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2024-2029年中國零售行業發展現狀分析及投資前景預測研究報告

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

中文版價格:
¥
13000
英文版價格:
$
6500
報告編號:
1912658
寄送方式:
紙質特快專遞,電子版發送郵箱
出版日期
2024年11月
報告頁碼
165
圖片數量
61
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《2024-2029年中國零售行業發展現狀分析及投資前景預測研究報告》由中研普華零售行業分析專家領銜撰寫,主要分析了零售行業的市場規模、發展現狀與投資前景,同時對零售行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的零售行業數據分析,幫助客戶評估零售行業投資價值。

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  1.  

    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、2022-2024年第三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、2021-2023年中國網絡大數據的數據總量分析

    三、2022-2024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、2024-2029年中國網絡大數據的數據總量預測

    二、2024-2029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、2022-2024年中國零售業市場規模分析

    四、2022-2024年中國零售業銷售收入分析

    五、2021-2023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、2022-2024年中國零售業大數據市場規模分析

    二、2022-2024年中國零售業大數據企業規模分析

    三、2022-2024年中國零售業大數據發展分析

    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、2024-2029年零售業大數據市場規模預測

    二、2024-2029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:2005-2024年中國網民規模和互聯網普及率趨勢

    圖表:2010-2024年中國手機網民規模及其占網民比例

    圖表:2022-2024年中國網民城鄉結構

    圖表:2009-2024年中國互聯網普及率

    圖表:2024年農村非網民不上網原因調查

    圖表:2022-2024年全球數據量規模及增長預測分析

    圖表:2022-2024年中國大數據產業市場規模及增長分析

    圖表:2024-2029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:2021-2023年全國社會消費品零售總額

    圖表:2021-2023年上海社會消費品零售總額增加額與網絡零售額

    圖表:2024年上海三大業態銷售額和網點數同比變化

    圖表:2024年各業態樣本店鋪平均銷售增幅

    圖表:2021-2023年中國社會零售總額同比增速趨勢

    圖表:2022-2024年中國限額以上消費品零售額增速

    圖表:2022-2024年全國百家及50家重點大型零售企業零售額增速

    圖表:2022-2024年中國限額以上批發零售業商品零售增速

    圖表:2021-2023年我國社會消費品零售總額走勢圖

    圖表:2021-2023年我國社會消費品零售總額構成走勢圖

    圖表:2022-2024年中國百貨季度營業收入及增速

    圖表:2022-2024年中國百貨行業毛利潤及其增速

    圖表:2022-2024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:2022-2024年中國零售業大數據產業市場規模分析

    圖表:2024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:2022-2024年銀泰商業主要經營指標分析

    圖表:2022-2024年銀泰商業營收利潤分析

    圖表:2022-2024年銀泰商業資產負債表分析

    圖表:2022-2024年銀泰商業現金流量表分析

    圖表:2022-2024年百盛集團主要經營指標分析

    圖表:2022-2024年百盛集團營收利潤表分析

    圖表:2022-2024年百盛集團資產負債表分析

    圖表:2022-2024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:2024年沃爾瑪經營收入情況分析

    圖表:2022-2024年永輝超市主要經營指標分析

    圖表:2022-2024年永輝超市盈利能力分析

    圖表:2022-2024年永輝超市償債能力分析

    圖表:2022-2024年永輝超市運營能力分析

    圖表:2022-2024年永輝超市成長能力分析

    圖表:2022-2024年高鑫零售主要經營指標分析

    圖表:2022-2024年高鑫零售營收利潤表分析

    圖表:2022-2024年高鑫零售資產負債表分析

    圖表:2022-2024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:2024-2029年中國零售大數據行業市場規模預測

    圖表:2024-2029年中國零售大數據行業投資規模預測

    第一章 大數據的定義及作用

    第二章 大數據的發展現狀

    第三章 大數據的收集、存儲和運用

    第四章 國內零售業發展現狀

    第五章 零售業邁入大數據時代

    第六章 大數據+零售業的應用

    第七章 零售業大數據的結合形勢分析

    第八章 主要企業分析

    第九章 零售業大數據前景預測

    第十章 投資風險與建議

    第十一章 行業結論及建議

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本報告由中國行業研究網出品,報告版權歸中研普華公司所有。本報告是中研普華公司的研究與統計成果,報告為有償提供給購買報告的客戶使用。未獲得中研普華公司書面授權,任何網站或媒體不得轉載或引用,否則中研普華公司有權依法追究其法律責任。如需訂閱研究報告,請直接聯系本網站,以便獲得全程優質完善服務。

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