2018年中国零售业大数据竞争格局分析报告目录

2017-2023年零售业大数据竞争格局分析与投资

风险预测报告

报告编号：568803

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2017-2023年零售业大数据竞争格局分析与投资风险预测报告

行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：

一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。

一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在

阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。

中国市场调研在线cninfo360.com基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

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一、基本信息

报告名称 2017-2023年零售业大数据竞争格局分析与投资风险预测报告 报告编号 568803 ←咨询时，请说明此编号。 优惠价 ￥7500 元 可开具增值税专用发票

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二、内容介绍

第一部分 产业背景透析

[正文目录] 网上阅读：http://www.cninfo360.com/

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

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四、让科学研究方法论得到重新审视 10

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、2017-2023年中国网络大数据的数据总量预测 22 二、2017-2023年中国大数据市场规模预测 22 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 23 3、系统复杂性带来的挑战 24 二、不确定性 25 1、数据的不确定性 25

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2、模型的不确定性 25 3、学习的不确定性 26 三、涌现性 26 1、模式的涌现性 26 2、行为的涌现性 27 3、智慧的涌现性 27

第3章 大数据的收集、存储和运用 28 第一节 网络空间感知与数据表示 28 一、网络大数据的感知与获取 28 二、网络大数据的质量评估与采样 28 三、网络大数据的清洗与提炼 29 四、网络大数据的融合表示 29 第二节 网络大数据存储与管理体系 30 一、分布式数据存储 30 二、数据高效索引 31 三、数据世系管理 33

第三节 网络大数据挖掘和社会计算 33 一、基于内容信息的数据挖掘 33 二、基于结构信息的社会计算 34 第四节 网络数据平台系统与应用 35 一、网络大数据平台引擎建设 35 二、网络大数据下的高端数据分析 36

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三、网络大数据的应用 36

第二部分 产业运行现状

第4章 国内零售业发展现状 38 第一节 中国零售业行业现状分析 38 一、中国零售业发展概述 38

1、网购额超过社会消费品零售总额增额 38 2、实体零售业面临产能过剩 39 3、零售业结构调整加剧 41

4、网络销售导致零售业地区发展不平衡 44 二、中国零售业发展现状分析 45

三、2013-2017年中国零售业市场规模分析 47 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 57 三、中国零售业行业发展机遇分析 58

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第5章 零售业迈入大数据时代 59 第一节 零售业企业迈入大数据时代 59 第二节 大数据给零售业带来的机遇分析 60 第三节 大数据给零售业带来的挑战分析 62 第四节 大数据零售业规模分析 63

一、2013-2017年中国零售业大数据市场规模分析 63 二、2013-2017年中国零售业大数据企业规模分析 64 三、2013-2017年中国零售业大数据发展分析 68

第6章 大数据 零售业的应用 70

第一节 大数据在零售业开发中的应用分析 70 第二节 大数据在零售业营销中的应用分析 71 第三节 大数据在我国零售业企业应用中的挑战 73 一、来自大数据的问题和应对 73 二、零售业企业自身的困境和应对 74 第四节 典型大数据零售业应用案例分析 79 一、塔吉特百货Target 79 二、BARA服饰 80

第7章 零售业大数据的结合形势分析83 第一节 零售业大数据的结合形式分析 83 一、将零售策略与“大数据”技术进行结合 83

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二、零售企业对“大数据”应保持正确态度 84 第二节 零售业与大数据结合的优势分析 84 第三节 零售业大数据存在的问题分析 86 第四节 零售业大数据的主要应用领域 87 一、对顾客群体细分 87 二、模拟实境 87 三、提高投入回报率 87 四、数据存储空间出租 87 五、管理客户关系 88 六、个性化精准推荐 88 七、数据搜索 88

第五节 零售业大数据的发展建议 89 一、挖掘顾客潜在需求 89 二、彻底实施品类管理 90 三、重构会员客户关系 91 四、小心触摸个性需求 93

第三部分 竞争对手分析

第8章 主要企业分析 97

第一节 应用大数据的零售业企业分析 97 一、银泰商业 97 1、企业简介 97 2、企业经营现状 98

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3、企业竞争优势 99 4、企业大数据现状 100 5、企业最新动态 101 二、百盛集团 102 1、企业简介 102 2、企业经营现状 102 3、企业竞争优势 104 4、企业大数据现状 105 5、企业最新动态 105 三、沃尔玛百货公司 106 1、企业简介 106 2、企业经营现状 108 3、企业竞争优势 108 4、企业大数据现状 110 5、企业最新动态 111 四、永辉超市 112 1、企业简介 112 2、企业经营现状 113 3、企业竞争优势 115 4、企业大数据现状 115 5、企业最新动态 116 五、高鑫零售集团 116 1、企业简介 116 2、企业经营现状 117

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3、企业竞争优势 118 4、企业大数据现状 119 5、企业最新动态 119 六、华润万家集团 120 1、企业简介 120 2、企业经营现状 120 3、企业竞争优势 120 4、企业大数据现状 121 5、企业最新动态 122

第二节 零售业企业大数据合作伙伴分析 123 一、阿里巴巴 123 1、企业简介 123

2、发展大数据的优势分析 123 3、大数据业务开展现状 124

二、深圳市腾讯计算机系统有限公司 125 1、企业简介 125

2、发展大数据的优势分析 126 3、大数据业务开展现状 126 三、百度公司 128 1、企业简介 128

2、发展大数据的优势分析 128 3、大数据业务开展现状 129 四、北京小米科技有限责任公司 131 1、企业简介 131

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/0g8f.html