2024-2030年中國零售業市場評估與市場需求預測報告
http://www.xibaipo.cc 2024-02-02 16:15 中企顧問網
2024-2030年中國零售業市場評估與市場需求預測報告2024-2
- 價格(元)：8000(電子) 8000(紙質) 8500(電子紙質)
- 出版日期：2024-2
- 交付方式：Email電子版/特快專遞
- 訂購電話：400-700-9228 010-69365838
- 2024-2030年中國零售業市場評估與市場需求預測報告，共十一章。首先介紹了零售業行業市場發展環境、零售業整體運行態勢等，接著分析了零售業行業市場運行的現狀，然后介紹了零售業市場競爭格局。隨后，報告對零售業做了重點企業經營狀況分析，最后分析了零售業行業發展趨勢與投資預測。您若想對零售業產業有個系統的了解或者想投資零售業行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
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中企顧問網發布的《2024-2030年中國零售業市場評估與市場需求預測報告》共十一章。首先介紹了零售業行業市場發展環境、零售業整體運行態勢等，接著分析了零售業行業市場運行的現狀，然后介紹了零售業市場競爭格局。隨后，報告對零售業做了重點企業經營狀況分析，最后分析了零售業行業發展趨勢與投資預測。您若想對零售業產業有個系統的了解或者想投資零售業行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
本研究報告數據主要采用國家統計數據，海關總署，問卷調查數據，商務部采集數據等數據庫。其中宏觀經濟數據主要來自國家統計局，部分行業統計數據主要來自國家統計局及市場調研數據，企業數據主要來自于國統計局規模企業統計數據庫及證券交易所等，價格數據主要來自于各類市場監測數據庫。
報告目錄：
第一部分產業背景透析
第一章大數據的定義及作用
第一節大數據的定義和特征
一、大數據的定義
1、從宏觀世界角度
2、從信息產業角度
3、從社會經濟角度
二、大數據的的特征
三、大數據的結構分析
第二節大數據的研究的重要性
一、捍衛國家網絡主權
二、核心產業信息化的推動力
三、可以誕生戰略新興產業
四、讓科學研究方法論得到重新審視
第二部分產業發展現狀
第二章大數據的發展現狀
第一節大數據發展概況
一、全球研究現狀
二、國內研究現狀
第二節中國大數據的發展規模
一、2018-2022年第一季度中國網民規模分析
1、總體網民規模
2、手機網民規模
3、農村網民規模
二、2018-2022年中國網絡大數據的數據總量分析
三、2018-2022年中國大數據市場規模分析
第三節我國大數據發展前景預測
一、2024-2030年中國網絡大數據的數據總量預測
二、2024-2030年中國大數據市場規模預測
第四節我國大數據面臨的問題分析
一、復雜性
1、數據復雜性帶來的挑戰
2、計算復雜性帶來的挑戰
3、系統復雜性帶來的挑戰
二、不確定性
1、數據的不確定性
2、模型的不確定性
3、學習的不確定性
三、涌現性
1、模式的涌現性
2、行為的涌現性
3、智慧的涌現性
第三章大數據的收集、存儲和運用
第一節網絡空間感知與數據表示
一、網絡大數據的感知與獲取
二、網絡大數據的質量評估與采樣
三、網絡大數據的清洗與提煉
四、網絡大數據的融合表示
第二節網絡大數據存儲與管理體系
一、分布式數據存儲
二、數據高效索引
三、數據世系管理
第三節網絡大數據挖掘和社會計算
一、基于內容信息的數據挖掘
二、基于結構信息的社會計算
第四節網絡數據平臺系統與應用
一、網絡大數據平臺引擎建設
二、網絡大數據下的高端數據分析
三、網絡大數據的應用
第四章國內零售業發展現狀
第一節中國零售業行業現狀分析
一、中國零售業發展概述
1、網購額超過社會消費品零售總額增額
2、實體零售業面臨產能過剩
3、零售業結構調整加劇
4、網絡銷售導致零售業地區發展不平衡
二、中國零售業發展現狀分析
三、2018-2022年中國零售業市場規模分析
四、2018-2022年中國零售業銷售收入分析
五、2018-2022年中國零售業利潤總額分析
第二節中國零售業行業發展前景分析
一、中國零售業行業發展前景展望
二、中國零售業行業發展發展趨勢分析
第三節中國零售業行業面對的問題分析
一、當下中國零售業行業面對的問題分析
二、中國零售業行業發展策略分析
三、中國零售業行業發展機遇分析
第五章零售業邁入大數據時代
第一節零售業企業邁入大數據時代
第二節大數據給零售業帶來的機遇分析
第三節大數據給零售業帶來的挑戰分析
第四節大數據零售業規模分析
一、2018-2022年中國零售業大數據市場規模分析
二、2018-2022年中國零售業大數據企業規模分析
三、2018-2022年中國零售業大數據發展分析
第三部分產業深度分析
第六章大數據+零售業的應用
第一節大數據在零售業開發中的應用分析
第二節大數據在零售業營銷中的應用分析
第三節大數據在我國零售業企業應用中的挑戰
一、來自大數據的問題和應對
二、零售業企業自身的困境和應對
第四節典型大數據零售業應用案例分析
一、塔吉特百貨Target
二、ZARA服飾
第七章零售業大數據的結合形勢分析
第一節零售業大數據的結合形式分析
一、將零售策略與“大數據”技術進行結合
二、零售企業對“大數據”應保持正確態度
第二節零售業與大數據結合的優勢分析
第三節零售業大數據存在的問題分析
第四節零售業大數據的主要應用領域
一、對顧客群體細分
二、模擬實境
三、提高投入回報率
四、數據存儲空間出租
五、管理客戶關系
六、個性化精準推薦
七、數據搜索
第五節零售業大數據的發展建議
一、挖掘顧客潛在需求
二、徹底實施品類管理
三、重構會員客戶關系
四、小心觸摸個性需求
第八章主要企業分析
第一節應用大數據的零售業企業分析
一、銀泰商業
1、企業簡介
2、企業經營現狀
3、企業競爭優勢
4、企業大數據現狀
5、企業最新動態
二、百盛集團
1、企業簡介
2、企業經營現狀
3、企業競爭優勢
4、企業大數據現狀
5、企業最新動態
三、沃爾瑪百貨公司
1、企業簡介
2、企業經營現狀
3、企業競爭優勢
4、企業大數據現狀
5、企業最新動態
四、永輝超市
1、企業簡介
2、企業經營現狀
3、企業競爭優勢
4、企業大數據現狀
5、企業最新動態
五、高鑫零售集團
1、企業簡介
2、企業經營現狀
3、企業競爭優勢
4、企業大數據現狀
5、企業最新動態
六、華潤萬家集團
1、企業簡介
2、企業經營現狀
3、企業競爭優勢
4、企業大數據現狀
5、企業最新動態
第二節零售業企業大數據合作伙伴分析
一、阿里巴巴
1、企業簡介
2、發展大數據的優勢分析
3、大數據業務開展現狀
二、深圳市騰訊計算機系統有限公司
1、企業簡介
2、發展大數據的優勢分析
3、大數據業務開展現狀
三、百度公司
1、企業簡介
2、發展大數據的優勢分析
3、大數據業務開展現狀
四、北京小米科技有限責任公司
1、企業簡介
2、發展大數據的優勢分析
3、大數據業務開展現狀
五、移動集團
1、企業簡介
2、發展大數據的優勢分析
3、大數據業務開展現狀
六、電信集團
1、企業簡介
2、發展大數據的優勢分析
3、大數據業務開展現狀
七、聯通集團
1、企業簡介
2、發展大數據的優勢分析
3、大數據業務開展現狀
第四部分產業前景趨勢
第九章零售業大數據前景預測
第一節零售業大數據發展前景分析
一、零售業大數據發展前景分析
二、零售業大數據發展趨勢分析
三、零售業大數據發展面臨的環境預測
1、十四五中國經濟結構調整
2、十四五中國居民消費能力提升
3、十四五大數據發展方向
第二節零售業大數據發展規模預測
一、2024-2030年零售業大數據市場規模預測
二、2024-2030年中國零售業大數據投資規模預測
第三節零售業大數據的投資價值分析
第十章投資風險與建議
第一節投資風險分析
一、政策風險分析
二、技術風險分析
三、市場競爭風險分析
四、宏觀經濟波動風險分析
五、其他風險分析
1、經營風險分析
2、管理風險分析
第二節行業發展策略分析
第十一章行業結論及建議
第一節行業結論
第二節細分行業結論
第三節投資建議
一、投資策略建議
二、投資方向建議
三、投資方式建議
圖表目錄：
圖表：國內大數據研究30個高頻關鍵詞
圖表：2005-2022年中國網民規模和互聯網普及率趨勢
圖表：2007-2022年中國手機網民規模及其占網民比例
圖表：2018-2022年中國網民城鄉結構
圖表：2006-2022年中國互聯網普及率
圖表：2022年農村非網民不上網原因調查
圖表：2018-2022年全球數據量規模及增長預測分析
圖表：2018-2022年中國大數據產業市場規模及增長分析
圖表：2024-2030年中國大數據產業市場規模預測分析
圖表：概率話題模型
圖表：RCFILE數據存儲結構示例
圖表：互補聚簇索引表
圖表：層次重疊社區結構示意圖
圖表：2018-2022年全國社會消費品零售總額
圖表：2018-2022年上海社會消費品零售總額增加額與網絡零售額
圖表：2022年上海三大業態銷售額和網點數同比變化
圖表：2022年各業態樣本店鋪平均銷售增幅
圖表：2018-2022年中國社會零售總額同比增速趨勢
圖表：2018-2022年中國限額以上消費品零售額增速
圖表：2018-2022年全國百家及50家重點大型零售企業零售額增速
圖表：2018-2022年中國限額以上批發零售業商品零售增速
圖表：2018-2022年我國社會消費品零售總額走勢圖
圖表：2018-2022年我國社會消費品零售總額構成走勢圖
圖表：2018-2022年中國百貨季度營業收入及增速
圖表：2018-2022年中國百貨行業毛利潤及其增速
圖表：2018-2022年中國超市行業凈利潤及其增速
圖表：大數據管理與零售業運營的改善
圖表：2018-2022年中國零售業大數據產業市場規模分析
圖表：2022年中國零售大數據市場實力矩陣
圖表：零售大數據廠商現有資源
圖表：零售大數據廠商創新能力
圖表：2018-2022年銀泰商業主要經營指標分析
圖表：2018-2022年銀泰商業營收利潤分析
圖表：2018-2022年銀泰商業資產負債表分析
圖表：2018-2022年銀泰商業現金流量表分析
圖表：2018-2022年百盛集團主要經營指標分析
圖表：2018-2022年百盛集團營收利潤表分析
圖表：2018-2022年百盛集團資產負債表分析
圖表：2018-2022年百盛集團現金流量表分析
圖表：百盛商業集團全國門店網絡分布
圖表：2022年沃爾瑪經營收入情況分析
圖表：2018-2022年永輝超市主要經營指標分析
圖表：2018-2022年永輝超市盈利能力分析
圖表：2018-2022年永輝超市償債能力分析
圖表：2018-2022年永輝超市運營能力分析
圖表：2018-2022年永輝超市成長能力分析
圖表：2018-2022年高鑫零售主要經營指標分析
圖表：2018-2022年高鑫零售營收利潤表分析
圖表：2018-2022年高鑫零售資產負債表分析
圖表：2018-2022年高鑫零售現金流量表分析
圖表：小米公司小米數據工場總體架構
圖表：客戶端數據接入兩種模式優劣勢對比
圖表：小米數據工廠元數據處理圖
圖表：中國電信集團大數據優勢資源分析
圖表：電信大數據定位圖
圖表：中國電信大數據產品結構圖
圖表：中國聯通大數據數據資產分析
圖表：中國聯通大數據數據競爭優勢分析
圖表：中國聯通大數據業務產品結構圖
圖表：2024-2030年中國零售大數據行業市場規模預測
圖表：2024-2030年中國零售大數據行業投資規模預測
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