2023-2029年中國零售大數據行業(yè)市場分析發(fā)展現狀與前景預測報
【報告編號】:31673
【出版時間】:2023年5月
【出版機構】:中信博研研究網
【報告價格】:印刷版6500元 電子版6800元 印刷版+電子版7000元
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免費售后服務一年，具體內容及訂購流程歡迎咨詢客服一部分 行業(yè)運行現狀分析
第一章 大數據的定義及作用
第一節(jié) 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(yè)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(jié) 大數據的研究的重要性
一、捍衛(wèi)國家網絡主權
二、核心產業(yè)信息化的推動力
三、可以誕生戰(zhàn)略新興產業(yè)
四、讓科學研究方法論得到重新審視
第二章 大數據的發(fā)展現狀分析
第一節(jié) 大數據發(fā)展概況
一、全球研究現狀分析
二、國內研究現狀分析
第二節(jié) 中國大數據的發(fā)展規(guī)模
一、2018-2022年中國網民規(guī)模分析
1、總體網民規(guī)模
2、手機網民規(guī)模
3、農村網民規(guī)模
二、2023-2029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(guī)模分析
第三節(jié) 我國大數據發(fā)展前景預測分析
一、2023-2029年中國網絡大數據的數據總量預測分析
二、2023-2029年中國大數據市場規(guī)模預測分析
第四節(jié) 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(zhàn)
2、計算復雜性帶來的挑戰(zhàn)
3、系統(tǒng)復雜性帶來的挑戰(zhàn)
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(jié) 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(jié) 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(jié) 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(jié) 網絡數據平臺系統(tǒng)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(yè)發(fā)展現狀分析
第一節(jié) 中國零售業(yè)所屬行業(yè)現狀分析
一、中國零售業(yè)發(fā)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(yè)面臨產能過剩
3、零售業(yè)結構調整加劇
4、網絡銷售導致零售業(yè)地區(qū)發(fā)展不平衡
二、中國零售業(yè)發(fā)展現狀分析
三、2018-2022年中國零售業(yè)市場規(guī)模分析
四、2018-2022年中國零售業(yè)銷售收入分析
五、2018-2022年中國零售業(yè)利潤總額分析
第二節(jié) 中國零售業(yè)發(fā)展前景預測
一、中國零售業(yè)發(fā)展前景展望
二、中國零售業(yè)發(fā)展發(fā)展趨勢預測
第三節(jié) 中國零售業(yè)面對的問題分析
一、當下中國零售業(yè)面對的問題分析
二、中國零售業(yè)發(fā)展策略分析
三、中國零售業(yè)發(fā)展機遇分析
第二部分 所屬行業(yè)深度分析
第五章 零售業(yè)邁入大數據時代
第一節(jié) 零售業(yè)企業(yè)邁入大數據時代
第二節(jié) 大數據給零售業(yè)帶來的機遇分析
第三節(jié) 大數據給零售業(yè)帶來的挑戰(zhàn)分析
第四節(jié) 大數據零售業(yè)規(guī)模分析
一、2022年中國零售業(yè)大數據市場規(guī)模分析
二、2022年中國零售業(yè)大數據企業(yè)規(guī)模分析
三、2022年中國零售業(yè)大數據發(fā)展分析
第六章 大數據+零售業(yè)的應用
第一節(jié) 大數據在零售業(yè)開發(fā)中的應用分析
第二節(jié) 大數據在零售業(yè)營銷中的應用分析
第三節(jié) 大數據在我國零售業(yè)企業(yè)應用中的挑戰(zhàn)
一、來自大數據的問題和應對
二、零售業(yè)企業(yè)自身的困境和應對
第四節(jié) 典型大數據零售業(yè)應用案例分析
一、塔吉特百貨Target
二、ZARA服飾
第七章 零售業(yè)大數據的結合形勢分析
第一節(jié) 零售業(yè)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(yè)對“大數據”應保持正確態(tài)度
第二節(jié) 零售業(yè)與大數據結合的優(yōu)勢分析
第三節(jié) 零售業(yè)大數據存在的問題分析
第四節(jié) 零售業(yè)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(jié) 零售業(yè)大數據的發(fā)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(yè)分析
第一節(jié) 應用大數據的零售業(yè)企業(yè)分析
一、銀泰商業(yè)
1、企業(yè)簡介
2、企業(yè)經營現狀分析
3、企業(yè)競爭優(yōu)勢
4、企業(yè)大數據現狀分析
5、企業(yè)最新動態(tài)
二、百盛集團
1、企業(yè)簡介
2、企業(yè)經營現狀分析
3、企業(yè)競爭優(yōu)勢
4、企業(yè)大數據現狀分析
5、企業(yè)最新動態(tài)
三、沃爾瑪百貨公司
1、企業(yè)簡介
2、企業(yè)經營現狀分析
3、企業(yè)競爭優(yōu)勢
4、企業(yè)大數據現狀分析
5、企業(yè)最新動態(tài)
四、永輝超市
1、企業(yè)簡介
2、企業(yè)經營現狀分析
3、企業(yè)競爭優(yōu)勢
4、企業(yè)大數據現狀分析
5、企業(yè)最新動態(tài)
五、高鑫零售集團
1、企業(yè)簡介
2、企業(yè)經營現狀分析
3、企業(yè)競爭優(yōu)勢
4、企業(yè)大數據現狀分析
5、企業(yè)最新動態(tài)
六、華潤萬家集團
1、企業(yè)簡介
2、企業(yè)經營現狀分析
3、企業(yè)競爭優(yōu)勢
4、企業(yè)大數據現狀分析
5、企業(yè)最新動態(tài)
第二節(jié) 零售業(yè)企業(yè)大數據合作伙伴分析
一、阿里巴巴
1、企業(yè)簡介
2、發(fā)展大數據的優(yōu)勢分析
3、大數據業(yè)務開展現狀分析
二、深圳市計算機系統(tǒng)有限公司
1、企業(yè)簡介
2、發(fā)展大數據的優(yōu)勢分析
3、大數據業(yè)務開展現狀分析
三、百度公司
1、企業(yè)簡介
2、發(fā)展大數據的優(yōu)勢分析
3、大數據業(yè)務開展現狀分析
四、北京小米科技有限責任公司
1、企業(yè)簡介
2、發(fā)展大數據的優(yōu)勢分析
3、大數據業(yè)務開展現狀分析
五、移動集團
1、企業(yè)簡介
2、發(fā)展大數據的優(yōu)勢分析
3、大數據業(yè)務開展現狀分析
六、電信集團
1、企業(yè)簡介
2、發(fā)展大數據的優(yōu)勢分析
3、大數據業(yè)務開展現狀分析
七、聯(lián)通集團
1、企業(yè)簡介
2、發(fā)展大數據的優(yōu)勢分析
3、大數據業(yè)務開展現狀分析
第三部分 發(fā)展前景展望
第九章 零售業(yè)大數據前景預測分析
第一節(jié) 零售業(yè)大數據發(fā)展前景預測
一、零售業(yè)大數據發(fā)展前景預測
二、零售業(yè)大數據發(fā)展趨勢預測
三、零售業(yè)大數據發(fā)展面臨的環(huán)境預測分析
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(fā)展方向
第二節(jié) 零售業(yè)大數據發(fā)展規(guī)模預測分析
一、2023-2029年零售業(yè)大數據市場規(guī)模預測分析
二、2023-2029年中國零售業(yè)大數據投資規(guī)模預測分析
第三節(jié) 零售業(yè)大數據的投資價值分析
第四部分 行業(yè)投資分析
第十章 投資風險與建議
第一節(jié) 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(jié) 行業(yè)發(fā)展策略分析
第十一章 行業(yè)結論及建議
第一節(jié) 行業(yè)結論
第二節(jié) 細分行業(yè)結論
第三節(jié) 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
