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2017-2022年中國大數據金融行業市場投資策略及前景預測研究報告

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

報告編號：1527858
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出版日期：2017年4月
報告頁碼：300頁
圖表數量：150個
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《2017-2022年中國大數據金融行業市場投資策略及前景預測研究報告》由中研普華大數據金融行業分析專家領銜撰寫，主要分析了大數據金融行業的市場規模、發展現狀與投資前景，同時對大數據金融行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的大數據金融行業數據分析，幫助客戶評估大數據金融行業投資價值。

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版權聲明

本報告所有內容受法律保護。國家統計局授予中研普華公司，中華人民共和國涉外調查許可證：國統涉外證字第1226號。

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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內容概況CONTENT OVERVIEW
報告價值REPORT VALUE
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第一章 大數據金融行業發展概述

1.1 大數據產業發展背景概述

1.1.1 大數據產業的概念

（1）數據產生與集聚層

（2）數據組織與管理層

（3）數據分析與發現層

（4）數據應用與服務層

1.1.2 大數據的生態系統

1.1.3 大數據的商業價值

（1）大數據的商業價值杠桿

（2）大數據創造的商業價值

1.2 大數據產業行業應用情況

1.2.1 大數據產業各個行業應用情況

（1）不同領域潛在價值評估

（2）不同領域投資結構分布

1.2.2 大數據產業金融領域應用情況

1.3 大數據金融概念及其特點

1.3.1 大數據金融基本定義

1.3.2 大數據金融主要特征

1.4 大數據金融主要發展模式

1.4.1 平臺金融發展模式

1.4.2 供應鏈金融發展模式

第二章 大數據金融發展環境分析

2.1 大數據金融行業政策環境分析

2.1.1 行業監管體系概述

2.1.2 行業主要政策分析

2.1.3 政策環境對行業發展影響

2.2 大數據金融行業經濟環境分析

2.2.1 國內經濟走勢分析

（1）國內GDP增速情況

（2）工業生產增速情況

（3）固定資產投資情況

2.2.2 國內金融市場分析

（1）銀行資產負債規模分析

（2）銀行貸款規模分析

（3）銀行風險能力分析

2.2.3 國內經濟發展趨勢

2.2.4 經濟環境對行業發展影響

2.3 大數據金融行業技術環境分析

2.3.1 大數據與云計算

2.3.2 大數據處理工具

2.3.3 技術環境對行業發展影響

2.4 大數據金融行業社會環境分析

2.4.1 互聯網行業發展現狀

（1）互聯網網民規模分析

（2）互聯網資源規模分析

2.4.2 社交媒體發展現狀

（1）新聞網站

（2）網絡視頻

（3）搜索引擎

（4）即時通信

（5）微博客

（6）博客/個人空間

2.4.3 移動設備發展現狀

2.4.4 社會環境對行業發展影響

2.5 大數據金融國際發展分析

2.5.1 銀行大數據全球發展現狀

（1）海外銀行大數據發展分析

（2）銀行大數據建設案例分析

2.5.2 保險大數據全球發展現狀

（1）海外保險大數據發展分析

（2）保險大數據建設案例分析

2.5.3 國外大數據金融發展啟示

第三章 大數據金融創新分析

3.1 大數據金融三大創新支點

3.2 大數據金融基礎設施創新

3.2.1 支付體系建設分析

（1）支付行業用戶規模

（2）支付行業交易規模

（3）支付行業模式分析

（4）支付行業市場規模預測

3.2.2 征信體系建設分析

（1）征信機構業務規模分析

（2）征信機構數據庫建設情況

（3）征信行業數據端商業模式

（4）大數據征信發展趨勢分析

3.2.3 資產交易平臺分析

（1）資產交易平臺發展規模

（2）資產交易平臺主要類別

1）銀行系P2P網貸平臺

2）民營系P2P網貸平臺

3）國資系P2P網貸平臺

4）上市公司系P2P網貸平臺

5）風投系P2P網貸平臺

（3）資產交易平臺商業模式

3.2.4 基礎設施創新方向

（1）支付體系介質創新

（2）征信體系多元發展

（3）交易平臺去中介化

3.3 大數據金融平臺創新分析

3.3.1 電商平臺發展現狀分析

（1）電商平臺客戶結構分析

（2）電商市場競爭格局分析

（3）電商領先企業優勢分析

（4）電商行業投資并購分析

3.3.2 社交平臺發展現狀分析

（1）社交網絡流量統計排名分析

（2）社交網絡市場競爭格局分析

（3）社交網絡領先企業優勢分析

（4）社交網絡平臺投資并購分析

3.3.3 信息服務平臺發展現狀

（1）門戶網站競爭格局分析

（2）門戶網站投資并購分析

3.3.4 平臺建設創新發展方向

（1）用戶積累方式革新

（2）平臺個性定制革新

3.4 大數據金融渠道創新升級分析

3.4.1 銀行業渠道互聯網化發展現狀

（1）電子銀行的交易規模

（2）電子銀行的模式分析

3.4.2 保險業渠道互聯網化發展現狀

（1）保險業網銷交易規模

（2）保險業網銷模式分析

3.4.3 證券業渠道互聯網化發展現狀

（1）互聯網證券交易情況

（2）互聯網證券模式分析

3.4.4 渠道創新升級策略分析

（1）渠道定位轉型

（2）實體渠道轉型

第四章 大數據金融具體應用領域

4.1 銀行業大數據金融應用分析

4.1.1 銀行業大數據金融發展歷程

4.1.2 銀行業大數據金融創新模式

（1）風險控制模式創新

（2）產品營銷模式創新

（3）銀行運營模式創新

（4）銀行服務模式創新

4.1.3 銀行業大數據金融應用現狀

4.1.4 銀行業大數據金融經典案例

（1）花旗銀行大數據金融案例分析

（2）中信銀行大數據金融案例分析

（3）浦發銀行大數據金融案例分析

（4）民生銀行大數據金融案例分析

4.1.5 銀行業大數據金融發展潛力

4.1.6 銀行業大數據金融發展前景

4.2 保險業大數據金融應用分析

4.2.1 保險業大數據金融發展歷程

4.2.2 保險業大數據金融創新模式

（1）賠付管理模式創新

（2）業務定價模式創新

（3）險企運營模式創新

（4）產品營銷模式創新

4.2.3 保險業大數據金融發展現狀

4.2.4 保險業大數據金融經典案例

（1）平安保險大數據金融案例分析

（2）泰康人壽大數據金融案例分析

4.2.5 保險業大數據金融發展前景

4.3 證券業大數據金融應用分析

4.3.1 證券業大數據金融發展歷程

4.3.2 證券業大數據金融創新模式

（1）客戶關系管理模式創新

（2）證券監管模式創新

（3）市場預期模式創新

4.3.3 證券業大數據金融發展現狀

4.3.4 證券業大數據金融經典案例

（1）海通證券大數據金融案例分析

（2）國泰君安大數據金融案例分析

（3）中信證券大數據金融案例分析

4.3.5 證券業大數據金融發展前景

4.4 其他領域大數據金融應用情況

4.4.1 信托業大數據金融應用分析

4.4.2 小額貸款領域大數據金融應用分析

4.4.3 擔保業大數據金融應用分析

4.4.4 P2P網貸大數據金融應用分析

第五章 大數據金融領先服務商分析

5.1 國外領先大數據金融服務商

5.1.1 IBM

（1）企業基本信息概述

（2）企業大數據布局

（3）企業平臺資源分析

（4）企業主營業務分析

1）利潤分析

2）資產負債分析

3）現金流量分析

（5）企業大數據收入分析

（6）企業競爭策略分析

（7）企業最新發展動向

（8）企業發展優劣勢分析

5.1.2 甲骨文股份有限公司

（1）企業基本信息概述

（2）企業大數據布局

（3）企業平臺資源分析

（4）企業主營業務分析

1）利潤分析

2）資產負債分析

3）現金流量分析

（5）企業大數據收入分析

（6）企業發展戰略分析

（7）企業最新發展動向

5.1.3 英特爾

（1）企業基本信息概述

（2）企業大數據布局

（3）企業平臺資源分析

（4）企業主營業務分析

1）利潤分析

2）資產負債分析

3）現金流量分析

（5）企業大數據收入分析

（6）企業發展戰略分析

（7）企業最新發展動向

5.1.4 SAP公司

（1）企業基本信息概述

（2）企業大數據布局

（3）企業大數據解決方案

（4）企業主營業務分析

1）利潤分析

2）資產負債分析

3）現金流量分析

（5）企業大數據收入分析

（6）企業大數據價值分析

（7）企業最新發展動向

5.1.5 文思海輝技術有限公司

（1）企業基本信息概述

（2）企業大數據布局

（3）企業平臺資源分析

（4）企業主營業務分析

1）利潤分析

2）資產負債分析

3）現金流量分析

（5）企業相關案例分析

（6）企業發展戰略分析

（7）企業最新發展動向

（8）企業發展優劣勢分析

5.2 國內領先大數據金融服務商

5.2.1 榮之聯

（1）企業基本信息概述

（2）企業大數據布局

（3）企業平臺資源分析

（4）企業主營業務分析

1）主要經濟指標

2）運營能力分析

3）盈利能力分析

4）償債能力分析

5）發展能力分析

（5）企業研發能力分析

（6）企業發展戰略分析

（7）企業最新發展動向

（8）企業發展優劣勢分析

5.2.2 九次方

（1）企業基本信息概述

（2）企業大數據布局

（3）企業平臺資源分析

（4）企業主營業務分析

（5）企業大數據解決方案分析

（6）企業發展戰略分析

（7）企業最新發展動向

（8）企業發展優劣勢分析

5.2.3 貝格數據

（1）企業基本信息概述

（2）企業平臺資源分析

（3）企業主營業務分析

（4）企業典型案例分析

（5）企業最新發展動向

（6）企業發展優劣勢分析

5.2.4 中國保信

（1）企業基本信息概述

（2）企業組織架構分析

（3）企業平臺資源分析

（4）企業主營業務分析

（5）企業最新發展動向

5.2.5 Talking Data

（1）企業基本信息概述

（2）企業發展大事記

（3）企業平臺資源分析

（4）企業主營業務分析

（5）企業主要客戶分析

（6）企業所獲榮譽介紹

（7）企業最新發展動向

第六章 互聯網企業大數據金融戰略布局分析

6.1 阿里巴巴大數據金融布局分析

6.1.1 企業基本信息概述

6.1.2 企業主營業務分析

（1）企業主營業務類型

（2）企業經營業績分析

（3）企業金融業務分析

6.1.3 企業戰略發展布局

6.1.4 企業基礎資源分析

（1）企業數據資源分析

（2）企業平臺資源分析

（3）企業金融資源分析

6.1.5 企業網站流量分析

6.1.6 企業風險管理體系

6.1.7 企業投資并購動向

（1）2015年阿里巴巴投資布局

（2）2016年阿里巴巴投資布局

6.1.8 業務發展優劣勢分析

6.1.9 企業大數據金融業務發展前景

6.2 騰訊公司大數據金融布局分析

6.2.1 企業基本信息概述

6.2.2 企業主營業務分析

（1）企業主營業務類型

（2）企業經營業績分析

（3）企業金融業務分析

6.2.3 企業戰略發展布局

6.2.4 企業基礎資源分析

（1）企業數據資源分析

（2）企業平臺資源分析

（3）企業金融資源分析

6.2.5 企業網站流量分析

6.2.6 企業風險管理體系

6.2.7 企業投資并購動向

（1）2015年騰訊公司投資布局

（2）2016年騰訊公司投資布局

6.2.8 業務發展優劣勢分析

6.2.9 企業大數據金融業務發展前景

6.3 百度公司大數據金融布局分析

6.3.1 企業基本信息概述

6.3.2 企業主營業務分析

（1）企業主營業務類型

（2）企業經營業績分析

（3）企業金融業務分析

6.3.3 企業戰略發展布局

6.3.4 企業基礎資源分析

（1）企業數據資源分析

（2）企業平臺資源分析

（3）企業金融資源分析

6.3.5 企業網站流量分析

6.3.6 企業風險管理體系

6.3.7 企業投資并購動向

（1）2015年百度公司投資布局

（2）2016年百度公司投資布局

6.3.8 業務發展優劣勢分析

6.3.9 企業大數據金融業務發展前景

6.4 京東商城大數據金融布局分析

6.4.1 企業基本信息概述

6.4.2 企業主營業務分析

（1）企業主營業務類型

（2）企業經營業績分析

（3）企業金融業務分析

6.4.3 企業戰略發展布局

6.4.4 企業基礎資源分析

（1）企業數據資源分析

（2）企業平臺資源分析

（3）企業金融資源分析

6.4.5 企業網站流量分析

6.4.6 企業風險管理體系

6.4.7 企業投資并購動向

（1）2015年京東公司投資布局

（2）2016年京東公司投資布局

6.4.8 業務發展優劣勢分析

6.4.9 企業大數據金融業務發展前景

6.5 蘇寧云商大數據金融布局分析

6.5.1 企業基本信息概述

6.5.2 企業主營業務分析

（1）企業主營業務類型

（2）企業經營業績分析

（3）企業金融業務經營效益

6.5.3 企業戰略發展布局

6.5.4 企業基礎資源分析

（1）企業數據資源分析

（2）企業平臺資源分析

（3）企業金融資源分析

6.5.5 企業網站流量分析

6.5.6 企業風險管理體系

6.5.7 企業投資并購動向

6.5.8 業務發展優劣勢分析

6.5.9 企業大數據金融業務發展前景

第七章 金融機構大數據金融戰略布局分析

7.1 銀行大數據金融領先應用機構

7.1.1 建設銀行大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業主營業務分析

1）企業主營業務類型

2）企業經營業績分析

（3）企業基礎建設情況

1）企業數據資源分析

2）企業金融資源分析

（4）企業平臺建設情況

（5）企業渠道建設情況

（6）企業風險管理情況

（7）企業投資并購動向

（8）業務發展優劣勢分析

7.1.2 工商銀行大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業主營業務分析

1）企業主營業務類型

2）企業經營業績分析

（3）企業基礎建設情況

1）企業數據資源分析

2）企業金融資源分析

（4）企業平臺建設情況

（5）企業渠道建設情況

（6）企業風險管理情況

（7）企業投資并購動向

（8）業務發展優劣勢分析

7.1.3 中國銀行大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業主營業務分析

1）企業主營業務類型

2）企業經營業績分析

（3）企業基礎建設情況

1）企業數據資源分析

2）企業金融資源分析

（4）企業平臺建設情況

（5）企業渠道建設情況

（6）企業風險管理情況

（7）企業投資并購動向

（8）業務發展優劣勢分析

7.1.4 農業銀行大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業主營業務分析

1）企業主營業務類型

2）企業經營業績分析

（3）企業基礎建設情況

1）企業數據資源分析

2）企業金融資源分析

（4）企業平臺建設情況

（5）企業渠道建設情況

（6）企業風險管理情況

（7）企業投資并購動向

（8）業務發展優劣勢分析

7.1.5 交通銀行大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業主營業務分析

（3）企業基礎建設情況

（4）企業平臺建設情況

（5）企業渠道建設情況

（6）企業風險管理情況

（7）業務發展優劣勢分析

7.1.6 招商銀行大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業主營業務分析

1）企業主營業務類型

2）企業經營業績分析

（3）企業基礎建設情況

1）企業數據資源分析

2）企業金融資源分析

（4）企業平臺建設情況

（5）企業渠道建設情況

（6）企業風險管理情況

（7）企業投資并購動向

（8）業務發展優劣勢分析

7.1.7 中信銀行大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業主營業務分析

1）企業主營業務類型

2）企業經營業績分析

（3）企業基礎建設情況

1）企業數據資源分析

2）企業金融資源分析

（4）企業平臺建設情況

（5）企業渠道建設情況

（6）企業風險管理情況

（7）企業投資并購動向

（8）業務發展優劣勢分析

7.1.8 平安銀行大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業主營業務分析

（3）企業基礎建設情況

1）企業數據資源分析

2）企業金融資源分析

（4）企業平臺建設情況

（5）企業渠道建設情況

（6）企業風險管理情況

（7）企業投資并購動向

（8）業務發展優劣勢分析

7.2 保險大數據金融領先應用機構

7.2.1 中國人壽大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業主營業務分析

1）企業主營業務類型

2）企業經營業績分析

（3）企業大數據金融布局路徑

（4）企業大數據金融發展模式

（5）企業大數據金融業務優劣勢分析

7.2.2 中國人保大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業主營業務分析

1）企業主營業務類型

2）企業經營業績分析

（3）企業大數據金融布局路徑

（4）企業大數據金融發展模式

（5）企業大數據金融業務優劣勢分析

7.2.3 平安保險大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業主營業務分析

1）企業主營業務類型

2）企業經營業績分析

（3）企業大數據金融布局路徑

（4）企業大數據金融發展模式

（5）企業大數據金融業務優劣勢分析

7.2.4 泰康人壽大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業主營業務分析

1）企業主營業務類型

2）企業經營業績分析

（3）企業大數據金融布局路徑

（4）企業大數據金融發展模式

（5）企業大數據金融業務優劣勢分析

7.2.5 太平保險大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業主營業務分析

1）企業主營業務類型

2）企業經營業績分析

（3）企業大數據金融布局路徑

（4）企業大數據金融發展模式

（5）企業大數據金融業務優劣勢分析

7.2.6 陽光保險大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業主營業務分析

1）企業主營業務類型

2）企業經營業績分析

（3）企業大數據金融布局路徑

（4）企業大數據金融發展模式

（5）企業大數據金融業務優劣勢分析

7.3 證券大數據金融領先應用機構

7.3.1 國金證券大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業基礎資源分析

（3）企業市場預期水平

1）企業大數據金融發展現狀

2）企業大數據金融發展前景

（4）企業經營業績分析

（5）企業營業網點分析

（6）業務發展優劣勢分析

7.3.2 中信證券大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業基礎資源分析

（3）企業市場預期水平

1）企業大數據金融發展現狀

2）企業大數據金融發展前景

（4）企業經營業績分析

（5）企業營業網點分析

（6）業務發展優劣勢分析

7.3.3 國泰君安大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業基礎資源分析

（3）企業市場預期水平

1）企業大數據金融發展現狀

2）企業大數據金融發展前景

（4）企業經營業績分析

（5）企業營業網點分析

（6）業務發展優劣勢分析

7.3.4 海通證券大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業基礎資源分析

（3）企業市場預期水平

1）企業大數據金融發展現狀

2）企業大數據金融發展前景

（4）企業經營業績分析

（5）企業營業網點分析

（6）業務發展優劣勢分析

7.3.5 廣發證券大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業基礎資源分析

（3）企業市場預期水平

1）企業大數據金融發展現狀

2）企業大數據金融發展前景

（4）企業經營業績分析

（5）企業營業網點分析

（6）業務發展優劣勢分析

7.3.6 方正證券大數據金融布局分析

（1）企業基本信息概述

（2）企業基礎資源分析

（3）企業市場預期水平

1）企業大數據金融發展現狀

2）企業大數據金融發展前景

（4）企業經營業績分析

（5）企業營業網點分析

（6）業務發展優劣勢分析

第八章 大數據金融發展趨勢及投資戰略規劃

8.1 大數據金融發展風險分析

8.1.1 大數據金融主要風險來源

（1）技術風險

（2）操作風險

（3）政策風險

8.1.2 大數據金融風險管理措施

（1）政府風險管理措施

（2）行業風險管理措施

（3）企業風險管理措施

8.2 大數據金融發展SWOT分析

8.2.1 大數據金融發展優勢分析

8.2.2 大數據金融發展劣勢分析

8.2.3 大數據金融發展機遇分析

8.2.4 大數據金融發展挑戰分析

8.3 大數據金融發展趨勢分析

8.3.1 跨界融合趨勢

8.3.2 行業細分趨勢

8.3.3 實體轉型趨勢

8.3.4 個性服務趨勢

8.4 大數據金融投融資機會分析

8.4.1 大數據金融投融資現狀分析

8.4.2 大數據金融并購現狀分析

8.4.3 大數據金融投資機會分析

8.4.4 大數據金融投資規劃分析

（1）電子商務平臺投資規劃

（2）支付平臺投資規劃

（3）金融機構整合規劃

（4）應用軟件投資規劃

圖表目錄

圖表：大數據金融產業鏈分析

圖表：國際大數據金融市場規模

圖表：國際大數據金融生命周期

圖表：中國GDP增長情況

圖表：中國CPI增長情況

圖表：中國人口數及其構成

圖表：中國工業增加值及其增長速度

圖表：中國城鎮居民可支配收入情況

圖表：2014-2016年我國大數據金融行業需求及增長情況

圖表：2014-2016年我國大數據金融行業需求及增長對比

圖表：2014-2016年我國大數據金融行業管理費用及增長情況

圖表：2014-2016年我國大數據金融行業資產及增長情況

圖表：2014-2016年我國大數據金融行業資產及增長對比

圖表：2014-2016年中國大數據金融市場規模

圖表：2014-2016年我國大數據金融供應情況

圖表：2014-2016年我國大數據金融需求情況

圖表：2017-2022年中國大數據金融市場規模預測

圖表：2017-2022年我國大數據金融供應情況預測

圖表：2017-2022年我國大數據金融需求情況預測

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大數據金融研究報告對行業研究的內容和方法進行全面的闡述和論證，對研究過程中所獲取的資料進行全面系統的整理和分析，通過圖表、統計結果及文獻資料，或以縱向的發展過程，或橫向類別分析提出論點、分析論據，進行論證。報告如實地反映客觀情況，一切敘述、說明、推斷、引用恰如其分，文字、用詞表達準確，概念表述科學化。報告對行業相關各種因素進行具體調查、研究、分析，洞察行業今后的發展方向、行業競爭格局的演變趨勢以及技術標準、市場規模、潛在問題與行業發展的癥結所在，評估行業投資價值、效果效益程度，提出建設性意見建議，為行業投資決策者和企業經營者提供參考依據。

　　本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫，在大量周密的市場調研基礎上，主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟信息中心、國務院發展研究中心、國家海關總署、全國商業信息中心、中國經濟景氣監測中心、中國行業研究網、全國及海外多種相關報紙雜志的基礎信息等公布和提供的大量資料和數據，客觀、多角度地對中國大數據金融市場進行了分析研究。報告在總結中國大數據金融行業發展歷程的基礎上，結合新時期的各方面因素，對中國大數據金融行業的發展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。報告資料詳實，圖表豐富，既有深入的分析，又有直觀的比較，為大數據金融企業在激烈的市場競爭中洞察先機，能準確及時的針對自身環境調整經營策略。
中研普華集團的研究報告著重幫助客戶解決以下問題：

♦ 項目有多大市場規模？發展前景如何？值不值得投資？

♦ 市場細分和企業定位是否準確？主要客戶群在哪里？營銷手段有哪些？

♦ 您與競爭對手企業的差距在哪里？競爭對手的戰略意圖在哪里？

♦ 保持領先或者超越對手的戰略和戰術有哪些？會有哪些優劣勢和挑戰？

♦ 行業的最新變化有哪些？市場有哪些新的發展機遇與投資機會？

♦ 行業發展大趨勢是什么？您應該如何把握大趨勢并從中獲得商業利潤？

♦ 行業內的成功案例、準入門檻、發展瓶頸、贏利模式、退出機制......

為什么要立即訂購行業研究報告的四大理由：

♦ 理由1：商業戰場上的失敗可以原諒，但是遭到競爭對手的突然襲擊則不可諒解。如果您的企業經常困于競爭對手的市場策略而毫無還手之力，那么您需要比您企業的競爭對手知道得更多，請馬上訂購。

♦ 理由2：如果您的企業一直期望在新的季度里使企業利潤倍增，獲得更好的業績表現，您需要借助行業專家智囊團的智慧和建議，那么您不可不訂。

♦ 理由3：如果您的企業準備投資于某項新業務，需要周祥的商業計劃資料及發展規劃的策略建議，同時也不想為此付出大量的資源及調研時間，那么您非訂不可。

♦ 理由4：如果您的企業缺乏多年業內資深經驗培養的行業洞察力，長期性、系統性的行業關鍵數據支持，而無法準確把握市場，搶占最新商機的戰略制高點，那么請把這一切交給我們。

數據支持

權威數據來源：國家統計局、國家發改委、工信部、商務部、海關總署、國家信息中心、國家稅務總局、國家工商總局、國務院發展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業協會、行業研究所、海內外上萬種專業刊物。

中研普華自主研發數據庫：中研普華細分行業數據庫、中研普華上市公司數據庫、中研普華非上市企業數據庫、宏觀經濟數據庫、區域經濟數據庫、產品產銷數據庫、產品進出口數據庫。

國際知名研究機構或商用數據庫：如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。

一手調研數據：遍布全國31個省市及香港的專家顧問網絡，涉及政府統計部門、統計機構、生產廠商、地方主管部門、行業協會等。在中國，中研普華集團擁有最大的數據搜集網絡，在研究項目最多的一線城市設立了全資分公司或辦事處，并在超過50多個城市建立了操作地，資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區。

研發流程

步驟1：設立研究小組，確定研究內容

針對目標，設立由產業市場研究專家、行業資深專家、戰略咨詢師和相關產業協會協作專家組成項目研究小組，碩士以上學歷研究員擔任小組成員，共同確定該產業市場研究內容。

步驟2：市場調查，獲取第一手資料

♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業協會、公司銷售人員與技術人員等；

♦ 實地調查各大廠家、運營商、經銷商與最終用戶。

步驟3：中研普華充分收集利用以下信息資源

♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達1500多種)；

♦ 國內、國際行業協會出版物；

♦ 各種會議資料；

♦ 中國及外國政府出版物(統計數字、年鑒、計劃等)；

♦ 專業數據庫(中研普華建立了3000多個細分行業的數據庫，規模最全)；

♦ 企業內部刊物與宣傳資料。

步驟4：核實來自各種信息源的信息

♦ 各種信息源之間相互核實；

♦ 同相關產業專家與銷售人員核實；

♦ 同有關政府主管部門核實。

步驟5：進行數據建模、市場分析并起草初步研究報告

步驟6：核實檢查初步研究報告

與有關政府部門、行業協會專家及生產廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業家審閱并提出修改意見與建議。

步驟7：撰寫完成最終研究報告

該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結與提煉，分析師系統分析并撰寫最終報告（對行業盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統分析并完成報告）。

步驟8：提供完善的售后服務

對用戶提出有關該報告的各種問題給予明確解答，并為用戶就有關該行業的各種專題進行深入調查和項目咨詢。

社會影響力

中研普華集團是中國成立時間最長，擁有研究人員數量最多，規模最大，綜合實力最強的咨詢研究機構之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性，其研究結論、調研數據及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業采用。同時，中研普華的研究結論、調研數據及分析觀點也大量被國家政府部門及商業門戶網站轉載，如中央電視臺、鳳凰衛視、深圳衛視、新浪財經、中國經濟信息網、商務部、國資委、發改委、國務院發展研究中心(國研網)等。

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