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报告简介
中国电商从 0 到 1 经过二十年发展，综合平台 721 格局已定。电商行业网络效应显著，因其不受地域性限制，商业模式极大提高匹配效率及大数据反哺等特性决定了其先行企业往往是游戏规则制定者，在资本助推下跑马圈地，现头部流量平台已形成赢者通吃格局。网购市场中阿里、京东合计占四分之三市场份额，拼多多、苏宁、唯品会等紧随其后；长尾企业数量众多。电商发展至今，我国消费者行为特征已转变为：需求个性化，购买社交化、口碑化、娱乐化及购买多品牌化，同时对商品质量、服务、性价比的要求不断提高。相比于传统的“技术变革-生产变革-零售变革-顾客变化”B2C 模式，消费者主导的“技术变革-顾客变化-零售变革-生产变革 C2B 时代已经到来”。而消费者变化推动企业创新的核心动力，则是在流量红利消退的基础上，企业对更大市场利润的驱逐。业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity)，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。
第一章 大数据产业相关概述
1.1 大数据介绍
1.1.1 大数据的产生
1.1.2 大数据的定义
1.1.3 大数据的特点
1.1.4 大数据的类型
1.1.5 大数据典型分类
1.1.6 大数据的价值及影响
1.2 大数据产业关键技术分析
1.2.1 大数据关键分析技术
1.2.2 大数据关键处理技术
1.2.3 大数据的可视化技术
1.2.4 大数据安全保密技术
1.3 大数据产业链构成分析
1.3.1 大数据产业链结构
1.3.2 大数据产业链领域
1.3.3 产业链价值流动方向
第二章 全球大数据产业发展分析
2.1 全球大数据产业总体发展分析
2.1.1 产业发展变革
2.1.2 产业市场规模分析
2.1.3 产业市场结构分析
2.1.4 产业市场特点分析
2.2 国际大数据产业发展布局
2.2.1 欧盟大数据产业发展状况
2.2.2 美国大数据产业发展状况
2.2.3 日本大数据产业发展状况
2.2.4 法国大数据产业发展状况
2.2.5 韩国大数据产业发展状况
第三章 中国大数据产业发展分析
3.1 中国大数据产业发展综述
3.1.1 大数据产业概念分析
3.1.2 大数据发展的必然性
3.1.3 大数据产业驱动主体
3.1.4 大数据产业发展阶段
3.1.5 地区大数据产业联盟
3.1.6 数字经济的发展水平
3.1.7 大数据总体市场规模
3.1.8 大数据核心产业规模
3.2 中国大数据产业发展进程分析
3.2.1 政策方面
3.2.2 技术方面
3.2.3 应用方面
3.2.4 试点方面
3.2.5 人才方面
3.3 中国大数据产业竞争格局
3.3.1 大数据产业竞争主体分类
3.3.2 产业链环节竞争格局分析
3.3.3 大数据竞争企业资本层次
3.3.4 大数据百强企业统计分析
3.3.5 大数据创新场景应用服务商
3.3.6 互联网企业布局大数据产业
3.4 中国大数据市场供需分析
3.4.1 大数据市场供给结构
3.4.2 主要行业大数据需求状况
3.4.3 企业大数据的应用及需求
3.4.4 大数据细分领域需求场景
3.4.5 大数据热点领域需求分析
第四章 中国大数据产业发展环境分析
4.1 政策环境
4.2 经济环境
4.3 社会环境
4.4 技术环境
4.5 行业环境
第五章 中国大数据应用领域发展分析
5.1 金融行业大数据应用分析
5.1.1 行业的发展现状分析
5.1.2 行业大数据应用情况
5.1.3 大数据相关项目建设
5.2 电信行业大数据应用分析
5.2.1 行业的发展现状分析
5.2.2 行业大数据应用情况
5.2.3 大数据相关项目建设
5.3 教育行业大数据应用分析
5.3.1 行业的发展现状分析
5.3.2 行业大数据应用情况
5.3.3 大数据相关项目建设
5.4 能源行业大数据应用分析
5.4.1 行业的发展现状分析
5.4.2 行业大数据应用情况
5.4.3 大数据相关项目建设
5.5 政府行业大数据应用分析
5.5.1 行业的发展现状分析
5.5.2 行业大数据应用情况
5.5.3 大数据相关项目建设
5.6 零售行业大数据应用分析
5.6.1 行业的发展现状分析
5.6.2 行业大数据应用情况
5.6.3 大数据相关项目建设
5.7 医疗行业大数据应用分析
5.7.1 行业的发展现状分析
5.7.2 行业大数据应用情况
5.7.3 大数据相关项目建设
第六章 中国大数据产业发展模式探究
6.1 大数据交易模式分析
6.1.1 以数据运营方式为分类标准
6.1.2 以大数据结构化程度为分类标准
6.1.3 以数据产权转让形式为分类标准
6.2 大数据行业盈利模式分析
6.2.1 解决方案
6.2.2 基础设施
6.2.3 数据产品
6.2.4 行业应用
6.3 大数据行业商业模式分析
6.3.1 B2B大数据应用模式
6.3.2 技术提供及软件开发
6.3.3 大数据咨询分析服务
6.3.4 大数据通用服务模式
6.3.5 自有平台大数据分析
6.3.6 信息订制与采购模式
6.3.7 信息数据租售模式
6.4 企业大数据商业化应用模式
6.4.1 企业大数据的基本构成
6.4.2 企业大数据商业化应用背景
6.4.3 企业大数据商业化应用层面
6.4.4 企业大数据商业化应用关键
6.4.5 企业大数据商业化应用途径
第七章 中国大数据产业发展前景及趋势分析
7.1 中国大数据产业发展前景
7.1.1 大数据市场应用潜力分析
7.1.2 大数据推动信息产业创新
7.1.3 大数据产业投资商机分析
7.1.4 大数据市场规模预测分析
7.2 中国大数据产业发展趋势
7.2.1 大数据技术发展趋势
7.2.2 大数据应用软件趋势
7.2.3 大数据应用方向分析
7.2.4 大数据应用整合趋势
7.3 中国大数据商业智能升级
7.3.1 商业智能的发展趋势分析
7.3.2 大数据商业智能前景分析
7.3.3 大数据时代商业智能升级
第八章 中国大数据产业投资价值分析
8.1 大数据产业投资价值及机会评估
8.1.1 投资价值综合评估
8.1.2 市场投资机会评估
8.1.3 投资发展动力评估
8.1.4 投资进入时机分析
8.2 大数据行业投资壁垒分析
8.2.1 竞争壁垒
8.2.2 技术壁垒
8.2.3 资金壁垒
8.2.4 政策壁垒
8.3 大数据产业投资风险及防范
8.3.1 大数据行业投资风险综述
8.3.2 数据的流动性和可获取性风险
8.3.3 大数据安全风险及防范机制
8.3.4 大数据项目投资风险急剧增加
8.3.5 大数据产业投资建议与策略
1.1 大数据介绍
1.1.1 大数据的产生
1.1.2 大数据的定义
1.1.3 大数据的特点
1.1.4 大数据的类型
1.1.5 大数据典型分类
1.1.6 大数据的价值及影响
1.2 大数据产业关键技术分析
1.2.1 大数据关键分析技术
1.2.2 大数据关键处理技术
1.2.3 大数据的可视化技术
1.2.4 大数据安全保密技术
1.3 大数据产业链构成分析
1.3.1 大数据产业链结构
1.3.2 大数据产业链领域
1.3.3 产业链价值流动方向
第二章 全球大数据产业发展分析
2.1 全球大数据产业总体发展分析
2.1.1 产业发展变革
2.1.2 产业市场规模分析
2.1.3 产业市场结构分析
2.1.4 产业市场特点分析
2.2 国际大数据产业发展布局
2.2.1 欧盟大数据产业发展状况
2.2.2 美国大数据产业发展状况
2.2.3 日本大数据产业发展状况
2.2.4 法国大数据产业发展状况
2.2.5 韩国大数据产业发展状况
第三章 中国大数据产业发展分析
3.1 中国大数据产业发展综述
3.1.1 大数据产业概念分析
3.1.2 大数据发展的必然性
3.1.3 大数据产业驱动主体
3.1.4 大数据产业发展阶段
3.1.5 地区大数据产业联盟
3.1.6 数字经济的发展水平
3.1.7 大数据总体市场规模
3.1.8 大数据核心产业规模
3.2 中国大数据产业发展进程分析
3.2.1 政策方面
3.2.2 技术方面
3.2.3 应用方面
3.2.4 试点方面
3.2.5 人才方面
3.3 中国大数据产业竞争格局
3.3.1 大数据产业竞争主体分类
3.3.2 产业链环节竞争格局分析
3.3.3 大数据竞争企业资本层次
3.3.4 大数据百强企业统计分析
3.3.5 大数据创新场景应用服务商
3.3.6 互联网企业布局大数据产业
3.4 中国大数据市场供需分析
3.4.1 大数据市场供给结构
3.4.2 主要行业大数据需求状况
3.4.3 企业大数据的应用及需求
3.4.4 大数据细分领域需求场景
3.4.5 大数据热点领域需求分析
第四章 中国大数据产业发展环境分析
4.1 政策环境
4.2 经济环境
4.3 社会环境
4.4 技术环境
4.5 行业环境
第五章 中国大数据应用领域发展分析
5.1 金融行业大数据应用分析
5.1.1 行业的发展现状分析
5.1.2 行业大数据应用情况
5.1.3 大数据相关项目建设
5.2 电信行业大数据应用分析
5.2.1 行业的发展现状分析
5.2.2 行业大数据应用情况
5.2.3 大数据相关项目建设
5.3 教育行业大数据应用分析
5.3.1 行业的发展现状分析
5.3.2 行业大数据应用情况
5.3.3 大数据相关项目建设
5.4 能源行业大数据应用分析
5.4.1 行业的发展现状分析
5.4.2 行业大数据应用情况
5.4.3 大数据相关项目建设
5.5 政府行业大数据应用分析
5.5.1 行业的发展现状分析
5.5.2 行业大数据应用情况
5.5.3 大数据相关项目建设
5.6 零售行业大数据应用分析
5.6.1 行业的发展现状分析
5.6.2 行业大数据应用情况
5.6.3 大数据相关项目建设
5.7 医疗行业大数据应用分析
5.7.1 行业的发展现状分析
5.7.2 行业大数据应用情况
5.7.3 大数据相关项目建设
第六章 中国大数据产业发展模式探究
6.1 大数据交易模式分析
6.1.1 以数据运营方式为分类标准
6.1.2 以大数据结构化程度为分类标准
6.1.3 以数据产权转让形式为分类标准
6.2 大数据行业盈利模式分析
6.2.1 解决方案
6.2.2 基础设施
6.2.3 数据产品
6.2.4 行业应用
6.3 大数据行业商业模式分析
6.3.1 B2B大数据应用模式
6.3.2 技术提供及软件开发
6.3.3 大数据咨询分析服务
6.3.4 大数据通用服务模式
6.3.5 自有平台大数据分析
6.3.6 信息订制与采购模式
6.3.7 信息数据租售模式
6.4 企业大数据商业化应用模式
6.4.1 企业大数据的基本构成
6.4.2 企业大数据商业化应用背景
6.4.3 企业大数据商业化应用层面
6.4.4 企业大数据商业化应用关键
6.4.5 企业大数据商业化应用途径
第七章 中国大数据产业发展前景及趋势分析
7.1 中国大数据产业发展前景
7.1.1 大数据市场应用潜力分析
7.1.2 大数据推动信息产业创新
7.1.3 大数据产业投资商机分析
7.1.4 大数据市场规模预测分析
7.2 中国大数据产业发展趋势
7.2.1 大数据技术发展趋势
7.2.2 大数据应用软件趋势
7.2.3 大数据应用方向分析
7.2.4 大数据应用整合趋势
7.3 中国大数据商业智能升级
7.3.1 商业智能的发展趋势分析
7.3.2 大数据商业智能前景分析
7.3.3 大数据时代商业智能升级
第八章 中国大数据产业投资价值分析
8.1 大数据产业投资价值及机会评估
8.1.1 投资价值综合评估
8.1.2 市场投资机会评估
8.1.3 投资发展动力评估
8.1.4 投资进入时机分析
8.2 大数据行业投资壁垒分析
8.2.1 竞争壁垒
8.2.2 技术壁垒
8.2.3 资金壁垒
8.2.4 政策壁垒
8.3 大数据产业投资风险及防范
8.3.1 大数据行业投资风险综述
8.3.2 数据的流动性和可获取性风险
8.3.3 大数据安全风险及防范机制
8.3.4 大数据项目投资风险急剧增加
8.3.5 大数据产业投资建议与策略
中国电商从 0 到 1 经过二十年发展，综合平台 721 格局已定。电商行业网络效应显著，因其不受地域性限制，商业模式极大提高匹配效率及大数据反哺等特性决定了其先行企业往往是游戏规则制定者，在资本助推下跑马圈地，现头部流量平台已形成赢者通吃格局。网购市场中阿里、京东合计占四分之三市场份额，拼多多、苏宁、唯品会等紧随其后；长尾企业数量众多。电商发展至今，我国消费者行为特征已转变为：需求个性化，购买社交化、口碑化、娱乐化及购买多品牌化，同时对商品质量、服务、性价比的要求不断提高。相比于传统的“技术变革-生产变革-零售变革-顾客变化”B2C 模式，消费者主导的“技术变革-顾客变化-零售变革-生产变革 C2B 时代已经到来”。而消费者变化推动企业创新的核心动力，则是在流量红利消退的基础上，企业对更大市场利润的驱逐。
2019年1月第十三届全国人大常委会第五次会议通过的《中华人民共和国电子商务法》对电子商务发展中比较典型的问题做出明确具体的规定，为电子商务的健康发展奠定法律框架。2019年5月，财政部、商务部等联合发布《关于开展2019年电子商务进农村综合示范工作的通知》鼓励各地优先采取以奖代补、贷款贴息等支持方式，通过中央财政资金引导带动社会资本共同参与农村电子商务工作。2019年6月《2019网络市场监管专项行动（网剑行动）方案》中指出要规范电子商务主体资格，严厉打击网上销售假冒伪劣产品、不安全食品及假药劣药，严厉打击不正当竞争行为，深入开展互联网广告整治，依法打击其他各类网络交易违法行为等7项重点任务。
2018 年中国电子商务市场交易规模预计将达 28.4 万亿，其中网络购物市场规模占比预计将从 2010 年的 11.3%提升至 27.3%。服务类电商从 2013 年发展以来持续保持较高速增长，2017 年本地生活服务 O2O 交易额为 9992 亿元，同比增长 71.5%。网络购物用户增长逐渐趋稳，占网民总体比例持续提升。根据 CNNIC，截至 2018年我国网民规模达 8.0 亿人，其中手机网民数为 7.8 亿人，互联网普及率达 57.7%；网络购物用户达 5.6 亿人。其中手机网络购物用户达5.5 亿人，较2017 年末增长 10.2%。随着互联网渗透率和网购普及率的提高，网购网民规模将继续保持增长态势。
依托庞大的调研体系，结合科学的研究方法和分析模型，中商智库产业研究小组通过研究当前电子商务行业市场环境发布《2020-2025年中国电子商务行业深度研究与市场前景预测报告》对当前电子商务行业发展方向与投资趋势做出深度解读，深入而客观地剖析了电子商务行业综述、国内外电子商务行业的发展及行业格局，电子商务行业的发展环境、电子商务行业的投资领域分析及未来发展前景等。
本报告中行业数据及相关市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、行业访谈、市场调查及其他研究方法，并且通过中商智库统计预测模型估算获得，仅供参考。本研究报告数据主要来自于国家统计局、国务院发展研究中心国际技术经济研究所、中国信通院、IDC、中商智库产业研究院、以及国内外重点刊物等公开资料渠道。本报告将帮助对电子商务行业有投资意向的机构或个人，让您全面准确把握整个电子商务行业未来发展方向和重点，准确把握投资机会。
2019年1月第十三届全国人大常委会第五次会议通过的《中华人民共和国电子商务法》对电子商务发展中比较典型的问题做出明确具体的规定，为电子商务的健康发展奠定法律框架。2019年5月，财政部、商务部等联合发布《关于开展2019年电子商务进农村综合示范工作的通知》鼓励各地优先采取以奖代补、贷款贴息等支持方式，通过中央财政资金引导带动社会资本共同参与农村电子商务工作。2019年6月《2019网络市场监管专项行动（网剑行动）方案》中指出要规范电子商务主体资格，严厉打击网上销售假冒伪劣产品、不安全食品及假药劣药，严厉打击不正当竞争行为，深入开展互联网广告整治，依法打击其他各类网络交易违法行为等7项重点任务。
2018 年中国电子商务市场交易规模预计将达 28.4 万亿，其中网络购物市场规模占比预计将从 2010 年的 11.3%提升至 27.3%。服务类电商从 2013 年发展以来持续保持较高速增长，2017 年本地生活服务 O2O 交易额为 9992 亿元，同比增长 71.5%。网络购物用户增长逐渐趋稳，占网民总体比例持续提升。根据 CNNIC，截至 2018年我国网民规模达 8.0 亿人，其中手机网民数为 7.8 亿人，互联网普及率达 57.7%；网络购物用户达 5.6 亿人。其中手机网络购物用户达5.5 亿人，较2017 年末增长 10.2%。随着互联网渗透率和网购普及率的提高，网购网民规模将继续保持增长态势。
依托庞大的调研体系，结合科学的研究方法和分析模型，中商智库产业研究小组通过研究当前电子商务行业市场环境发布《2020-2025年中国电子商务行业深度研究与市场前景预测报告》对当前电子商务行业发展方向与投资趋势做出深度解读，深入而客观地剖析了电子商务行业综述、国内外电子商务行业的发展及行业格局，电子商务行业的发展环境、电子商务行业的投资领域分析及未来发展前景等。
本报告中行业数据及相关市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、行业访谈、市场调查及其他研究方法，并且通过中商智库统计预测模型估算获得，仅供参考。本研究报告数据主要来自于国家统计局、国务院发展研究中心国际技术经济研究所、中国信通院、IDC、中商智库产业研究院、以及国内外重点刊物等公开资料渠道。本报告将帮助对电子商务行业有投资意向的机构或个人，让您全面准确把握整个电子商务行业未来发展方向和重点，准确把握投资机会。
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