2020-2026年中国零售行业研究与投资前景分析报告
- 【报告名称】2020-2026年中国零售行业研究与投资前景分析报告
- 【关 键 字】零售 零售市场分析
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零售是指包括所有向最终消费者直接销售商品和服务，以供其作个人及非商业性用途的活动。许多机构，诸如生产商、批发商和零售商都从事零售业务。而大部分零售业务是由零售商从事的。
中国产业研究报告网发布的《2020-2026年中国零售行业研究与投资前景分析报告》共十一章。首先介绍了零售行业市场发展环境、零售整体运行态势等，接着分析了零售行业市场运行的现状，然后介绍了零售市场竞争格局。随后，报告对零售做了重点企业经营状况分析，最后分析了零售行业发展趋势与投资预测。您若想对零售产业有个系统的了解或者想投资零售行业，本报告是您不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
报告目录：
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、2013-2019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、2013-2019年中国网络大数据的数据总量分析
三、2013-2019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、2018-2022年中国网络大数据的数据总量预测
二、2018-2022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、2013-2019年中国零售业市场规模分析
四、2013-2019年中国零售业销售收入分析
五、2013-2019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、2013-2019年中国零售业大数据市场规模分析
二、2013-2019年中国零售业大数据企业规模分析
三、2013-2019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、2020-2026年零售业大数据市场规模预测
二、2020-2026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
部分图表目录：
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：2005-2019年中国网民规模和互联网普及率趋势
图表：2007-2019年中国手机网民规模及其占网民比例
图表：2014-2019年中国网民城乡结构
图表：2006-2019年中国互联网普及率
图表：2019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：2012-2019年中国大数据产业市场规模及增长分析
图表：2018-2022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：2012-2019年全国社会消费品零售总额
图表：2011-2019年上海社会消费品零售总额增加额与网络零售额
图表：2019年上海三大业态销售额和网点数同比变化
图表：2019年各业态样本店铺平均销售增幅
图表：2010-2017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：2012-2019年中国社会零售总额同比增速趋势
更多图表见正文……
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