户常用娱乐网站比较分析
图34-37 不同女性网站用户常用体育运动网站比较分析
图34-38 不同女性网站用户常用文学网站比较分析
图34-39 不同女性网站用户常用地图服务商比较分析
图34-40 不同女性网站用户常用生活服务网站比较分析
图34-41 不同女性网站用户常用本地门户比较分析
图34-42 不同女性网站用户常用分类信息网站比较分析
图34-43 不同女性网站用户常浏览网络广告途径比较分析
图34-44 不同女性网站用户常用电子邮件服务商比较分析
图34-45 不同女性网站用户常用网址导航比较分析
35 娱乐
图35-1 娱乐网站用户市场相对占有率排名比较分析
图35-2 不同娱乐网站用户性别构成比较分析
图35-3 不同娱乐网站用户年龄构成比较分析
图35-4 不同娱乐网站用户婚姻状况构成比较分析
图35-5 不同娱乐网站用户教育程度构成比较分析
图35-6 不同娱乐网站用户行业构成比较分析
图35-7 不同娱乐网站用户职业（位）构成比较分析
图35-8 不同娱乐网站用户月收入构成比较分析
图35-9 不同娱乐网站用户地区构成比较分析
图35-10 不同娱乐网站用户网龄构成比较分析
图35-11 不同娱乐网站用户日均上网时间构成比较分析
图35-12 不同娱乐网站用户月均互联网消费程度构成比较分析
图35-13 不同娱乐网站三高用户性别构成比较分析
图35-14 不同娱乐网站三高用户年龄构成比较分析
京公网安备 11010802027459号