2019-2024年零售业大数据竞争分析与投资风险预测报告



第一部分 产业背景透析

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 第1章  大数据的定义及作用  1

    第一节 大数据的定义和特征     1

        一、大数据的定义       1

            1、从宏观世界角度     1

            2、从信息产业角度     1

            3、从社会经济角度     1

        二、大数据的的特征    2

        三、大数据的结构分析       3

    第二节 大数据的研究的重要性  4

        一、捍卫国家网络主权       4

        二、核心产业信息化的推动力    8

        三、可以诞生战略新兴产业       10

        四、让科学研究方法论得到重新审视       10

第二部分 产业发展现状

第2章  大数据的发展现状      12

    第一节 大数据发展概况     12

        一、全球研究现状       12

        二、国内研究现状       14

    第二节 中国大数据的发展规模  17

        一、2013-2017年第一季度中国网民规模分析       17

            1、总体网民规模  17

            2、手机网民规模  18

            3、农村网民规模  18

        二、2013-2017年中国网络大数据的数据总量分析       20

        三、2013-2017年中国大数据市场规模分析   21

    第三节 我国大数据发展前景预测     22

        一、2016-2023年中国网络大数据的数据总量预测       22

        二、2016-2023年中国大数据市场规模预测   23

    第四节 我国大数据面临的问题分析  23

        一、复杂性    23

            1、数据复杂性带来的挑战  23

            2、计算复杂性带来的挑战  24

            3、系统复杂性带来的挑战  25

        二、不确定性       25

            1、数据的不确定性     26

            2、模型的不确定性     26

            3、学习的不确定性     26

        三、涌现性    27

            1、模式的涌现性  27

            2、行为的涌现性  27

            3、智慧的涌现性  28

第3章  大数据的收集、存储和运用     29

    第一节 网络空间感知与数据表示     29

        一、网络大数据的感知与获取    29

        二、网络大数据的质量评估与采样    29

        三、网络大数据的清洗与提炼    30

        四、网络大数据的融合表示       30

    第二节 网络大数据存储与管理体系  31

        一、分布式数据存储    31

        二、数据高效索引       32

        三、数据世系管理       34

    第三节 网络大数据挖掘和社会计算  34

        一、基于内容信息的数据挖掘    34

        二、基于结构信息的社会计算    35

    第四节 网络数据平台系统与应用     36

        一、网络大数据平台引擎建设    36

        二、网络大数据下的高端数据分析    37

        三、网络大数据的应用       37

第4章  国内零售业发展现状  39

    第一节 中国零售业行业现状分析     39

        一、中国零售业发展概述    39

            1、网购额超过社会消费品零售总额增额  39

            2、实体零售业面临产能过剩     40

            3、零售业结构调整加剧     42

            4、网络销售导致零售业地区发展不平衡  45

        二、中国零售业发展现状分析    46

        三、2013-2017年中国零售业市场规模分析   48

        四、2013-2017年中国零售业销售收入分析   49

        五、2013-2017年中国零售业利润总额分析   50

    第二节 中国零售业行业发展前景分析     51

        一、中国零售业行业发展前景展望    51

        二、中国零售业行业发展发展趋势分析    52

    第三节 中国零售业行业面对的问题分析  56

        一、当下中国零售业行业面对的问题分析       56

        二、中国零售业行业发展策略分析    58

        三、中国零售业行业发展机遇分析    59

第5章  零售业迈入大数据时代      60

    第一节 零售业企业迈入大数据时代  60

    第二节 大数据给零售业带来的机遇分析  61

    第三节 大数据给零售业带来的挑战分析  63

    第四节 大数据零售业规模分析  64

        一、2013-2017年中国零售业大数据市场规模分析       64

        二、2013-2017年中国零售业大数据企业规模分析       65

        三、2013-2017年中国零售业大数据发展分析       70

第三部分 产业深度分析

第6章  大数据+零售业的应用       72

    第一节 大数据在零售业开发中的应用分析     72

    第二节 大数据在零售业营销中的应用分析     73

    第三节 大数据在我国零售业企业应用中的挑战     75

        一、来自大数据的问题和应对    75

        二、零售业企业自身的困境和应对    76

    第四节 典型大数据零售业应用案例分析  81

        一、塔吉特百货Target       81

        二、ZARA服饰    82

第7章  零售业大数据的结合形势分析 84

    第一节 零售业大数据的结合形式分析     84

        一、将零售策略与“大数据”技术进行结合    84

        二、零售企业对“大数据”应保持正确态度    85

    第二节 零售业与大数据结合的优势分析  85

    第三节 零售业大数据存在的问题分析     87

    第四节 零售业大数据的主要应用领域     88

        一、对顾客群体细分    88

        二、模拟实境       88

        三、提高投入回报率    88

        四、数据存储空间出租       88

        五、管理客户关系       89

        六、个性化精准推荐    89

        七、数据搜索       89

    第五节 零售业大数据的发展建议     90

        一、挖掘顾客潜在需求       90

        二、彻底实施品类管理       91

        三、重构会员客户关系       92

        四、小心触摸个性需求       94

第8章  主要企业分析       98

    第一节 应用大数据的零售业企业分析     98

        一、银泰商业       98

            1、企业简介  98

            2、企业经营现状  99

            3、企业竞争优势  100

            4、企业大数据现状     101

            5、企业最新动态  102

        二、百盛集团       103

            1、企业简介  103

            2、企业经营现状  103

            3、企业竞争优势  105

            4、企业大数据现状     106

            5、企业最新动态  106

        三、沃尔玛百货公司    107

            1、企业简介  107

            2、企业经营现状  109

            3、企业竞争优势  109

            4、企业大数据现状     111

            5、企业最新动态  112

        四、永辉超市       113

            1、企业简介  113

            2、企业经营现状  114

            3、企业竞争优势  116

            4、企业大数据现状     116

            5、企业最新动态  117

        五、高鑫零售集团       117

            1、企业简介  117

            2、企业经营现状  118

            3、企业竞争优势  119

            4、企业大数据现状     120

            5、企业最新动态  120

        六、华润万家集团       121

            1、企业简介  121

            2、企业经营现状  121

            3、企业竞争优势  121

            4、企业大数据现状     122

            5、企业最新动态  123

    第二节 零售业企业大数据合作伙伴分析  124

        一、阿里巴巴       124

            1、企业简介  124

            2、发展大数据的优势分析  124

            3、大数据业务开展现状     125

        二、深圳市腾讯计算机系统有限公司       126

            1、企业简介  126

            2、发展大数据的优势分析  127

            3、大数据业务开展现状     127

        三、百度公司       129

            1、企业简介  129

            2、发展大数据的优势分析  129

            3、大数据业务开展现状     130

        四、北京小米科技有限责任公司       132

            1、企业简介  132

            2、发展大数据的优势分析  132

            3、大数据业务开展现状     132

        五、移动集团       137

            1、企业简介  137

            2、发展大数据的优势分析  137

            3、大数据业务开展现状     138

        六、电信集团       142

            1、企业简介  142

            2、发展大数据的优势分析  142

            3、大数据业务开展现状     143

        七、联通集团       144

            1、企业简介  144

            2、发展大数据的优势分析  145

            3、大数据业务开展现状     146

第四部分 产业前景趋势

第9章  零售业大数据前景预测      147

    第一节 零售业大数据发展前景分析  147

        一、零售业大数据发展前景分析       147

        二、零售业大数据发展趋势分析       150

        三、零售业大数据发展面临的环境预测    152

            1、十四五中国经济结构调整     152

            2、十四五中国居民消费能力提升     156

            3、十四五大数据发展方向  161

    第二节 零售业大数据发展规模预测  165

        一、2019-2024年零售业大数据市场规模预测       165

        二、2019-2024年中国零售业大数据投资规模预测       166

    第三节 零售业大数据的投资价值分析     166

第10章  投资风险与建议   170

    第一节 投资风险分析  170

        一、政策风险分析       170

        二、技术风险分析       171

        三、市场竞争风险分析       173

        四、宏观经济波动风险分析       173

        五、其他风险分析       178

            1、经营风险分析  178

            2、管理风险分析  180

    第二节 行业发展策略分析  183

第11章  行业结论及建议      185

    第一节 行业结论  185

    第二节 细分行业结论  185

    第三节 投资建议  188

        一、投资策略建议       188

        二、投资方向建议       188

        三、投资方式建议       189

图表目录（部分）

图表：2000-2016年中国大数据研究的年度分布图       14

图表：国内大数据研究30个高频关键词  15

图表：2005-2017年中国网民规模和互联网普及率趋势       17

图表：2007-2017年中国手机网民规模及其占网民比例       18

图表：2016-2017年中国网民城乡结构   19

图表：2006-2017年中国互联网普及率   19

图表：2017年农村非网民不上网原因调查     20

图表：2008-2023年全球数据量规模及增长预测分析   21

图表：2012-2017年中国大数据产业市场规模及增长分析   22

图表：2016-2023年中国大数据产业市场规模预测分析       23

图表：概率话题模型    31

图表：RCFILE数据存储结构示例     32

图表：互补聚簇索引表       33

图表：层次重叠社区结构示意图       36

图表：2012-2017年全国社会消费品零售总额       39

图表：2012-2017年上海社会消费品零售总额增加额与网络零售额   40

图表：2017年6月上海三大业态销售额和网点数同比变化  41

图表：2017年各业态样本店铺平均销售增幅  43

图表：2010-2016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       44

图表：2012-2017年中国社会零售总额同比增速趋势   46

图表：2012-2017年中国限额以上消费品零售额增速   47

图表：2012-2017年全国百家及50家重点大型零售企业零售额增速 47

图表：2016-2017年中国限额以上批发零售业商品零售增速       48

图表：2016-2017年2月我国社会消费品零售总额走势图   49

图表：2010-2017年9月我国社会消费品零售总额构成走势图   49

图表：2012-2017年中国百货季度营业收入及增速       50

图表：2012-2017年中国百货行业毛利润及其增速       51

图表：2012-2017年中国超市行业净利润及其增速       51

图表：大数据管理与零售业运营的改善    63

图表：2012-2017年中国零售业大数据产业市场规模分析   65

图表：2017年中国零售大数据市场实力矩阵  66

图表：零售大数据厂商现有资源       67

图表：零售大数据厂商创新能力       68

图表：2016-2017年6月银泰商业主要经营指标分析   99

图表：2016-2017年6月银泰商业营收利润分析   99

图表：2016-2017年6月银泰商业资产负债表分析       100

图表：2016-2017年6月银泰商业现金流量表分析       100

图表：2016-2017年6月百盛集团主要经营指标分析   103

图表：2016-2017年6月百盛集团营收利润表分析       104

图表：2016-2017年6月百盛集团资产负债表分析       104

图表：2016-2017年6月百盛集团现金流量表分析       105

图表：百盛商业集团全国门店网络分布    105

图表：2017年沃尔玛经营收入情况分析  109

图表：2016-2017年9月永辉超市主要经营指标分析   114

图表：2016-2017年9月永辉超市盈利能力分析   114

图表：2016-2017年9月永辉超市偿债能力分析   115

图表：2016-2017年9月永辉超市运营能力分析   115

图表：2016-2017年9月永辉超市成长能力分析   115

图表：2016-2017年6月高鑫零售主要经营指标分析   118

图表：2016-2017年6月高鑫零售营收利润表分析       118

图表：2016-2017年6月高鑫零售资产负债表分析       119

图表：2016-2017年6月高鑫零售现金流量表分析       119

图表：小米公司小米数据工场总体架构    133

图表：客户端数据接入两种模式优劣势对比    135

图表：小米数据工厂元数据处理图    136

图表：中国电信集团大数据优势资源分析       142

图表：电信大数据定位图    143

图表：中国电信大数据产品结构图    143

图表：中国联通大数据数据资产分析       145

图表：中国联通大数据数据竞争优势分析       145

图表：中国联通大数据业务产品结构图    146

图表：2019-2024年中国零售大数据行业市场规模预测       165

图表：2019-2024年中国零售大数据行业投资规模预测       166

图表：大数据管理与零售业运营的改善    168

图表：中国零售大数据应用市场AMC模型     185