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《中国餐饮数字化市场专题分析2022》主要分析了中国餐饮市场现状及发展趋势，连锁餐饮企业的核心痛点及成长赋能工具，餐饮机器人行业现状及发展趋势，餐饮SaaS行业现状及发展趋势，典型案例分析等。

易观分析：《数字经济全景白皮书》浓缩了易观分析对于数字经济各行业经验和数据的积累，并结合数字时代企业的实际业务和未来面临的挑战，以及数字技术的创新突破等因素，最终从数字经济发展大势以及各领域案例入手，帮助企业明确在数字化浪潮下的行业定位以及业务发展方向。

2022年4月20日，易观分析发布了《易观分析：银行应构建主动式客户体验管理体系，助力客户价值增长》的分析报告。

数字经济发展至今，互联网为许多行业的发展都提供了新的思路，对零售行业而言，DTC无疑也是个“热词”。为什么品牌零售行业纷纷转型DTC？DTC模式的核心又是什么？

“Z世代”（核心群体1998年至2009年出生的人群）生活方式深受网络科技和信息媒介变革的影响，其消费观念发生了较大变迁。国家统计局资料显示，我国Z世代的人口数量达2.6亿，随着这部分用户的成长，未来其商业价值也将不断显现。

《易周金融观点》汇编当周金融领域热点事件，并邀请易观分析金融行业分析师就事件进行独家解读和分析。

“全渠道营销协同”是银行基于统一的范式和标准通过多个渠道全方位接触客户，并且各个渠道间协同联动，形成统一的客户营销流程，拉动客户的沉淀和活跃。

隐私计算技术的应用价值为在保护信息安全的前提下，实现全方位数据流通，进而促进经济发展。近年，技术初步成熟、数据监管和扶持政策逐步出台、市场对数据的需求日益旺盛，隐私计算市场的诞生恰逢其时，发展势头迅猛。但是隐私计算行业目前仍处于探索期，具体体现于技术性能有待提升，大规模应用仍在探索，同时产业发展受限于数据源质量和权属等问题。

目前，联邦学习开源技术形成两大发展方向：专注于开发联邦学习算法模型；专注于开发融合安全协议。以所属机构业务出发，商用为主的联邦学习开源项目仅在某类机器学习功能中引入安全协议实现安全联邦学习，更加关注结合机构技术生态结合而非多样化的技术应用。FATE与Rosetta以联邦学习安全性与性能出发，注重联邦学习的整体解决方案。研究为主的联邦学习开源项目则从联邦学习的各个层面探讨技术实现的可能性。通过对开源与技术特性的研究，易观分析认为，CTO在选择开源项目时，要基于自身业务发展阶段和自有开发团队实力，选用具有相应功能、安全性、可扩展性的开源项目。

《数字经济全景白皮书》持续关注金融科技，近年来金融科技各项关键技术应用持续深化，银行、支付、数字人民币、绿色金融等均成关注热点。