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  • 2018-2023年中国椎间融合器行业竞争格局及未来形势预测报告
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2018-2023年零售业大数据竞争分析与投资风险预测报告

Annual Research and Consultation Report of Panorama survey and Investment strategy on China Industry

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中研普华中央电视台采访报道

《2018-2023年零售业大数据竞争分析与投资风险预测报告》由中研普华零售业大数据行业分析专家领衔撰写,主要分析了零售业大数据行业的市场规模、发展现状与投资前景,同时对零售业大数据行业的未来发展做出科学的趋势预测和专业的零售业大数据行业数据分析,帮助客户评估零售业大数据行业投资价值。

中研普华累计服务客户超过11.5万家,业绩斐然,好评如潮 >> 中国行业研究网客户评价

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本报告所有内容受法律保护。国家统计局授予中研普华公司,中华人民共和国涉外调查许可证:国统涉外证字第1226号

本报告由中国行业研究网出品,报告版权归中研普华公司所有。本报告是中研普华公司的研究与统计成果,报告为有偿提供给购买报告的客户使用。未获得中研普华公司书面授权,任何网站或媒体不得转载或引用,否则中研普华公司有权依法追究其法律责任。如需订阅研究报告,请直接联系本网站,以便获得全程优质完善服务。

中研普华公司是中国成立时间最长,拥有研究人员数量最多,规模最大,综合实力最强的咨询研究机构,公司每天都会接受媒体采访及发布大量产业经济研究成果。在此,我们诚意向您推荐一种“鉴别咨询公司实力的主要方法”。

本报告目录与内容系中研普华原创,未经本公司事先书面许可,拒绝任何方式复制、转载。

  1. 

    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、2016-2018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、2015-2017年中国网络大数据的数据总量分析

    三、2016-2018年中国大数据市场规模分析

    第三节 我国大数据发展前景预测

    一、2018-2023年中国网络大数据的数据总量预测

    二、2018-2023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、2016-2018年中国零售业市场规模分析

    四、2016-2018年中国零售业销售收入分析

    五、2015-2017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、2016-2018年中国零售业大数据市场规模分析

    二、2016-2018年中国零售业大数据企业规模分析

    三、2016-2018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

    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、2018-2023年零售业大数据市场规模预测

    二、2018-2023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 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:2000-2017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:2005-2017年中国网民规模和互联网普及率趋势

    图表:2007-2017年中国手机网民规模及其占网民比例

    图表:2016-2018年中国网民城乡结构

    图表:2006-2017年中国互联网普及率

    图表:2017年农村非网民不上网原因调查

    图表:2018-2023年全球数据量规模及增长预测分析

    图表:2016-2018年中国大数据产业市场规模及增长分析

    图表:2018-2023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:2015-2017年全国社会消费品零售总额

    图表:2015-2017年上海社会消费品零售总额增加额与网络零售额

    图表:2017年上海三大业态销售额和网点数同比变化

    图表:2017年各业态样本店铺平均销售增幅

    图表:2012-2017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:2015-2017年中国社会零售总额同比增速趋势

    图表:2016-2018年中国限额以上消费品零售额增速

    图表:2016-2018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:2017-20182月我国社会消费品零售总额走势图

    图表:2015-2017年我国社会消费品零售总额构成走势图

    图表:2016-2018年中国百货季度营业收入及增速

    图表:2016-2018年中国百货行业毛利润及其增速

    图表:2016-2018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:2016-2018年中国零售业大数据产业市场规模分析

    图表:2018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:2015-20186月银泰商业主要经营指标分析

    图表:2015-20186月银泰商业营收利润分析

    图表:2015-20186月银泰商业资产负债表分析

    图表:2015-20186月银泰商业现金流量表分析

    图表:2015-20186月百盛集团主要经营指标分析

    图表:2015-20186月百盛集团营收利润表分析

    图表:2015-20186月百盛集团资产负债表分析

    图表:2015-20186月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:2017年沃尔玛经营收入情况分析

    图表:2015-20189月永辉超市主要经营指标分析

    图表:2015-20189月永辉超市盈利能力分析

    图表:2015-20189月永辉超市偿债能力分析

    图表:2015-20189月永辉超市运营能力分析

    图表:2015-20189月永辉超市成长能力分析

    图表:2015-20189月高鑫零售主要经营指标分析

    图表:2015-20189月高鑫零售营收利润表分析

    图表:2015-20189月高鑫零售资产负债表分析

    图表:2015-20189月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:2018-2023年中国零售大数据行业市场规模预测

    图表:2018-2023年中国零售大数据行业投资规模预测

    图表:大数据管理与零售业运营的改善

    图表:中国零售大数据应用市场amc模型

  2. 随着全球市场的互联网化,大数据在此背景之中应运而生,十三五我国已经明确大力发展“互联网+”产业,如此背景下,我国大数据的发展非常迅猛快速。

      根据中研普华数据显示,中国大数据产业起步晚,发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展,使数据产生速度加快、规模加大,迫切需要运用大数据手段进行分析处理,提炼其中的有效信息。2014年,中国大数据市场规模达到767亿元,同比增长27.8%。2015年中国大数据市场规模约为1105.6亿元,同比增长44.15%;预计未来几年,随着应用效果的逐步显现,中国大数据市场规模还将维持40%左右的高增长。大数据在我国已具备了从概念到应用落地的成熟条件,迎来了飞速发展的黄金机遇期。大数据将在打造社会治理新模式、经济运行新机制、民生服务新体系、创新驱动新格局、产业发展新生态等方面发挥重要作用,同时大数据也开始在我国各大行业之中开始大规模应用,与其他行业的深入结合已经成为“互联网+”以下的必然趋势。

      互联网时代的到来,改变了整个消费市场,消费者的消费习惯也呈现出个性化、多样化的趋势,零售商也开始学习互联网思维,以消费者的需求为中心。就是在这样的背景下,大数据“火起来”了。要了解消费者的需求,就需要从消费者的习惯、兴趣、消费能力等行为中发现商机,大数据就是对这些行为的捕捉,大数据搜集的信息正是构成消费者图像描绘的要素。然而,无论是专业的大数据分析企业,还是零售商,它们对大数据的理解只停留在最浅显的技术表面,而对于大数据与零售业务的结合而是一知半解。2015年,背靠腾讯的大众点评和百盛集团达成合作,用点评的2亿用户资源为线下商家导流;另外,阿里巴巴集团也启动了银泰商业的转型,阿里将利用其强大的消费者数据库,让实体商业从“坐商”转变为“行商”。传统零售企业与互联网企业联手,真正的意图都是要搭乘大数据快车。大数据在零售业的发展已经乘上快车道,未来将会加速增长,前景光明。。

      本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、中国行业研究网、全国及海外多种相关报纸杂志的基础信息等公布和提供的大量资料和数据,客观、多角度地对中国零售业大数据市场进行了分析研究。报告在总结中国零售业大数据发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国零售业大数据的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实,图表丰富,既有深入的分析,又有直观的比较,为零售业大数据行业企业在激烈的市场竞争中洞察先机,能准确及时的针对自身环境调整经营策略。

  3. 中研普华集团的研究报告着重帮助客户解决以下问题:

    ♦ 项目有多大市场规模?发展前景如何?值不值得投资?

    ♦ 市场细分和企业定位是否准确?主要客户群在哪里?营销手段有哪些?

    ♦ 您与竞争对手企业的差距在哪里?竞争对手的战略意图在哪里?

    ♦ 保持领先或者超越对手的战略和战术有哪些?会有哪些优劣势和挑战?

    ♦ 行业的最新变化有哪些?市场有哪些新的发展机遇与投资机会?

    ♦ 行业发展大趋势是什么?您应该如何把握大趋势并从中获得商业利润?

    ♦ 行业内的成功案例、准入门槛、发展瓶颈、赢利模式、退出机制......

    数据支持

    权威数据来源:国家统计局、国家发改委、工信部、商务部、海关总署、国家信息中心、国家税务总局、国家工商总局、国务院发展研究中心、国家图书馆、全国200多个行业协会、行业研究所、海内外上万种专业刊物。

    中研普华自主研发数据库:中研普华细分行业数据库、中研普华上市公司数据库、中研普华非上市企业数据库、宏观经济数据库、区域经济数据库、产品产销数据库、产品进出口数据库。

    国际知名研究机构或商用数据库:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。

    一手调研数据:遍布全国31个省市及香港的专家顾问网络,涉及政府统计部门、统计机构、生产厂商、地方主管部门、行业协会等。在中国,中研普华集团拥有最大的数据搜集网络,在研究项目最多的一线城市设立了全资分公司或办事处,并在超过50多个城市建立了操作地,资料搜集的工作已覆盖全球220个地区。

    研发流程

    步骤1:设立研究小组,确定研究内容

    针对目标,设立由产业市场研究专家、行业资深专家、战略咨询师和相关产业协会协作专家组成项目研究小组,硕士以上学历研究员担任小组成员,共同确定该产业市场研究内容。

    步骤2:市场调查,获取第一手资料

    ♦ 访问有关政府主管部门、相关行业协会、公司销售人员与技术人员等;

    ♦ 实地调查各大厂家、运营商、经销商与最终用户。

    步骤3:中研普华充分收集利用以下信息资源

    ♦ 报纸、杂志与期刊(中研普华的期刊收集量达1500多种);

    ♦ 国内、国际行业协会出版物;

    ♦ 各种会议资料;

    ♦ 中国及外国政府出版物(统计数字、年鉴、计划等);

    ♦ 专业数据库(中研普华建立了3000多个细分行业的数据库,规模最全);

    ♦ 企业内部刊物与宣传资料。

    步骤4:核实来自各种信息源的信息

    ♦ 各种信息源之间相互核实;

    ♦ 同相关产业专家与销售人员核实;

    ♦ 同有关政府主管部门核实。

    步骤5:进行数据建模、市场分析并起草初步研究报告

    步骤6:核实检查初步研究报告

    与有关政府部门、行业协会专家及生产厂家的销售人员核实初步研究结果。专家访谈、企业家审阅并提出修改意见与建议。

    步骤7:撰写完成最终研究报告

    该研究小组将来自各方的意见、建议及评价加以总结与提炼,分析师系统分析并撰写最终报告(对行业盈利点、增长点、机会点、预警点等进行系统分析并完成报告)。

    步骤8:提供完善的售后服务

    对用户提出有关该报告的各种问题给予明确解答,并为用户就有关该行业的各种专题进行深入调查和项目咨询。

    社会影响力

    中研普华集团是中国成立时间最长,拥有研究人员数量最多,规模最大,综合实力最强的咨询研究机构之一。中研普华始终坚持研究的独立性和公正性,其研究结论、调研数据及分析观点广泛被电视媒体、报刊杂志及企业采用。同时,中研普华的研究结论、调研数据及分析观点也大量被国家政府部门及商业门户网站转载,如中央电视台、凤凰卫视、深圳卫视、新浪财经、中国经济信息网、商务部、国资委、发改委、国务院发展研究中心(国研网)等。

    如需了解更多内容,请访问市场调研专题:

    专项市场研究 产品营销研究 品牌调查研究 广告媒介研究 渠道商圈研究 满意度研究 神秘顾客调查 消费者研究 重点业务领域 调查执行技术 公司实力鉴证 关于中研普华 中研普华优势 服务流程管理

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    中研普华依托分布于全国各重点城市的市场调研队伍,与国内外各大数据源建立起战略合作关系。

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