2017年7月粮油、食品类零售数据分析

2017年7月粮油、食品类零售数据分析

2017年7月份，社会消费品零售总额29610亿元，同比名义增长10.4%。其中，限额以上单位消费品零售额12813亿元，增长8.6%。2017年1-7月份，社会消费品零售总额201978亿元，同比增长10.4%。其中，限额以上单位消费品零售额89821亿元，增长8.7%。其中，7月份粮油、食品类零售总额1246亿元，与去年同期增长10.7%。2017年1-7月粮油、食品类零售总额达8949亿元，同比增加11.3%.

2017年中国粮油、食品类零售总额及同比增速统计表

数据来源：中商产业研究院大数据库

商品零售类整体看来都比6月份收入有所增长，限额以上单位商品零售12004亿元，同比增长8.6%。其中家用电器和音像器材以及建筑及装潢材料同比增速最快，与去年同期相比增长13.1%；中西药品近几个月来持续保持高增长率，7月收入745亿元，同比增长13%；家具类7月收入247亿元，增速高达12.4%.

从粮油、食品类零售额来看，据国家统计局公布的最新消费数据显示，2017年1-7月粮油、食品类零售总额达8949亿元，同比增加11.3%,高于同期社会消费品零售总额增速10.4%。

2017年7月中国粮油、食品类零售额与社会消费品零售总额增速比较

数据来源：中商产业研究院大数据库

中商产业研究院简介

中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。

中商行业研究服务内容

行业研究是中商开展一切咨询业务的基石，我们通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、进出口情况和市场需求特征等，对行业重点企业进行产销运营分析，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对各产业未来的发展趋势做出准确分析与预测。中商行业研究报告是企业了解各行业当前最新发展动向、把握市场机会、做出正确投资和明确企业发展方向不可多得的精品资料。

中商行业研究方法

中商拥有10多年的行业研究经验，利用中商Askci数据库立了多种数据分析模型，在产业研究咨询领域利用行业生命周期理论、SCP分析模型、PEST分析模型、波特五力竞争分析模型、SWOT分析模型、波士顿矩阵、国际竞争力钻石模型等、形成了自身独特的研究方法和产业评估体系。在市场预测分析方面，模型涵盖对新产品需求预测、快速消费品销售预测、市场份额预测等多种指标，实现针对性的进行市场预测分析。

中商研究报告数据及资料来源

中商利用多种一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。一手资料来源于中商对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据；中商通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料进行比对核查，公司内部也会预先探讨该数据源的合法性，以确保数据的可靠性及合法合规。二手资料主要包括国家统计局、国家发改委、商务部、工信部、农业部、中国海关、金融机构、行业协会、社会组织等发布的各类数据、年度报告、行业年鉴等资料信息。

中商的影响力

国家政府部门及权威媒体广泛报道与引用中商产业研究院专业研究结论

国内外主流财经媒体及国家政府部门大量引用中商数据及研究结论，如央视财经、凤凰财经新浪财经、中国经济信息网、国家商务部、发改委、国务院发展研究中心（国研网）等。

利用大数据玩转新零售

利用大数据玩转新零售良品铺子实践之路

“流量红利期已过，新零售的窗口又将打开无限想像的空间。消费升级趋势正在成为全新的市场导向，日常消费领域孕育着巨大的商业变革机会。” 关于零售未来的发展趋势，概念名词之争如火如荼。从良品铺子作为实践者的感知来说，无论是“新零售”“无界零售”还是“智慧零售”，都代表着第五次零售革命（前四次分别为百货、超市、连锁经营和线上电商）的大势所趋。对于零售企业而言，我们需要思考的不是概念和方向的正确与否，而是面对未来你要做什么样的变革，才能实现零售效率的提高，从而可以在潮头搏击。 对于为什么需要零售创新？其实国家层面已经给予了答案：党的十九大报告指出：“我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。”中央财经领导小组办公室主任刘鹤也在2018冬季达沃斯论坛上指出，“中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，就是从总量扩张向结构优化转变，就是从‘有没有’向‘好不好’转变”。这意味着消费升级的需求，用新零售的语言描绘就是：一是回归“人”为核心，读懂和满足消费者更高需求；二是由量到质的转化保持效率提高。 以电商业务为例，2013年左右，电商平台还处在流量红利期，只要把握好流量的来源，销售增长速度就很快。2012年，良品铺子线上电商刚起步，当年营收是1200万元，而在2017年已实现五年近300倍高速增长，接近于良品铺子线下门店花了十年才实现的年销售规模，这是传统零售方式不可能达到的增速。2012年良品铺子全力以赴决定投入线上电商发展时，

许多同类零售企业还在观望或研讨该不该做业务转型变革，而今天，差距已经明显拉开，就算今天你花十亿，也无法再造良品铺子电商的奇迹。 时至今日，“当上帝为你关上门，必然打开新的一扇窗”，流量红利期已过，新零售的窗口又将打开无限想像的空间。消费升级趋势正在成为全新的市场导向，日常消费领域孕育着巨大的商业变革机会。 从人群来看，在本轮消费升级中，80、90后数字新生代是主体，对比传统世代，这个群体有更强的消费信心、更开阔的视野和更成熟的消费理念；从机会品类来看，未来十年消费升级的机会将集中出现在食品、服装、文化娱乐等能够提升幸福感的领域。而我们如何应用零售创新的思维和工具呢？我受公司委托，给中欧新零售新锐成长营的同学们分享良品铺子走过的路，也许可以给大家一些启发。 12年来，良品铺子专注的四件事 创立12年来，良品铺子一直在做四件事情。 1. 消费者洞察 兵马未动，粮草先行。早在良品铺子创立之初，消费者洞察就是赋予我们决胜力量的一座“粮仓”，直至今日从未更改。

零售业如何进行数据分析

零售业如何进行数据分析与策略调整 许多企业的生产活动都会产生大量的数据，而对这些数据的深层次挖掘所产生的数据分析报告，对企业的运营及策略调整至关重要。本文对数据的产生、归类、分析方法与关联的策略调整进行了有益的探讨。 在零售业中，连锁公司竞争的实质是管理的竞争。其管理的一个核心目标就是有目的、高效率的收集、处理、使用各种信息。而信息是建立在数据的基础上的，也就是说，对管理的对象进行量化处理。数据是对生产的直接记录，而信息则是在数据的基础上人为的反馈及判断，企业策略决策的依据。 对某一个行为的分析需要某一群数据组合，对另一个行为的分析又需要另一群数据组合，每一个不同行为分析所需要的数据组合都是不一样的。为了方便抽取数据，我们要对所有的数据进行分类。通常，我们把一些能直接反映商业行为表象的数据，如进货、销售、库存等数据作为直接数据; 把一些能影响商业行为的数据，如客流量、商品项数、费用成本等作为间接数据。我们不仅要分析进销存这些直接数据，更重要的是要分析间接数据，因为间接数据是改变直接数据质量的基础。 直接数据的分析

对直接数据进行分析，在现阶段的零售业已经非常普遍了，从中很容易找出数据分析的结果进而调整策略。下面我们来看几个表格和案例: 1．销售额及各分类商品销售比例 ● 案例1: 某商场2004年可口可乐销售记录（见表1) 从这个表格可以看出在6、7、8月份可乐的销售呈大幅度上升的趋势，分析原因我们知道是因为夏季到来的缘故，根据这个直接数据模型我们对门店的指导策略是: 增大备货量，调整店面陈列，做好敏感商品的价格策略。 ● 案例2: 销售日报表（见表2)

技术向如何设计企业级大数据分析平台

技术向：如何设计企业级大数据分析平台？ 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 突破设计原则 建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式： 文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；

列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策； 索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。 搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。 数据存储的二八原则 不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。 在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。 目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。 企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些？ 大数据是目前最火热的名词之一，从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主：一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商；另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天，大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢？ 十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告，作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM，过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普 惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文 尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。

5、SAP SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软 微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工

数据挖掘如何提高零售业销售额

客户关系管理课程设计(论文) 题目客户关系管理在中小企业中的重要性分析 学院（部）商务策划学院 专业电子商务 学生姓名徐宁 学号2011043126年级2011级 指导教师詹川职称博士 2014年4月22日

数据挖掘如何提高零售业销售额 1引言: 总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零售连锁企业沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛利对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！" 这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映数据内在的规律。那么这个结果符合现实情况吗？是否是一个有用的知识？是否有利用价值？于是，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就在其一个个门店将尿布与啤酒并排摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长. 2 零售业概述 零售商业企业是指向批发商业企业或生产企业购进商品，再将商品直接出售给最终消费者的商业企业。其特征是： 1) 销售对象是直接消费者，而不是那些进行转卖或生产加工的使用者； 2) 零售商业企业的交易次数颇繁，平均每次交易额较小； 3) 零售商业企业是商品流通的最终环节，零售企业的交易活动一旦成功、便意味着商品脱离了流通领域而进入消费领域，从而实现了商品价值和使用价值； 4) 就商品而言，除了专业的特卖店，一般零售商所包含的商品品种巨大，零售商采取的商品销售方式很多，如经销、代销、联销等。 3 数据挖掘技术 数据挖掘（Data Mining）是一个萃取（Extracting）和展现（Presenting）新知识的流程。通过分析具体数据，发现确定有效的、新颖的、有潜在使用价值的、以往不为人知的、最终可理解的信息，为企业良好运营和决策部门做出重要决策提供帮助。 数据挖掘涉及的学科领域和方法很多。根据挖掘任务分可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘方法可分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习方法包括：归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等；统计方法包括：回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等；神经网络方法包括：前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等；数据库方法主要包括多维数据分析（OLAP）。 数据挖掘在很多行业都可以有较好的应用。如：零售业、银行金融、制造、保险、公共设施、政府、

零售业销售数据分析模型

【零售相关行业】销售数据分析模型 2015-10-27 刘杰数据海洋 销售数据分析的重要性已无需赘言，只有通过对销售数据的准确分析我们才有可能真正找准数据变动（增长或下滑）的根本原因，营销专家刘杰称之为“动因”。找准了“动因”也就发现了真正的问题所在，解决问题、发现新的生意机会点才成为可能！那么实际的销售过程中，我们如何才能有效做好数据分析，寻找到真正的“动因”呢？接下来笔者结合一个实际案例阐述一下数据分析的主要维度及如何才能真正找准“动因”。 案例：某糖果企业Y公司南京市场8月份销售业绩较去年同期下滑了100万。 维度一：分析是那个品类的数据发生了变动？ 在做销售数据分析的时候，第一个分析的维度就是要看数据变动是来自于哪几个大的品类。回到案例，面对Y公司南京市场8月份销售业绩较同期下滑了100万的数据变动情况，我们首先要确定的是下滑的100万是来自于哪个品类或哪几个品类，每个品类各自的下滑占比是多少，在此基础上进一步分析得出下滑的品类中是哪个规格的产品出现了下滑，从而真正找到造成业绩下滑的“罪魁祸首”。经过维度一的分析我们发现，8月份南京市场销售业绩下滑的100万主要是来自于水果糖和巧克力的下滑，其中水果糖下滑了60万，占比60%，巧克力下滑了40万，占比40%，进一步分析得出，水果糖的下滑主要是来自于128g袋装的下滑，巧克力的下滑主要是来自于散装巧克力的下滑。 维度二：分析是哪个区域发生了变动？ 销售数据分析的第二个维度是要看引起数据变动的销售区域在哪里？是整体销售区域都出现了下滑，还是局部区域市场出现了下滑？回到案例，南京市场下辖南京城区及江宁、六合、溧水、浦口四个县级市场。按此维度分析后，我们得出结论，南京市场销售额下滑100万主要是来自于城区市场和六合县城，其中散装巧克力的下滑主要是来自于南京城区市场，而128g袋装水果糖的下滑主要是来自于六合县城市场。 维度三：分析是哪个渠道发生了变动？ 销售数据分析的第三个维度是要看引起数据变动的主要渠道在哪里？换句话说，是哪个渠道或哪几个渠道出现了销售业绩的变动？每个渠道数据变动的比例各是多少？按此维度分析后，我们进一步得出结论，南京市场8月份销售额下滑的100万主要是来自于两个渠道，一个是城区的喜铺渠道，另一个是六合县城的批发市场渠道，其中散装巧克力下滑的渠道主要来自于城区的喜铺渠道，128g水果糖下滑的渠道主要来自于六合县城的批发市场渠道。 经过以上三个维度的分析后，我们就可以确定销售数据变动的基本情况，从而为进一步找准“动因”提供了更加细致、准确的依据！回到案例，面对8月份销售额下滑100万的现状，经过分析后得出的结论是南京市场下滑的100万主要来自于南京城区喜铺渠道散装巧克力和六合批发市场128g袋装水果糖的下滑，其中散装巧克力下滑了40万，占比40%，128g 水果糖下滑了60万，占比60%。 整个数据分析维度的模型图如下：

商业银行~大数据建设规划

XX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据

资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动。 （三）培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 结合大数据项目的落地实施，建立起一支大数据技术和分析人员队伍，具备自主运营和开发大数据的能力，以更好推动业务创新，提升我行核心竞争力。 三、发展趋势 近年来，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据，也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据，还包含客户语音、网点视频等非结构化数据。2012年，银行业的记录数据、业务数据、数据仓库数据、结构化数据和非结构化数据的数据规模分别达

大数据与现代物流新零售模式分析

大数据与现代物流新零售模式分析 摘要：随着现代互联网技术、大数据和云计算的广泛应用，“互联网+零售”的新零售模式不断得到发展和扩展，成为了零售业的主流发展方向。物流配送环节是零售业发展的重中之重，是联系供应方、零售商和消费者之间的纽带。本文在分析零售业主要发展模式的基础上，探索零售业在大数据与物流相融合的发展阶段所具有的主要特点，梳理了依托互联网发展的新零售模式，并提出了升级路径。 关键词：大数据;现代物流;新零售模式;深度融合 零售业的主要发展模式 （一）传统单店零售模式。我国早期零售模式的发展是通过实体店在数量和规模上的扩张来完成的，传统模式更强调区位对于门店的重要性，零售商通过门店的方式和消费者建立紧密的联系，因此好的位置对于店铺未来的发展非常重要。这种模式的零售商先通过广告宣传等形式扩大自身的知名度和影响力，吸引更多的消费者进入门店，然后通过门店、商场和导购等直面顾客，完成从介绍、试用到最后出售的过程。传统零售模式具有一些独有的特点：一是体验感强。这种模式一般都在门店或者是商场中摆放真实的产品以供消费者体验试用，可以让消费者感受到真实的产品和服务。尤其是对使用方法较为复杂的产品或者对产品要求较高的消费者而言，真实的产品更易于让人接受，更易于让消费者全面地了解产品。二是提供面对面的服务。由于消费者接触的是真实的物品，获得的是面对面讲解，所以传统零售商提供的服务是其他形式的零售方式无法取代的，消费者和导购之间的交流和情感也在交谈过程中不断加深。但是随着网络的普及，传统零售模式不断受到冲击，店面租金居高不下和人工成本持续走高，都使得传统零售业发展面临困境。图1反应的是我国近年来社会消费品的零售总额。从图1可以看出，我国社会消费品零售总额在2013年之后增长趋势放缓，增长比例逐年下滑，电商平台对于传统零售模式的冲击已经显而易见了。（二）零售企业的连锁化和集团化过程。随着零售企业规模的不断扩大，越来越多的零售企业选择在不同地方建立实体店，在这样的背景下，零售业连锁化和集团化逐渐发展起来。这里的连锁化是一种基于统一规划和经营管理模式下的零售业发展形势。具体而言，连锁化零售企业围绕一个核心企业进行发展，在这个企业的管理下，多个地

上中国网络零售市场数据分析

2017年（上）中国网络零售市场数据分析

中国电子商务研究中心发布了《2017年（上）中国网络零售市场数据监测报告》。根据报告，2017年上半年我国网络零售交易额达到3.1万亿元，同比增长了34.8%,预计2017年网络零售交易额将达到7.6亿元。而相反的是，天猫在中国B2C网络零售市场中的占比再次转头向下，市场份额接近2013年年底水平，逼近50%的红线。 数据来源：中国电子商务中心中商产业研究院整理 据报告显示，2017年上半年中国网购用户规模达到了5.16亿元，较2016上半年的4.8亿元，同比增长了7.5%。预计2017年中国网络购物用户规模将达到5.4亿元，将同比增长8%。

数据来源：中国电子商务中心中商产业研究院整理 去年始，阿里就一直在积极布局线下新零售领域，加速物流体系建设，从盒马鲜生到天猫小店，动作不断，与此同时天猫线上份额却开始下降。 据数据显示，2017上半年中国B2C网络零售市场（包括开放平台式与自营销售式，不含品牌电商），天猫排名第一，占50.2%份额，但较2016年上半年下降了3%；京东名列第二，占据24.5%份额，同比上升了0.3%；唯品会位于第三，占6.5%份额，同比上升了2.7%；苏宁易购排名第四，占5.4%的市场份额，同比上升了2.1%；国美在线位列第五，占4.1%的份额，同比上升了2.5%。其他平台包括1号店、亚马逊中国、当当、聚美优品等B2C平台占据整个市场的9.3%份额。

数据来源：中国电子商务中心中商产业研究院整理 中商产业研究院简介 中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。 中商行业研究服务内容 行业研究是中商开展一切咨询业务的基石，我们通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、进出口情况和市场需求特征等，对行业重点企

1全国网络零售额数据分析

2017年1-12月全国网络零售额数据分析

据统计局最新数据显示，2017年1-12月份，全国网上零售额71751亿元，同比增长32.2%。其中，实物商品网上零售额54806亿元，增长28%。 2017年中国网络零售额及增长速度 数据来源：中商产业研究院整理 从增长速度来看，随着信息技术的进步和网络覆盖范围的扩大，尤其是国家对农村地区网络建设的支持力度不断加大，网络购物用户规模持续壮大，网络零售额增速远远超过社会商品零售总额的增速。2017年1-12月，网络零售额同比增长速度达到32.2%。

2017年中国网络零售额与社会消费品零售总额增速 数据来源：中商产业研究院整理 我国零售业线上与线下、批发与零售、城市与乡村流通市场共同发展的新格局形成。中国网络零售额占全社会消费品零售总额比重超过10%，2017年1-12月，实物商品网上零售额54806亿元，增长28%。 2017年网络零售额与社会消费品零售总额增速情况 数据来源：中商产业研究院整理

中商产业研究院简介 中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。 中商行业研究服务内容 行业研究是中商开展一切咨询业务的基石，我们通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖

商业银行大数据分析营销

商业银行大数据分析营销 课程背景： 移动互联网时代，要求银行业者将移动电商重要性提升到战略层面，更要求银行业者做到所有的服务和行为都可以量化，从而对业务发展形成全方位视角，提升决策质量和业绩表现。 课程目标： 1.结合案例、深入研讨、学习互联网银行的现状和趋势 2.对利用互联网思维、大数据进行银行服务的体系建设提出了实施建议 课程时间：6小时 课程对象：适合了解互联网金融思维，本质和金融大数据的各级银行骨干人员 课程特点： 1. 案例贯穿课程始终，从案例中，让学员认识互联网和大数据思维，转变理念。 2. 重点结合金融行业，剖析如何利用大数据。 主训导师：上海蓝草咨询 课程大纲： 引言部分 移动互联网的大幕已经拉开， 这是一场变革颠覆的盛宴， 无论你是否准备好， 任何人都无处可逃......

第一讲没有互联网，没有大数据 一、互联网金融 1.互联网金融颠覆传统银行业务 2.传统金融三个核心业务的突破 3.互联网银行 4.影子银行与P2P 5.互联网金融监管 6.互联网精神推动金融行业发展 二、商业银行战略的转移和变化 1.过往经济模式下的银行经营、管理逻辑 2.商业银行传统模式的终结 3.2016年中国银行业发展五大变化 4.客户金融需求深刻变化 5.发展普惠金融创新，丰富金融市场层次和产品 三、大数据思维 1.用户思维：得屌丝者得天下 2.简约思维：专注，少即是多

3.极致思维：服务即营销 4.迭代思维：精益创业，快速迭代 5.流量思维：免费是为了更好的收费 6.社会化思维：口碑营销 7.大数据思维：DT是为了别人满意 8.平台思维：打造多方共赢的生态圈 9.跨界思维：跨界分金 第二讲金融大数据 一、何谓大数据 1.4V特性 2.数据与大数据区别 3.大数据典型代表 二、大数据分析 1.数据的收集和准备 2.具备哪些大数据技能 3.数据分析的八个极致模型 4.CRISP 三、大数据带来的变革和价值

便利店新零售大数据分析平台方案

便利店新零售大数据分析平台方案

目录 1、技术方案概述 (5) 1.1、建立系统的原则 (5) 1.2、系统总体目标 (7) 2、连锁零售系统整体解决方案 (19) 2.1、构建系统的原则 (19) 2.2、系统逻辑结构 (21) 2.3、网络拓扑结构 (24) 3、总部系统 (30) 3.1、总部系统的业务范围 (30) 3.2、系统的基础数据管理 (31) 3.2.1、公司管理架构的定义 (31) 3.2.2、供应商分类 (31) 3.2.3、供应商档案 (32) 3.2.4、供应商合同 (32) 3.2.5、客户档案 (33) 3.2.6、商品分类 (34) 3.2.7、商品档案 (35) 3.3、总部系统业务流程 (37) 3.4、总部系统的报表体系 (37) 3.4.1、日常管理报表 (37) 4.3.2、分析性管理报表 (38) 4.3.3、数据挖掘 (38) 3.5、总部系统的权限机制 (38) 4、配送中心系统 (38) 4.1、配送中心系统的业务范围 (38) 4.2、配送中心系统的基础数据管理 (39) 4.3、主要业务流和处理方法 (39) 4.3.1、采购管理 (39)

4.3.3、配送中心的仓库管理 (41) 4.3.4、进货验收流程和管理 (42) 4.3.5、配送分拣出库确认流程 (43) 4.3.6、盘点作业流程 (44) 4.3.7、越库配送流程 (45) 4.4、配送中心的结算处理 (46) 4.4.1、对供应商进货的结算 (46) 4.4.2、利润的结算 (46) 4.4.3、库存结算 (46) 4.4.5、配送价格体系 (46) 4.5、配送中心的查询报表体系 (47) 5、加工中心系统 (47) 5.1、加工中心的业务范围 (47) 5.2、加工中心的业务流程 (48) 5.3、加工中心的成本核算方式 (48) 6、门店POS/SC系统 (49) 6.1、门店系统的业务范围 (49) 6.2、门店主要业务流程和处理方法 (49) 6.2.1、门店和总部的数据交换流程 (49) 6.2.2、门店申请变价流程 (50) 6.2.3、门店补货流程 (50) 6.2.4、门店进货流程 (50) 6.2.5、门店盘点流程 (51) 6.3、门店POS系统 (51) 6.4、门店系统的报表体系 (52) 7、财务系统接口 (52) 8、系统集成 (52) 8.1、系统基础支撑设备 (52)

零售业大数据分析应用案例

零售业大数据分析应用案例 随着大数据时代的到来,数据分析已经成为了零售业非常重要的一环,也是精细化运营的基础.零售业数据分析包括: 财务分析 销售分析 商品分析 顾客分析 供应商分析 人员分析 本文将对这6个方面逐一解读. 1财务分析 1）分析企业的财务状况,了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力,从而评价企业的财务状况和风险； 2）分析企业的资产管理水平,了解企业对资产的管理状况,资金周转情况； 3）分析企业的获利能力； 4）分析企业的发展趋势,预测企业的经营前景； 同时,系统还应该按照部门、人员、商品、供应商、时间等各个维度综合分析各项财务指标,如:成本、毛利、利润、库存、结算、盈亏平衡点、销售数量、销售金额、市场占有率等等. 2销售分析

主要分析各项销售指标,例如毛利、毛利率、坪效（坪效是台湾 经常拿来计算商场经营效益的指标,指的是每坪的面积可以产出多少 营业额(营业额÷专柜所占总坪数,以百货公司为例,店里不同的位置,所吸引的客户数也不同.一楼入口处,通常是最容易吸引目光的地方,在 这样的黄金地段一定要放置能赚取最大利润的专柜,所以你会发现百 货公司的一楼通常都是化妆品专柜）、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等； 而分析维度又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察,这些分析维又采用多级钻取,从而获得相当透彻的分析思路； 同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据； 还可根据各种销售指标产生新的透视表,例如最常见的abc分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等. 这些复杂的指标在原来的数据库中是难以实现的,老总们虽然知 道他们非常有用,但由于无法得到,使得这些指标的地位也若有若无. 直到bi技术出现之后,这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸. 3商品分析 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据,从而产生以 分析结构为主线的分析思路.主要分析数据有商品的类别结构、品牌 结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等,从而产生 商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重 点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标.通过对这些指 标的分析来指导企业商品结构的调整,加强所营商品的竞争能力和合 理配置. 4顾客分析 顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析.例如,如果将顾 客简单地分成富人和穷人,那么什么人是富人,什么人是穷人呢？实行 会员卡制的企业可以通过会员登记的月收入来区分,没有推行会员卡的,可通过小票每单金额来假设.比如大于100元的我们认为是富人,

医疗大数据分析应用平台

医疗大数据分析应用平台产品解决方案 （初稿） 本应用平台产品的总体方案思路是：基于目前医疗服务机构及相关机构已有的HLI、NHLI、HIS等有关系统形成并积累的医药医疗大数据和信息，采用最新的大数据技术、云计算技术、BI和数据挖掘技术，形成对医疗行业具有新视角、全方位、智能性、预测性、可视性的深层次展示分析效果（Insight），揭示医疗行业整体规律和内在发展趋势，揭示患者个体的独有特质并形成个性医疗，将医疗行业的宏观大势与每个患者的微观个体定性定量描述有机结合，达到支撑和形成医疗行业新应用场景和新服务模式。“医药医疗大数据”是具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，但需要新计算处理模式。 1.背景介绍 根据国际著名分析机构Gartner给出的定义：大数据就是那些具有规模大、速度快、种类多三大特征的数据资产。大数据分析从海量数据中筛选出有用的信息，然后通过各种手段将信息转化为洞察力，从而做出正确决策，并最终推动业务发展。通过一系列分析处理，大数据可以帮助企业制定明智且切实可行的战略，获取前所未有的客户洞察，支持客户购买行为，并构建新的业务模式，进而赢得竞争优势。 随着人们的生活水平不断提高，健康也越来越受到家庭的关注。2009 年2 月27 日，我国卫生部公布的第四次国家卫生服务调查结果显示，截止至2008 年，我国居民脑血栓，糖尿病，高血压等慢性病病例数达到2.6亿，占全国总人

数的20%，其中高血压病人对自身疾病的知晓率只有30%，同时这些病人中的治疗率只有25%，控制率仅为6%，糖尿病病人中，能坚持做到规范治疗的也只有33%。由此我们可以看出，建立科学、规范、高质量的慢性病管理策略，实现对人体慢性病的监护具有重大的意义。通过慢性病的早期诊断和监护，不仅能提前预防和控制各种疾病，还能帮助他们合理用药，减少医药开支。另一方面，我国公共医疗卫生资源紧缺，城乡医疗卫生资源的差距比较大，城市人口平均拥有的医疗卫生资源是农村人口的2.5倍以上，比如，占全国总人口近70%的农村拥有全国医疗卫生资源的30%，而占全国总人口30%的城市却占有全国医疗卫生资源的70%，优质的医疗卫生资源集中分布在城市，尤其是大城市。因此，实现城乡之间的医疗卫生资源共享成为丞待解决的重要问题。 同时，随着国家积极倡导“3521”医疗系统建设，我国医疗领域信息化程度得到了很大的提高，预计在全国会出现上百个医疗数据中心，每个数据中心都将承载近1000 万人口的医疗数据，数量多、更新快且类型繁杂，使医院数据库的信息容量不断膨胀，这就产生了医疗大数据。医疗大数据通常具有以下特征: (1) 数据巨量化: 区域医疗数据通常是来自于拥有上百万人口和上百家医疗机构的区域，并且数据呈持续增长的趋势。依照医疗行业的相关规定，患者的数据通常至少需要保留50 年。 (2) 服务实时性: 医疗信息服务中会存在大量在线或实时数据分析处理的需求。例如: 临床中的诊断和用药建议、健康指标预警等。 (3) 存储形式多样化: 医疗数据的存储形式多种多样，例如各种结构化数据表、非( 半) 结构化文本文档、医疗影像等。 (4) 高价值性: 医疗数据对国家乃至全球的疾病防控、新药研发和顽疾攻克

数据分析能力对商业银行的重要性

数据分析能力对商业银行的重要性 数据分析能力对商业银行的重要性 时间:2013-03-07 16:37 在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数据一定是信息的基础，海量数据意味着海量机遇和风险，可以通过多种方式为银行提供变革性的价值创造潜力。如何利用数据这一商业银行重要的资产来开展有效的数据分析和挖掘，从而促进管理并提升企业价值，是目前大多数商业银行所面临的重要挑战之一。 用数据帮助决策。目前国内银行业的战略发展和经营管理决策多数依赖于决策者的经验。面对激烈的市场竞争，管

理层迫切需要数据的决策支持，提高经营和决策的科学性。银行各项产品能带来怎样的利润？如何判断客户是否有发展潜力？在哪里开设新的分行？将数据充分应用到经营管理决策的各个层面，这些原本看似很难回答的问题会变得清晰起来，管理者的决策过程实现由“依赖经验”逐步过渡至“有数可依”，在深入了解和把握银行自身乃至市场状况的基础上，更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源。 用数据提升管理精细度。随着银行业务转型及精细化管理的推进和深化，涉及资产、负债、客户、交易对手及业务过程中产生的各种数据资产，在风险控制、成本核算、资本管理、绩效考核等方面发挥着重要的作用。如银行贵宾卡服务，会考虑设置相应的资金要求和贵宾待遇，银行可以在分析本行客户数据的基础上确定最合适的目标客户群及期望达到的卡均余额和交易量。数据资产直接关系业务管理的精细化水平，也是银行开展业务多元化、多方面分析的基础。“数据—信息—商业智能”将逐步成为商业银行定量化、精细化管理的发展路线，为有效提升服务能力提供强大支持。 用数据促创新，赢先机。我国商业银行提供的服务和产品存在较大的同质性，但比较竞争优势要求银行突破同质

2017年1-12月全国社会消费品零售情况分析

2017年1-12月全国社会消费品零售情况分析2017年12月份，社会消费品零售总额34734亿元，同比名义增长9.4%（扣除价格因素实际增长7.8%，以下除特殊说明外均为名义增长）。其中，限额以上单位消费品零售额17409亿元，增长6.7%。 2017年1-12月份，社会消费品零售总额366262亿元，同比增长10.2%。其中，限额以上单位消费品零售额160613亿元，增长8.1%。 2017年1-12月中国社会消费品零售额及同比增速 数据来源：中商产业研究院整理 在商品零售中，12月份，限额以上单位商品零售16417亿元，同比增长6.8%。 1-12月份，限额以上单位商品零售150861亿元，同比增长8.2%。 2017年1-12月中国商品零售额及同比增速 数据来源：中商产业研究院整理 2017年全年，全国网上零售额71751亿元，比上年增长32.2%。其中，实物商品网上零售额54806亿元，增长28.0%，占社会消费品零售总额的比重为15.0%； 在实物商品网上零售额中，吃、穿和用类商品分别增长28.6%、20.3%和30.8%。 1-12月份，在中国限额以上单位商品零售市场中，汽车的零售总额达到42222亿元，占比达32.09%。紧随其后的是石油及制品和粮油食品类，零售总额分别占全国商品零售市场的12.34%和10.76%。 数据来源：中商产业研究院整理

根据中商产业研究院发布的《2018-2023年中国零售行业分析和市场预测咨询报告》指出，在国家政策的大力扶持下，零售业的发展势头较为良好，其规模化和组织化程度不断提高。而我国零售业的发展模式正处于转型升级的过渡阶段，未来线上线下将实现更深层次的良性联动并逐步转变为全行业发展的共识和方向。同时，根据国家的产业规划，我国在“十三五”期间将会基本形成城乡协调、区域协同、国内外有效衔接的商贸物流网络，商贸物流成本明显下降，批发零售企业物流费用率降低到7%左右，批发零售业迎来利好。 中商产业研究院简介 中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。 中商行业研究服务内容 行业研究是中商开展一切咨询业务的基石，我们通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、进出口情况和市场需求特征等，对行业重点企业进行产销运营分析，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对各产业未来的发展趋势做出准确分析与预测。中商行业研究报告是企业了解各行业当前最新发展动向、把握市场机会、做出正确投资和明确企业发展方向不可多得的精品资料。 中商行业研究方法 中商拥有10多年的行业研究经验，利用中商Askci数据库立了多种数据分析模型，在产业研究咨询领域利用行业生命周期理论、SCP分析模型、PEST分析模型、波特五力竞争分析模型、SWOT分析模型、波士顿矩阵、国际竞争力钻石模型等、形成了自身独特的研究方法和产业评估体系。在市场预测分析方面，模型涵盖对新产品需求预测、快速消费品销售预测、市场份额预测等多种指标，实现针对性的进行市场预测分析。 中商研究报告数据及资料来源 中商利用多种一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。一手资料来源于中商对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据；中商通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料进行比对核查，公司内部也会预先探讨该数据源的合法性，以确保数据的可靠性及合法合规。二手资料主要包括国家统计局、国家发改委、商务部、工信部、农业部、中国海关、金融机构、行业协会、社会

中国现阶段商业银行盈利能力分析

西北大学学报(哲学社会科学版) 2009年11月,第39卷第6期,Nov.,2009,Vol.39,No.6 Journal of North west University(Phil os ophy and Social Sciences Editi on) 收稿日期:2009205222;修回日期:2009208220 基金项目:教育部新世纪优秀人才支持计划基金项目(450021230274);吉林大学“985工程”基金项目 作者简介:金晓彤,吉林大学教授,博士生导师,从事金融研究。 【经济研究】 中国现阶段商业银行盈利能力分析 金晓彤,刘　宏 (吉林大学商学院,吉林长春　130000) 摘　要:通过采用文献分析和数据分析等方法,以2001—2008年商业银行的数据为样本,对近几年的商业银行盈利能力进行了统计分析,研究发现国有商业银行近年的盈利能力有了实质性提高,股份制商业银行也通过规模扩张积累实力,促进了盈利能力的提升,同时也发现了目前制约国有商业银行盈利能力提高的主要问题,并为下一阶段的深入研究提供了方向。 关键词:商业银行;盈利能力; 中图分类号:F830.9 文献标识码:A 文章编号:100022731(2009)0620048204 一、商业银行盈利能力研究的意义 银行经营的目标是安全性、盈利性、流动性。首 先,由于银行大部分的营运资金来自在于社会公众 的存款,银行经营的安全与否对整个社会的信用体 系有很大的影响,安全性也成为对商业银行经营的 最基本要求。其次,流动性目标是商业银行在日常 经营中寻求安全性与盈利性之间平衡的重要环节, 通过银行内部资产负债管理环节,一方面保证外部 监管对流动性指标的要求,另一方面,提高生息资产 的占比获得更多盈利。而从根本上讲,要真正地实 现商业银行的安全性和流动性目标,归根结底是要 在盈利性上下工夫。盈利对于商业银行具有极其重 要的意义,银行的盈利为银行提供了内部资本积累 的途径,同时它们对于吸引新的投资者的进入更是 必不可少的;另外银行持续的盈利也会建立公众对 银行的信心,从而尽可能地降低银行的资金成本,并 使它们赢得最好的借款人,最大程度地保证资金的 安全和债权人的用款需求。因而如何提高银行的盈 利能力始终是一个历久弥新的话题,在不同的经济 发展阶段不断被注入新的元素。针对我国银行业发 展的实际情况,我国四大国有商业银行经过不良资 产剥离、国家注资及股改上市等一系列的改革之后, 正焕发出新的活力;而股份制商业银行经过近年来 的金融体制改革,充分运用资本市场的力量,有了长 足的进步。面对入世以后的竞争,尽快提高我国银 行的盈利能力,促进核心竞争力的形成,开展商业银 行盈利性研究具有着深刻的意义。 二、银行盈利性分析的主要文献综述 王亚雄、李向明等利用统计的方法,以农业银 行、建设银行、交通银行、中信银行、民生银行、招商 银行等10家商业银行2000年数据为样本,运用主 成分分析法,得出新兴的股份制商业银行盈利能力 强于国有商业银行,上市的股份制商业银行强于未 上市的股份制商业银行,并通过与国外银行的资本 收益率、银行利润率、资产收益率三个单项指标对比 得出新兴股份制银行具有同国外银行竞争的实力, 特别是公开上市的股份制银行[1]。 范晓清、白娜在国有商业银行盈利性与国内外 各大商业银行比较研究的基础上,引入杜邦和安尔 伯茨两种模型,对国有商业银行的盈利能力展开分84