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中国零售业行业现状调研分析及发展趋势预测报告(2017版)

中国市场调研网 点击人/次 2017年4月18日
报告名称: 中国零售业行业现状调研分析及发展趋势预测报告(2017版) 
报告编号: 1987798
完成日期: 2017年4月
报告价格: 纸质版:7800元 电子版:8000元 纸质+电子版:8200元
优 惠 价: 7200 元
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中国零售业行业现状调研分析及发展趋势预测报告(2017版) 内容介绍:

  据中国 市场 调 研 网发布的中国零售业行业现状调研分析及发展趋势预测报告(2017版)显示,近年来,随着网络购物的高速发展,网购额占社会消费品零售总额的比重不断提高, 2016年1月到7月,全国网上零售额26268亿元,同比增长27.5%,占社会消费品零售总额的比重为14.3%,其中实物商品网上零售额21239亿元,同比增长26.1%,占社会消费品零售总额的比重为11.6%,而同期社会消费品零售总额的增速只有10.3%,增加额为17085.65亿元,网购额大大超过社会消费品零售总额的增加额。
  2010-2016年7月全国社会消费品零售总额与网络零售额
  2015年各业态样本店铺平均销售增幅
  《中国零售业行业现状调研分析及发展趋势预测报告(2017版)》通过零售业项目研究团队多年对零售业行业的监测调研,结合中国零售业行业发展现状及前景趋势,依托国家权威数据资源和一手的调研资料数据,对零售业行业现状及趋势进行全面、细致的调研分析,采用定量及定性的科学研究方法撰写而成。
  《中国零售业行业现状调研分析及发展趋势预测报告(2017版)》可以帮助投资者准确把握零售业行业的市场现状及发展趋势,为投资者进行投资作出零售业行业前景预判,挖掘零售业行业投资价值,同时提出零售业行业投资策略、营销策略等方面的建议。

第一部分 产业背景透析

第一章 大数据的定义及作用

  第一节 大数据的定义和特征

    一、大数据的定义
      1、从宏观世界角度
      2、从信息产业角度
      3、从社会经济角度
    二、大数据的的特征
    三、大数据的结构分析

  第二节 大数据的研究的重要性

    一、捍卫国家网络主权
    二、核心产业信息化的推动力
    三、可以诞生战略新兴产业
    四、让科学研究方法论得到重新审视

第二部分 产业发展现状

第二章 大数据的发展现状

  第一节 大数据发展概况

    一、全球研究现状
    二、国内研究现状

  第二节 中国大数据的发展规模

    一、2013-2016年第一季度中国网民规模分析
      1、总体网民规模
      2、手机网民规模
      3、农村网民规模
    二、2013-2016年中国网络大数据的数据总量分析
    三、2013-2016年中国大数据市场规模分析
      2011-2018年我国大数据市场规模

  第三节 我国大数据发展前景预测

    一、2016-2022年中国网络大数据的数据总量预测
    二、2016-2022年中国大数据市场规模预测

  第四节 我国大数据面临的问题分析

    一、复杂性
      1、数据复杂性带来的挑战
      2、计算复杂性带来的挑战
      3、系统复杂性带来的挑战
    二、不确定性
      1、数据的不确定性
      2、模型的不确定性
      3、学习的不确定性
    三、涌现性
      1、模式的涌现性
      2、行为的涌现性
      3、智慧的涌现性

第三章 大数据的收集、存储和运用

  第一节 网络空间感知与数据表示

    一、网络大数据的感知与获取
    二、网络大数据的质量评估与采样
    三、网络大数据的清洗与提炼
    四、网络大数据的融合表示

  第二节 网络大数据存储与管理体系

    一、分布式数据存储
    二、数据高效索引
    三、数据世系管理

  第三节 网络大数据挖掘和社会计算

    一、基于内容信息的数据挖掘
    二、基于结构信息的社会计算

  第四节 网络数据平台系统与应用

    一、网络大数据平台引擎建设
    二、网络大数据下的高端数据分析
    三、网络大数据的应用

第四章 国内零售业发展现状

  第一节 中国零售业行业现状分析

    一、中国零售业发展概述
      1、网购额超过社会消费品零售总额增额
      2、实体零售业面临产能过剩
      3、零售业结构调整加剧
      4、网络销售导致零售业地区发展不平衡
    二、中国零售业发展现状分析
    三、2013-2016年中国零售业市场规模分析
    四、2013-2016年中国零售业销售收入分析
    五、2013-2016年中国零售业利润总额分析

  第二节 中国零售业行业发展前景分析

    一、中国零售业行业发展前景展望
    二、中国零售业行业发展发展趋势分析

  第三节 中国零售业行业面对的问题分析

    一、当下中国零售业行业面对的问题分析
    二、中国零售业行业发展策略分析
    三、中国零售业行业发展机遇分析

第五章 零售业迈入大数据时代

  第一节 零售业企业迈入大数据时代

  第二节 大数据给零售业带来的机遇分析

  第三节 大数据给零售业带来的挑战分析

  第四节 大数据零售业规模分析

    一、2013-2016年中国零售业大数据市场规模分析
    二、2013-2016年中国零售业大数据企业规模分析
    三、2013-2016年中国零售业大数据发展分析

第三部分 产业深度分析

第六章 大数据+零售业的应用

  第一节 大数据在零售业开发中的应用分析

  第二节 大数据在零售业营销中的应用分析

  第三节 大数据在我国零售业企业应用中的挑战

    一、来自大数据的问题和应对
    二、零售业企业自身的困境和应对

  第四节 典型大数据零售业应用案例分析

    一、塔吉特百货Target
    二、ZARA服饰

第七章 零售业大数据的结合形势分析

  第一节 零售业大数据的结合形式分析

    一、将零售策略与“大数据”技术进行结合
    二、零售企业对“大数据”应保持正确态度

  第二节 零售业与大数据结合的优势分析

  第三节 零售业大数据存在的问题分析

  第四节 零售业大数据的主要应用领域

    一、对顾客群体细分
    二、模拟实境
    三、提高投入回报率
    四、数据存储空间出租
    五、管理客户关系
    六、个性化精准推荐
    七、数据搜索

  第五节 零售业大数据的发展建议

    一、挖掘顾客潜在需求
    二、彻底实施品类管理
    三、重构会员客户关系
    四、小心触摸个性需求

第八章 主要企业分析

  第一节 应用大数据的零售业企业分析

    一、银泰商业
      1、企业简介
      2、企业经营现状
      3、企业竞争优势
      4、企业大数据现状
      5、企业最新动态
    二、百盛集团
      1、企业简介
      2、企业经营现状
      3、企业竞争优势
      4、企业大数据现状
      5、企业最新动态
    三、沃尔玛百货公司
      1、企业简介
      2、企业经营现状
      3、企业竞争优势
      4、企业大数据现状
      5、企业最新动态
    四、永辉超市
      1、企业简介
      2、企业经营现状
      3、企业竞争优势
      4、企业大数据现状
      5、企业最新动态
    五、高鑫零售集团
      1、企业简介
      2、企业经营现状
      3、企业竞争优势
      4、企业大数据现状
      5、企业最新动态
    六、华润万家集团
      1、企业简介
      2、企业经营现状
      3、企业竞争优势
      4、企业大数据现状
      5、企业最新动态

  第二节 零售业企业大数据合作伙伴分析 咨询电话 010-66 1 8 1 0 9 9

    一、阿里巴巴
      1、企业简介
      2、发展大数据的优势分析
      3、大数据业务开展现状
    二、深圳市腾讯计算机系统有限公司
      1、企业简介
      2、发展大数据的优势分析
      3、大数据业务开展现状
    三、百度公司
      1、企业简介
      2、发展大数据的优势分析
      3、大数据业务开展现状
    四、北京小米科技有限责任公司
      1、企业简介
      2、发展大数据的优势分析
      3、大数据业务开展现状
    五、移动集团
      1、企业简介
      2、发展大数据的优势分析
      3、大数据业务开展现状
    六、电信集团
      1、企业简介
      2、发展大数据的优势分析
      3、大数据业务开展现状
    七、联通集团
      1、企业简介
      2、发展大数据的优势分析
      3、大数据业务开展现状

第四部分 产业前景趋势

第九章 零售业大数据前景预测

  第一节 零售业大数据发展前景分析

    一、零售业大数据发展前景分析
    二、零售业大数据发展趋势分析
    三、零售业大数据发展面临的环境预测
      1、十三五中国经济结构调整
      2、十三五中国居民消费能力提升
      3、十三五大数据发展方向

  第二节 零售业大数据发展规模预测

    一、2017-2023年零售业大数据市场规模预测
    二、2017-2023年中国零售业大数据投资规模预测

  第三节 零售业大数据的投资价值分析

第十章 投资风险与建议

  第一节 投资风险分析

    一、政策风险分析
    二、技术风险分析
    三、市场竞争风险分析
    四、宏观经济波动风险分析
    五、其他风险分析
      1、经营风险分析
      2、管理风险分析

  第二节 行业发展策略分析

第十一章 行业结论及建议

  第一节 行业结论

  第二节 细分行业结论

  第三节 中 智林:投资建议

    一、投资策略建议
    二、投资方向建议
    三、投资方式建议
图表目录
  图表 2000-2015年中国大数据研究的年度分布图
  图表 国内大数据研究30个高频关键词
  图表 2005-2016年中国网民规模和互联网普及率趋势
  图表 2007-2016年中国手机网民规模及其占网民比例
  图表 2015-2016年中国网民城乡结构
  图表 2006-2016年中国互联网普及率
  图表 2016年农村非网民不上网原因调查
  图表 2008-2020年全球数据量规模及增长预测分析
  图表 2012-2016年中国大数据产业市场规模及增长分析
  图表 2016-2022年中国大数据产业市场规模预测分析
  图表 概率话题模型
  图表 RCFILE数据存储结构示例
  图表 互补聚簇索引表
  图表 层次重叠社区结构示意图
  图表 2012-2016年全国社会消费品零售总额
  图表 2011-2016年上海社会消费品零售总额增加额与网络零售额
  图表 2016年上海三大业态销售额和网点数同比变化
  图表 2016年各业态样本店铺平均销售增幅
  图表 2010-2015年中国零售连锁百强企业销售额及其占社会消费品零售总额比例
  图表 2012-2016年中国社会零售总额同比增速趋势
  图表 2012-2016年中国限额以上消费品零售额增速
  图表 2012-2016年全国百家及50家重点大型零售企业零售额增速
  图表 2015-2016年中国限额以上批发零售业商品零售增速
  图表 2016-2017年我国社会消费品零售总额走势图
  图表 2010-2016年我国社会消费品零售总额构成走势图
  图表 2012-2016年中国百货季度营业收入及增速
  图表 2012-2016年中国百货行业毛利润及其增速
  图表 2012-2016年中国超市行业净利润及其增速
  图表 大数据管理与零售业运营的改善
  图表 2012-2016年中国零售业大数据产业市场规模分析
  图表 2016年中国零售大数据市场实力矩阵
  图表 零售大数据厂商现有资源
  图表 零售大数据厂商创新能力
  图表 2015-2016年银泰商业主要经营指标分析
  图表 2015-2016年银泰商业营收利润分析
  图表 2015-2016年银泰商业资产负债表分析
  图表 2015-2016年银泰商业现金流量表分析
  图表 2015-2016年百盛集团主要经营指标分析
  图表 2015-2016年百盛集团营收利润表分析
  图表 2015-2016年百盛集团资产负债表分析
  图表 2015-2016年百盛集团现金流量表分析
  图表 百盛商业集团全国门店网络分布
  图表 2016年沃尔玛经营收入情况分析
  图表 2015-2016年永辉超市主要经营指标分析
  图表 2015-2016年永辉超市盈利能力分析
  图表 2015-2016年永辉超市偿债能力分析
  图表 2015-2016年永辉超市运营能力分析
  图表 2015-2016年永辉超市成长能力分析
  图表 2015-2016年高鑫零售主要经营指标分析
  图表 2015-2016年高鑫零售营收利润表分析
  图表 2015-2016年高鑫零售资产负债表分析
  图表 2015-2016年高鑫零售现金流量表分析
  图表 小米公司小米数据工场总体架构
  图表 客户端数据接入两种模式优劣势对比
  图表 小米数据工厂元数据处理图
  图表 中国电信集团大数据优势资源分析
  图表 电信大数据定位图
  图表 中国电信大数据产品结构图
  图表 中国联通大数据数据资产分析
  图表 中国联通大数据数据竞争优势分析
  图表 中国联通大数据业务产品结构图
  图表 2017-2023年中国零售大数据行业市场规模预测
  图表 2017-2023年中国零售大数据行业投资规模预测

  略……

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