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橱柜陈列分析

橱柜陈列分析
橱柜陈列分析

主题陈列法

优点:从这个橱窗背后的照片和标题得知这是结婚对戒,这个橱窗用了节奏摆列方式使整个橱窗中的三对戒指互不阻挡,而且也能让顾客一眼就看到最中间的对戒,主题突出,每个戒指的价格都用数码粒标示清楚,让顾客更加的一目了然。

不足之处:在视觉效果上可能吸引顾客的能力会减弱,既然是结婚对戒的气氛可以再浓烈一些,在道具的颜色或者橱窗的颜色可以再喜庆一些。

系统陈列法

优点:从项链手镯耳坠这几个不同品种但又都是素金饰品可以得出这橱窗是系统成列法。节奏和三角的摆列让整个橱窗给人奢华稳重的感觉,可以在第一时间吸引到顾客的视线同时也增强了消费者对饰品的的群体意识。

不足之处:前方的耳坠和手镯留白位置可以适当增加。

特写陈列法

优点:从单独的一条珍珠项链可以看出这橱窗用了特写陈列法。灯光背景颜色衬托表现了产品,从而树立了品牌的形象,给消费者第一眼看到的想法就是“好漂亮的珍珠”,也让消费者加深了对该品牌的印象。

不足之处:虽然有吊牌,但是价格并没有正对着顾客,吊牌挂着的位置也印象整个珍珠的美感,建议用数码粒放在前方,即可然顾客看清楚又不失美感。

卡片或照片陈列法

优点:从海报上可以得知此柜台用了照片陈列法。可以在第一时间看到海报,引起消费者的兴趣,也知道了最新产品是怎样的,整个橱窗干净整洁明了。

不足之处:从海报中看到的项链并没有出现在橱窗中,手链则放在两边,既然是海报商品应该重点主推,而不是放在两片衬托。

季节和节日陈列法

优点:从橱窗中的灯笼鞭炮可以得知此法为节日陈列法。非常浓烈的春节气氛,红色的道具与绿色翡翠形成非常鲜明的对比,也能吸引消费者到店内观赏购买。

不足之处:右下角的两个鞭炮有点多余,可以适当的去除。

(PS:此照片来自网络。)

例谈高考地理试题数据分析的方法和技巧

例谈高考地理试题数据分析的方法和技巧 地理数据是地理事物和现象空间位置、属性特征及其动态变化等的数量化表示。通过地理数据的分析,可以解析其所表达的地理事物的分布、特征及其运动变化的地理过程,进而了解自然和人文地理环境特征以及人类活动与地理环 境之间的关系。全国各地高考试题近年来出现了不同类型的地理数据分析类试题,其解析方法和技巧各不相同。 一、比较法 比较法是高考试题中地理数据分析的常用方法,包括纵比法、横比法和联系比较法等。纵比法是将不同历史阶段的地理数据加以比较,借以揭示地理现象在历史发展过程各阶段的共性与个性。横比法是将同一属性的不同地理事物加以比较,找出其在同一发展阶段在地理特征、发展趋势等方面的差异。联系比较法是联系相关地理事物进行比较,以利于探求地理规律,解决地理问题。 例题1:图1示意某城市20世纪80年代和90年代平均人口年变化率,当前,该城市总人口约1300万。据此完成(1)~(2)题。 (1)20世纪90年代和80年代相比,该城市 A.总人口增长速度加快 B.总人口减少 C.人口自然增长率降低

D.人口净迁入量减少 (2)该城市所在的国家可能是 A.美国 B.日本 C.俄罗斯 D.德国 解析:该题涉及了人口地理学的相关地理数据,主要有人口的自然增长率、迁移率、总人口增长率。第(1)题的解题方法是典型的纵比法,可以将“1981~1990”和“1991~2000”两个不同历史阶段的同类地理数据进行比较,排除A、C,由于总人口增长率一直为正值,所以B选项“总人口减少”是错误的,所以选D。 技巧:纵比法主要用于同一地理实体不同历史阶段气候资料、水文信息、自然资源、人口数量、农业分布、工业产值等的比较,可以揭示同一地理事物属性特征的时间变化过程,利用纵比法进行比较时,一是要注意比较实体和属性数据的同一性,必须是同一地理实体不同时期的同类属性数据的比较。二是要注意将属性数据变化值与时间尺度联系起来分析地理实体的变化特征,不能夸大或缩小地理实体特征的变化幅度。横比法主要用于不同地理实体间同一历史阶段属性数据的比较,可以是国家间的作物面积的比较,可以是河流间水文特征的比较,也可以是功能区间属性的比较等等。利用横比法进行比较时,一是要注意所比较的地理实体间的同质性和层次性,例如,不能将城市功能区与农业规划区进行比较,也不能将国家的工业产值与城市的工业产值进行比

中国橱柜行业分析全解

1 中国橱柜行业分析 摘要: 橱柜作为第三产业在我国是一个新兴的行业。随着人们生活水平的不断提高,对生活品质追求的不断升级,作为居家重要组成部分的厨房越来越受人们关注,橱柜业因此得到一个良好的发展机遇;但由于其准入门槛低,市场潜力大,导致其市场竞争异常激烈,本文主要基于我国橱柜行业的发展现状,从橱柜的行业特点,市场状况,最终顾客以及销售渠道等几个方面入手进行浅显的分析,力争在整体上能够对我国的橱柜行业竞争力及其环境有个大概的了解。 关键字: 橱柜;橱柜行业;发展现状;竞争力;环境分析 引言 近年来,中国房地产业的高速发展,带动了厨卫行业持续、健康、快速、稳定的发展。根据相关数据显示,厨卫市场规模已经达到六百三十亿元人民币。在我国厨卫产品已成为人们生活中最基本的家庭消费品,巨大的需求量为众多生产企业提供了广阔的生存和发展空间。广阔的市场促生了大批的厨卫企业,促使行业规模不断扩大,取得了骄人的成绩,我国的厨卫产业已日渐形成自身的规模和实力。 1 橱柜行业概述 橱柜行业是近年来新兴的行业,随着人们对生活品质要求的不断提高,橱柜业市场有了较好的发展机遇。现今厨房的作用已发生了根本的变化,从原来简单做饭的场所转变成家人交流休憩的场所,因此厨房设备也从过去单纯注重功能性转化为尊崇时尚、环保、人性化。 中国橱柜行业现状 随着改革开放的不断深化,人民生活水平的不断提高,生活方式的改变,国外厨卫文化的影响,现代家居橱柜这一新生事物迅速在我国大陆蓬勃发展,并形成了庞大的产业市场,成为中国极具潜力的朝阳行业。

中国橱柜行业竞争力环境分析 2 世界经济一体化也给中国经济带来发展机遇,家居装饰制造加工中心正在向中国转移,巨大的国际家具市场为中国家具行业的发展提供了新的机遇。加入WTO以来,中国家具行业以及橱柜行业,生产迅猛发展,大量企业产品开始跻身国际市场。橱柜带来的较高利润也使得从事这个行业的企业越来越多,市场竞争也日益激烈,但是可以预见的是,随着行业标准的出台以及我国市场规范程度的不断提高,我国橱柜市场在未来必将走向良性的发展。 2中国橱柜行业竞争力环境分析 ①我国橱柜行业市场竞争力分析 中国的橱柜行业起步相对比较晚,欧洲的橱柜行业已经有了八九十年的历史,而中国的橱柜行业仅仅十几年的历史,并且基本模仿欧式橱柜,真正发展也就是从1996年开始的。中国的橱柜行业发展大致可分为三个阶段:第一阶段为1993年以前,大多数家庭装修都由木匠制造橱具,接受和整体厨房概念的人寥寥无几;第二阶段为1994-1996年,是通过木匠制造柜身,再到专业厂家定制门板、台面,这时已有部分人开始接受整体厨房的概念;第三阶段为1995年至现在,很多大都市的人和一部分中小城市的人开始逐渐接受整套橱柜概念并开始定制品牌橱柜。 ②中国橱柜行业的发展机会 随着我国房地产业的迅猛发展以及基于房地产产业所带动的居家装饰配套产业的 发展,作为住宅六大体系之一的厨房卫生体系,被提到非常重要的地位[6],据此推断,作为厨卫体系最主要部分的整体厨房业势必高速发展。目前,我国橱柜行业正处在高速发展期,整体橱柜正开始被社会广泛地接受,成为商品住宅和家居装修中的重要内容。从家具装修行业发展的势头来看,整体橱柜市场潜力非常巨大。我国现有13亿多人口,每年基本建筑面积达13亿平方米以上,其中,城镇住宅建设大约有 6亿平方米,按每户100 平方米计算,就可以为600 万户提供住宅[7]。按每套橱柜5000元计算,每年产值大约2 5 0 亿元,而且每年还在以15%的速度增长。表1为我国近几年整体橱柜产值、产量统计: 表1:近几年我国整体橱柜产值、产量 年份(年)产量(万套)产值(亿元人民币)

欧派橱柜营销策划报告

前言: 广州欧派厨柜企业有限公司成立于1994年,率先将欧洲“整体厨房”概念引入中国,开创了中国工业化生产现代厨柜的先河,被誉为中国“厨房革命”的倡导者、整体厨柜的领潮人。十余年耕耘和发展,欧派早已奠定中国厨柜业的龙头地位。占地23万平米亚洲至大规模的厨柜制造中心,采用世界最先进的德国豪迈HOMAG厨柜生产线和ISO9001国际质量体系下的96道精细分工,日产家庭厨柜400余套。1000余个专营商场遍及中国,超过10000人的专业服务团队,每年为12万个国内外家庭提供一流的现代化整体厨柜,连续十余年市场占有率居行业首位。为积极拓展海外市场,欧派成立外贸部和出口加工厂,并在美国波士顿建立分支机构,目前产品已出口到美国、加拿大、日本、澳大利亚、东南亚、中东等40多个国家和地区,开创中国厨柜参与国际竞争的新局面。采用符合欧洲环保标准的进口板材,融合中国传统厨房文化理念和欧美前沿时尚设计元素,业内独有的“欧派厨柜集成设计系统”为广大家庭度身订制,倾情营造和谐家居。此外,欧派还积极与房地产业发展战略联盟,先后为广州、深圳、上海、武汉、北京等地百余家著名房地产公司旗下楼盘提供厨柜配套服务,并为亚洲博鳌论坛总统套房、德国轮船、北京大学、美国驻广州领事馆、广州新白云国际机场等高端用户提供高标准厨柜。在规范国内行业标准的同时,欧派严格按照美国厨柜制造业协会制定的各项厨柜生产质量标准,为大规模进军欧美等海外市场不断夯实基础。标准化和规模化之间良性互动发展的生产优势,铸就最优质价比,矢志实现厨柜全球范围内的“中国制造”。 多年来,欧派先后获得60余项国内外权威部门授予的认证和荣誉称号:中国橱柜行业领军企业、中国橱柜行业领军品牌、全国工商联橱柜专业委员会执行会长单位、国家建设部《住宅整体厨房》及《住宅整体卫浴间》标准编制单位、中国著名品牌重点推广单位、国家康居住宅示范工程指定产品、中国保护消费者基金会质量可靠消费者放心产品、中国环境标志认证(十环认证)产品、广东省名牌产品、广东省著名商标,等等。如今,欧派企业以整体厨柜为龙头,带动相关产业迅猛发展,形成了欧派整体厨柜、欧派整体卫浴、欧派整体衣柜、欧派厨房电器、欧派酒店厨具、欧派装饰工程、奥维实体面材、绿海医疗器械保健用品等多个产业组成的企业集团,共同推动欧派企业不断迈向新的高峰。 在这次SWOT分析关于欧派橱柜的调研中,通过各方面的考虑研究以及调查,对欧派橱柜的市场占有以及未来市场的分析抢占中作了打算,为未来欧派橱柜的发展,占领市场,引领市场导向,做好未来市场的预算。 未来的发展过程中,机遇与挑战并存,顺利处理好两者之间的关系,直接关系到欧派橱柜的未来发展前景,攀枝花市场的发展,房地产互补产业的迅速发展,为欧派橱柜在攀枝花的发展奠定了相当的潜在市场,所以未来的发展很有前景。

橱柜行业调查报告

橱柜行业调查报告 篇一:中国橱柜行业调研报告 目录 摘要..............................................................1引言..............................................................2一、产品简介及我国橱柜市场消费特点1.1橱柜的定义.. (3) 1.2橱柜的发展历史·················································41.3橱柜产品简介···················································51.4橱柜市场的消费特点:············································61.5我国橱柜市场容量···············································71.6全国橱柜消费指南排行榜·········································8二、区域市场分析错误!未定义书签。 2.1.1全国重点区域市场分析 (9) 2.1.2全国重点省市橱柜市场关注对比·································10三、橱柜品牌及企业介绍 3.1.1品牌分

析·····················································113.1.2橱柜十大品牌排名········································3.1.3橱柜企业整体实力前十··········································四、行业前景 4.1.1各渠道之间和售 (12) 五、我国橱柜家具行业发展状况分析 5.1.1国内橱柜家具行业发展历史回顾5.1.2全国橱柜行业发展状况 六、益有的swot分析 5.1.1益有的优势··················································135.1.2益有的劣势···················································145.1.3益有的机遇和挑战·············································15七、基于中国橱柜行业竞争环境分析对益有的相关对策 7.1.1及时建立健全市场规范和产品标准................167.1.2应积极建立完善的配套规范...................177.1.3强化品牌意识,提升企业品牌内涵.................187.1.4提升橱柜企业服务质量,维护企业信誉和形象...........197.1.5发展壮大行业人才队伍,创建人才管理体系. (20) 摘要:橱柜作为第三产业在我国是一个新兴的行业。随着人们生活水平的不断提高,对生活品质追求的不断升级,作为居家重要组成部分的厨房越来越受人们关注,橱柜业因此得到一个良好的发展机遇;但由于其准入门槛低,市场潜力大,导致其市场竞争异常激烈,本文主要基于我国橱柜行业的发展现状,区域分布,从橱柜的行业特点,市

用数据分析告诉你商品陈列如何影响销量 定稿

用数据分析告诉你商品陈列如何影响销量 如何提升销量是电商人每天都会苦恼的问题,花样繁多的各式广告、促销活动无疑是最快的捷径,但并非所有的商家都能达到预期的效果。有些电商人广告也投了,活动也参与了,但收效甚微。这是为什么呢?其实这里还有一个很重要的因素被大家给忽略了—商品陈列分析。 一个好的网站,一定是页面轮廓清晰,主次分明,产品分类清晰且商品很容易被找到,总之购物的体验一定是很棒的。为什么会这样呢?其实这就与我们本期所讲的商品陈列大有关系。 首先我们了解一下什么是陈列分析,分析的是什么?陈列分析的功能就是对页面上陈列的不同商品的点击、入篮、销售情况进行统计分析,用于优化商品的陈列位,或者陈列位上适合陈列的商品。陈列分析适用于分析页面上有陈列多款产品的页面,常见的有首页、搜索结果页、专题活动页等。如图所示:

上图是某购物网站“每日劲爆品”专题页面,开启陈列分析后我们就可以了解这一活动主题页所有商品的点击、浏览情况,通过分析数据掌握这些商品的销售情况。 一、陈列分析可以告诉我们哪些数据呢,如何分析呢?如下图一所示: 1、可以了解重点页面上陈列商品的总效果数据。 开启陈列分析后,通过数据告诉我们不同陈列页面的整体效果,点击量、购买量、销售额等等情况。上图中我们可以看到三个活动页面“商城首页、产品详情页、所有产品”各自的陈列效果。同时还能了解活动页面不同时间内的商品销售情况。 2、陈列分析除了掌握陈列页面整体的效果,还可以了解每个页面不同商品的陈列数据。

比如如果我们想要了解“商城首页”陈列商品的情况,点击后即可展示所有商品的效果数据。如图二: 我们可以看到在这个页面陈列了5款商品,每款商品的点击、购物、入篮等数据。 3、陈列分析还可以分析同一商品在不同页面的陈列效果,如图三所示: 上图我们可以看到商品“三星P2770H液晶显示器”在商城首页、产品详情页这两个页面的陈列效果,通过数据我们不难发现在商城首页的效果好于产品详情页。 4、陈列分析可以了解同一页面,不同位置上陈列商品的效果数据。比如我们想要了解“商城首页”的数据,点击进入后如图四所示:

2019中国家居建材行业现状及竞争格局分析,行业洗牌加速「图」

2019中国家居建材行业现状及竞争格局分析,行业洗牌加速「图」 一、家居建材行业现状 家居建材是装修必备材料,也是一个成熟的行业。家居建材包括:天花板、瓷砖、门、窗、锁、玻璃、灯具、地板,卫厨,壁纸等均属家居建材。 数据显示,我国建材家居市场经过20多年的发展于2014年突破4万亿元,并保持稳定增长态势。2018年我国家居建材市场规模达到4.34万亿元,而到2019年的市场规模将进一步增长至4.43万亿元。 2013-2019年中国家居建材市场规模及增长情况预测 资料来源:公开资料整理 2009年以来,越来越多的传统家居建材企业开始进入电商领域。数据显示,家居建材行业线上销售规模从2009年的177亿元,增至2018年的3207.9亿元,复合增长率达38%,明显快于线下销售增速水平。 2014-2019年中国家居建材行业线上销售规模统计及预测

资料来源:公开资料整理 2014-2018年,家居行业线上渗透率由2.9%增长至7.4%,预测2019年全年将增长至 8.5%。 2014-2019年中国家居建材行业线上渗透率统计及预测 资料来源:公开资料整理

受全国房地产市场的直接影响,全国建材家居市场2019年保持“整体稳定、小幅波动”的主流趋势,但市场并未出现单边大幅上扬局面,整体发展仍保持低位维稳向好。2019年,全国规模以上建材家居卖场累计销售额为10057.1亿元,同比上涨4.1%。 2011-2019年中国规模以上建材家居卖场销售额及增长情况 资料来源:公开资料整理 2019年全国建材家居市场整体运行趋势平稳向好。其中,2019年12月份全国建材家居景气指数(BHI)为99.36,环比上升2.48点,同比上涨5.63点。 2019年1-12月中国建材家居景气指数(BHI)变化情况

大数据-讲座总结

大数据挑战及其未来研究领域讲座学习心得 信息学院计算机技术2015级14班xxx 2201514058 大数据时代已经悄然到来,如何应对大数据时代带来的挑战与机遇,计算机类研究人员必须面对的一个严峻的课题。为了让师生紧跟技术发展,河北科技大 学信息与工程学院举办了关于大数据的讲座,大家积极参加,认真听讲,受益匪浅。 该讲座主要从大数据的基本概念、主要特征、应用领域、制约因素、大数据产业发展情况及发展大数据产业的关键思考因素,来对大数据进行了深入浅出的剖析讲解。 大数据(BigData)是指通过快速获取、处理、分析以从中提取有价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。海量和多样化是对大数据的数据量与数据类型的界定;快速是对大数据获取、处理、分析速度的要求;价值是对大数据获取、处理、分析的意义和目的;交易数据、交互数据与传感数据是大数据的来源。大数据之“大”,不仅在于其规模容量之大,更多的意义在于人类可以处理、分析并使用的数据在大量增加,通过这些数据的处理、整合和分析,可以发现新规律、获取新知识、创造新价值。如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的增值。大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次具有划时代意义的技术变革,将对经济社会发展和个人生活方式产生巨大影响。 大数据的基本特征海量化(V olume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)和价值化(Value)。大数据首先是数据量大。随着更多互联网多媒体应用的出现,数据的类型不断增加,诸如图片、声音和视频等非结构化数据占到了很大比重。大数据技术的应用使得企业能够及时把握市场动态,迅速对产业、市场、经济、消费者需求等各方面情况做出较为准确的判断,并快速制定出有针对性的生产、运营、营销策略,不断提高企业的竞争力。大数据真正的价值体现在从海量且多样的内容中提取用户行为、用户数据、特征并转化为数据资源,并进一步加以挖掘和分析,增强用户信息获取的便利性。 大数据技术的快速发展催生了大数据的产业化,伴随着社会信息化、企业信息化、平安城市、智慧城市、社交网络、电子商务等不断发展,以及云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术广泛应用而不断产生的交易数据、交互数据与传感数据,大数据产业生态链的构建初步形成。按照数据价值实现流程主要包 括生产聚集层、组织与管理层、分析与发现层、应用与服务层。大数据的行业应用会促使大数据产业链形成一个循环过程,包括对大数据的组织与管理、分析与发现、应用服务,产业链的最终用户也可以是产业链的上游大数据资源拥有者。随着每次数据产生到数据价值实现的循环过程,数据规模不断扩大、数据复杂度不断加深、数据创造的价值不断加大,同时,也加速大数据技术创新与产业升级。美国将大数据从商业行为正式上升到国家战略层面。我国“十二五”规划已将大数据作为建设重点,各级政府也着手建立大数据库,进入了大数据管理时代。目前,

地理数据的步整理

第一章 地理数据的初步整理 第一节 地理数据的类型、特征及其采集 一、地理数据的类型 根据地理学的研究对象可将地理数据分为空间数据和属性数据。 (一)空间数据 空间数据,主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程产生、存在和发展的地理位置、区域范围及空间联系。空间数据的表达,可以将其归纳为点、线、面三种几何实体以及描述它们之间联系的拓扑关系。 点:由一个独立的坐标点),(y x 定位,可以表示精确的地理坐标点,也可以是一些地理实体的抽象,如道路交叉点、河流汇聚点以及小比例尺地图上的城镇、村庄等。 线:由两个以上坐标点i i y x i i ,2,1),,( 定义,有一定的长度和走向,表示线状地物或点实体之间的联系。如交通线、河流及各种地理区域的界线等,都是线实体。 面:表示在空间上连续分布的地理景观或区域。如居民区、工业区、行政区等都是面实体。 点、线、面三种地理几何实体,按照一定的拓扑关系组合、排列,就可以形成更为复杂的地理几何实体。如点、线组合形成网络;线、面组合形成地带;点、面组合形成地域类型;点、线、面组合形成地理区。 (二)属性数据 属性数据主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程的有关属性特征,如海拔高度、气温、植被覆盖率、人口数量等。属性数据可以分为两种类型:即数量标志数据和品质标志数据。 1.数量标志数据 根据测度标准,可以将数量标志数据分为以下两类: ⑴ 间隔尺度数据。是以有量纲的数据形式表示测度对象在某种量纲下的绝对量。如摄氏温标表示气温,以面积量纲表示土地面积,以时间量纲表示地理事件、地理现象发生的时间等,如表1.1。 表1.1 间隔尺度数据 区域 年平均气温(℃) 年降水量(mm ) 土地面积(hm 2) 人口(人) 国内生产总值(万元) 1 8.0 500.2 1245.6 1210 2678.28 2 7.6 498.6 1064 1023 2015.47 3 6.5 550.9 894.3 848 1754.56 4 8.5 586.4 668.7 654 1365.46 ⑵ 比例尺度数据。是以无量纲的数据形式表示测度对象的相对量。这种数据要求事先规定一个基点,然后将其它同类数据与基点数据相比较,换算为基点数据的比例。因此这类数据常常又称为指数或比例数。如耕地指数、工业发展指数、舒适度指数等,如表1.2。 表1.2 比例尺度数据(某地区耕地复种指数及农业发展指数) 年份 1996 1997 1998 1999 2000 耕地复种指数① 120.40 113.56 126.54 132.76 121.43 农业发展指数 ② 100 115.68 124.50 135.69 129.56

2019年橱柜与厨电行业比较分析报告

2019年橱柜与厨电行业比较分析报告 2019年12月

目录 一、发展历程与市场规模:橱柜成长、厨电稳健 (5) (一)发展历程:橱柜处于成长期,厨电市场更成熟 (5) 1、橱柜产品持续变革,消费趋于环保与厨电一体化 (5) (1)第一阶段:板式家居兴起(1985-1995) (5) (2)第二阶段:橱柜款式、功能明显改善(1995-2000) (6) (3)第三阶段:橱柜材质创新(2000-至今) (6) 2、厨电市场发展成熟,传统与新型产品出现分化 (7) (1)第一阶段:家用厨电缓慢兴起(1956-1978) (8) (2)第二阶段:厨电市场高速扩张(1978-2000) (8) (3)第三阶段:新旧厨电品类市场表现分化明显(2000-至今) (8) (二)市场规模:橱柜市场空间大,厨电稳定新品增 (10) 1、橱柜行业成长空间广阔 (10) 2、厨电行业市场承压,新旧品类增速分化 (11) 二、驱动共同因素:地产周期、存量需求和消费升级 (13) (一)地产周期推动行业周期,橱柜、厨电高关联 (13) (二)更新换代、以旧换新的存量需求日渐凸显 (15) (三)消费升级推动橱柜厨电需求释放 (16) 三、生产环节:全产业链布局,渠道变革深刻 (18) (一)经营模式:产业链一体化业务模式,实现各环节有效控制 (18) (二)生产模式:自主模式与OEM模式结合,提高生产弹性 (20) (三)销售模式:经销为主,线上、大宗、直营各驱动共同发力 (21) (四)渠道变革:线上渠道发力,精装、整装B端崛起,传统渠道不断下沉 (23) 1、橱柜:线上渠道引流加强,精装、整装大宗业务增长 (23)

大数据讲座学习心得

大数据讲座学习心得 大数据讲座学习心得 大数据讲座学习心得 大数据时代已经悄然到来,如何应对大数据时代带来的挑战与机遇,是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代,对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念,并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。 在前几年本世纪初的时候,世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后,我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视,打开电脑,甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等,你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息:数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值,数据本身有潜在的价值,但价值比较分散;数据高速产生,需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集,其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。 现在,当数据的积累量足够大的时候到来时,量变引起了质变。 “大数据”通过对海量数据有针对性的分析,赋予了互联网“智商”,这使得互联网的作用,从简单的数据交流和信息传递,上升到基于海量数据的分析,一句话“他开始思考了”。简言之,大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析,并整理成为有用的资讯,帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化,从而促使他们作出对企业更有利的决策,使得这

地理数据库设计报告

分区耕地坡度结构图的制作 姓名: 学号: 年级: 专业: 学院: 指导老师: 华北水利水电学院 年月日

1 目的意义 对耕地坡度进行分级是对耕地管理的重要前提。耕地坡地分级赋值是一个繁杂的人机交互过程,人为地判断分割面积可能造成多次反复,还极可能产生误差,特别是矢量化和分割图斑会带来拓扑错误及属性丢失的现象。通过运用ArcGIS 的可进行耕地坡度分级赋值,该方法在使用时需提供经过拓扑错误检查后带属性数据的土地利用图斑数据和坡度分级图。 2材料方法 2.1数据 耕地坡度结构图制作需要用到的数据有:地类图斑.shp、线状地物.shp、注记点.shp、整饰线.shp、等高线.shp、村界.shp、遥感影像H50G044024DOM.tif,每个数据包含的内容见表1。 表1 耕地坡度结构图制作需要用到的数据 2.2数据分析方法(把数据来源、数据处理与分析方法说清楚) 2.2.1数据裁切方法(研究区域边界的确定) (1)矢量数据的裁切(clip) 矢量数据的剪切用clip,该工具在 (2)栅格数据的裁切(extract by mask) 栅格数据的剪切用extraction,该工具在 2.2.2影像的地理配准方法(定义数据的坐标系) 影像的地理配准用georeferencing,该工具在 2.2.3图形的矢量化方法(把多用到的矢量化方法尽量全部列出) 图形的矢量化运用Editor工具,该工具在点击Editor——Start Editing,在

Target中选择图层,进行图形矢量化。 为了方便绘制,可以打开效果Effect工具条,将绘制层设置为透明(也可将地类图斑层设置为无填充) ①一般面状轮廓的画法使用Sketch Tool,沿面状地物的边界进行描绘,双击完成。 ②面状边界的跟踪矢量画法 ③岛的画法 ④面要素边界转换为线要素 利用已经录入完毕的面状要素,使用面转线工具直接将所绘所有面要素边界转换为线要素。具体方法为:打开ArcToolbox,选择Data Management Tools菜单下的Features,双击Polygon To Line,即打开Polygon To Line对话框。在Input Feature中输入已画好的待转换的面层,在Output Feature Class中输入转换后的线层确定后即完成面转线。 ⑤线要素转换为面要素 利用已有的线要素生成面要素 2.2.4 拓扑分析方法 拓扑分析所要用到的工具topology 2.2.5矢量数据属性值的录入方法 2.2.6符号库的建立方法 (1)面状符号的制作方法 (2)线状符号的制作方法

2020整体橱柜行业问题及趋势分析

2020年整体橱柜行业趋 势分析 2020年

目录 1.整体橱柜行业前景趋势 (4) 1.1整体化趋势 (4) 1.2舒适化趋势 (4) 1.3用户体验提升成为趋势 (4) 1.4健康化趋势 (5) 1.5安全化趋势 (5) 1.6美观化趋势 (5) 1.7延伸产业链 (5) 1.8新的价格战将不可避免 (6) 1.9行业发展需突破创新瓶颈 (6) 2.整体橱柜行业现状 (8) 2.1整体橱柜行业定义及现状介绍 (8) 2.2整体橱柜市场规模分析 (10) 2.3整体橱柜市场运营情况分析 (11) 2.4行业无序竞争 (14) 2.5产品制造标准化程度低 (14) 2.6产品设计缺乏创新 (15) 2.7产品定价形式不合理 (16) 2.8缺乏专业人才 (16) 2.9供应链整合度低 (17)

3.整体橱柜行业政策环境分析 (18) 3.1整体橱柜行业政策环境分析 (18) 3.2整体橱柜行业经济环境分析 (18) 3.3整体橱柜行业社会环境分析 (18) 3.4整体橱柜行业技术环境分析 (19) 4.整体橱柜行业竞争分析 (20) 4.1整体橱柜行业竞争分析 (21) 4.1.1对上游议价能力分析 (21) 4.1.2对下游议价能力分析 (22) 4.1.3潜在进入者分析 (22) 4.1.4替代品或替代服务分析 (23) 4.2中国整体橱柜行业品牌竞争格局分析 (23) 4.3中国整体橱柜行业竞争强度分析 (23) 5.整体橱柜产业投资分析 (25) 5.1中国整体橱柜技术投资趋势分析 (25) 5.2中国整体橱柜行业投资风险 (25) 5.3中国整体橱柜行业投资收益 (26)

教育硕士讲座_常用数据统计分析方法

2015教育硕士开题培训讲座 外语研究中的数据统 计与分析 ——方法及应用 刘国兵 河南师范大学外国语学院

提纲 ?数据的种类 ?何为研究假设 ?常用统计检验 ?应用举例 ?SPSS操作

数据种类 ?外语教学研究中涉及到的数据类型很多,不同数据类型需要不同的统计处理方法。因此,在进行数据处理之前,弄清数据所属类型是开展科学研究的前提与基础。 ?常见数据分为四类: 1. 定类数据 2. 定序数据 3. 定距数据 4. 定比数据

定类数据(Nominal Data) ?定类数据是由定类尺度计量形成的,表现为类别,不能区分顺 序。 ?定类尺度,也可称为列名尺度,在四种计量尺度(定类尺度、 定序尺度、定距尺度、定比尺度)中属于计量层次最低、最粗略的一种。它只能对事物进行平行的分类和分组,其数据表现为“类别”,但各类之间无法进行比较。 ?例如,民族有汉族、回族、哈尼族等,可以按所属民族对人口 进行分组,但每组之间的关系是平等的或并列的,没有等级之分。但从另一层面上说,就因为定类尺度各组间的关系是平等或并列的关系,所以各组或各类之间是可以改变顺序的。

定序数据(Ordinal Data) ?定序数据是由定序尺度计量形成的,表现为类别,可以进行排 序。属于品质数据。 ?定序尺度,也可以称为顺序尺度。与定类尺度相比,它较为精 确,而且是高于定类测量的测量层次。定序数据不但可以分类,还可以排序,比较大小与高低。 ?例如,利用定序尺度,教师可以将学生的外语水平分为初级、 中级与高级三类,他们依次从前到后一级比一级水平高。另外,人们的受教育程度,可以分为文盲、小学、初中、高中、大学、研究生等类型。除此之外,英语语言水平等级测试,如四级、六级、八级等都属于定序测量尺度。

2017年定制橱柜行业市场调研分析报告

2017年定制橱柜行业市场调研分析报告

目录 投资要点 (1) 1.定制橱柜:渗透率过半,步入创新阶段 (6) 1.1厨房革命:政策鼓励和消费升级推动的橱柜产业 (6) 1.2定制橱柜:价格以外优势多,渗透率不断提升 (6) 2.一张图看懂定制橱柜 (7) 2.1门板:决定整体风格和档次 (8) 2.2台面:规模化程度低,OEM为主 (9) 2.3柜体基材:刨花板为主,大同小异 (10) 2.4厨电:整体购买大势所趋,部分品牌涉足厨电自产 (10) 2.5五金件:提升档次的小配饰 (11) 3.行业与企业发展空间测算 (12) 3.1行业空间:预计五年内翻番 (12) 3.1.1地产角度测算市场规模 (12) 3.1.2类比厨电公司测算市场空间 (12) 3.2品牌空间:市占率有翻倍空间,外延内生并举 (13) 3.2.1分城市级别统计 (14) 3.2.2对比成品板式家具 (15) 3.2.3对比抽油烟机等家电公司 (15) 3.2.4各上市公司渠道:激进的开店策略,跑马圈地进行时 (16) 3.2.5内生性增长不容忽视 (17) 4.行业及公司发展新趋势 (17) 4.1价格走向两端:普降抢占市场,高端提升档次 (17) 4.2上市产能集中释放,抢占大宗市场是新战场 (19) 4.3大家居:多品类联动是必然选择 (22) 5.上市公司:花开数朵各领风骚 (22)

图目录 图1我国定制橱柜行业发展历程梳理 (6) 图2定制橱柜渗透率情况及变化预测 (7) 图3一张图看懂定制橱柜 (8) 图4实木橱柜 (8) 图5烤漆橱柜 (8) 图6吸塑橱柜 (9) 图7双饰面橱柜 (9) 图8皮阿诺橱柜在不同渠道下的平均销售单价(万元/套) (9) 图9金牌厨柜在不同渠道下的平均销售单价(万元/套) (9) 图102014年燃气灶市场TOP5品牌销售量占比 (13) 图112014年燃气灶市场TOP5品牌销售额占比 (13) 图122014年吸我国油烟机市场TOP5品牌销售量占比 (14) 图132014年我国吸油烟机市场TOP5品牌销售额占比 (14) 图14欧派家居2016年主营业务收入按地区分部情况 (16) 图15索菲亚2016年主营业务收入按地区分部情况 (16) 图16志邦股份2016年主营业务收入按地区分部情况 (17) 图17金牌厨柜2016年主营业务收入按地区分部情况 (17) 图18皮阿诺2016年主营业务收入按地区分部情况 (17) 图19我乐家居2016年主营业务收入按地区分部情况 (17) 图20整体橱柜主要上市品牌零售价格金字塔 (18) 图212016年金牌厨柜各橱柜品类销量 (18) 图222016年金牌厨柜各橱柜品类直营售价(万元/套) (18) 图232016年皮阿诺各橱柜品类销量 (19) 图242016年皮阿诺各橱柜品类直营售价(万元/套) (19) 图25相关上市公司大宗业务收入及占比 (21) 图26定制橱柜行业上市公司销售毛利率对比(%) (26) 图27定制橱柜行业上市公司净利率对比(%) (26) 图28定制橱柜上市公司存货周转天数对比(天) (26) 图29定制橱柜上市公司应收账款周转天数对比(天) (26) 图30定制橱柜行业上市公司总资产周转率对比(次) (26) 图31定制橱柜行业上市公司财务费用率对比(%)

观察数据分析方法简介

观察数据分析方法简介 戴晓晨 华盛顿大学公共卫生学院全球卫生系 2016年9月5日

提纲 ?背景回顾(Background Review) ?回归模型(Regression Modeling) ?倾向评分匹配(Propensity Score Matching)?工具变量分析(Instrumental Variable)

背景回顾 ?观察研究(observational study)v.s实验研究(experimental study)?一些例子? ?自然实验(natural experiment)是那种研究? ?前瞻研究(Prospective study)v.s回顾研究(retrospective study)*本讲座不关注实验设计,只针对几种常见数据分析方法。

背景回顾 ?什么是观察数据(observational data)? ?研究者没有进行任何干预而客观观察到的数据 ?例子? ?原始数据(primary data)v.s二手数据(secondary data)?e.g.全国卫生服务调查,吸烟问卷调查 ?主题范围:基于(二手)观察数据的回顾性观察研究?e.g.大数据分析

因果推断 ?研究的根本目的:因果推断(causal inference) ?因果联系(causation)v.s相关性(correlation/association)?因果联系à相关性 ?相关性à? 因果联系(inference)(8条标准) ?Causal Inference attempts to articulate the assumptions needed to move from conclusions about association to conclusions about causation ?例子:短信干预降低艾滋病母婴传染?

常见的地理分析模型

常见的地理分析模型 一空间统计模型: 相关分析模型: GIS地理数据库中存储的各种自然和人文地理要素(现象)的数据并不是孤立的,它们相互影响、相互制约,彼此之间存在着一定的联系。相关分析模型就是用来分析研究各种地理要素数据之间相互关系的一种有效手段。 地理数据库中各种地理要素数据之间的相关关系,通常可以分为参数相关和非参数相关两大类。其中,参数相关又可分为简单(两要素)线性相关,多要素间的相关模型,非参数相关可以分为顺序(等级)相关和二元分类相关。 趋势面分析模型(主要是回归模型): 一元回归模型: 我们用多项式方程作为一元回归的基本模型: Y=a0+a1x+a2x2+a3x3+……a m x m+ε 式中:Y为因变量,X为自变量,a0,a1,…,a m为回归系数,ε为剩余误差 多元线性回归模型 多元线性回归模型表示一种地理现象与另外多种地理现象的依存关系,这时另外多种地理现象共同对一种地理现象产生影响,作为影响其分布与发展的重要因素。 设变量Y与变量X1,X2,…,X m存在着线性回归关系,它的n个样本观测值为 Y j,X j1,X j2,…X jm(j=1,2,n),于是多元线性回归的数学模型可以写为: 可采用最小二乘法对上式中的待估回归系数β0,β1,…,βm进行估计,求得β值后,即可利用多元线性回归模型进行预测了。

聚类模型:聚类分析是根据多种地学要素对地理实体进行划分类别的方法,对不同的要素划分类别往往反映不同目标的等级序列,如土地分等定级、水土流失强度分级等。 聚类分析的步骤一般是根据实体间的相似程度,逐步合并若干类别,其相似程度由距离或相似系数定义。进行类别合并的准则是使得类间差异最大,而类内差异最小。 最短距离聚类模型 最短距离聚类模型中,定义两类之间的距离用两类间最近样本的距离来表示。用d ij 表示样本和样本之间的距离,用G1,G2,…表示类,类G p和类G q的距离用D pq表示,则有: 具体步骤如下: 1、规定样本间的距离,计算样本两两距离的对称表,记作D0,由于每一个样本自成一类,显然D pq=d pq。 2、选择D(0)中的最小元素,设为D pq,则G p与G0合并成一个新类,记为 Gγ={G p,G q}。 3、计算新类与其它类的距离 将D(0)中的p、q行和p、q列删去,加上第γ行、γ列,得到的矩阵记作D(1)。 4、对D(1)重复D(0)的两步得D(2),如此继续下去,直到所有元素成为一类为止。 如果某一步D(k)中的最小元素不止一个,则对应这些最小元素的类可以同时合并。 模糊聚类模型

2019年橱柜行业的市场规模、竞争格局、商业模式及增长潜力分析

2019年橱柜行业的市场规模、竞争格局、商业模式 及增长潜力分析

目录 一、以厨电行业为锚,寻索千亿橱柜市场中的千亿市值公司 (5) 二、路径之“同”:橱柜与厨电同时代起步,受益于消费升级及城镇化大趋势 (6) (一)产业链:地产后周期属性强,对上游企业议价能力强 (6) 1、家具和厨电行业销售具有较强地产后周期属性 (6) 2、上游供应商众多,橱柜/烟机厂商对上游企业议价能力强 (6) 3、区域集聚明显,广东、江浙为主要集中区 (7) (二)市场需求:受益于消费升级及城镇化大趋势 (7) 三、节奏之“异”:橱柜行业集中度显著低于厨电 (9) (一)行业规模:橱柜市场规模远大于油烟机市场规模 (9) (二)竞争格局:橱柜高度分散,厨电集中度提升 (11) 1、橱柜行业集中度低,油烟机行业相对成熟 (11) 2、橱柜企业生产规模经济不显著,油烟机企业规模效应明显 (11) (三)销售模式:经销为主、直营为辅,橱柜企业更早切入装修环节 (12) 1、橱柜企业经销和工程渠道占比高于油烟机企业 (12) 2、橱柜企业更早切入装修环节,橱柜企业配套销售厨电 (13) 四、静待花开:千亿橱柜市场是否能够诞生千亿市值公司? (15) (一)橱柜行业较烟灶等厨电有更高的天花板 (15) (二)橱柜行业较烟灶等厨电有更高的利润提升空间 (16) (三)橱柜企业装修全流程扩展,静待千亿市值龙头公司 (17) 1、短期家具企业估值受益于地产销售回暖预期 (17) 2、什么样的企业有望成为千亿市值龙头公司? (18) 五、风险提示 (20)

图表目录 图表 1:中国橱柜与油烟机行业发展的异同之处 (5) 图表 2:家具主营业务收入与商品房交房数据相关度高 (6) 图表 3:油烟机销量与商品房交房数据相关度高 (6) 图表 4:橱柜上游企业数量变化(个) (7) 图表 5:厨电上游企业数量变化(个) (7) 图表 6:橱柜生产企业分布(上市公司) (7) 图表 7:厨电生产企业分布(上市公司) (7) 图表 8:中国近年来人均可支配收入增加 (8) 图表 9:中国城镇化率逐年提升 (8) 图表 10:油烟机每百户保有量(台) (8) 图表 11:2005-2017年房屋新开工面积及增速 (9) 图表 12:2005-2017年商品住宅销售量及增速 (9) 图表 13:住宅套数与客流量测算 (10) 图表 14:橱柜客流量测算 (10) 图表 15:橱柜市场规模测算 (10) 图表 16:油烟机市场规模测算 (11) 图表 17:2017年橱柜市场份额 (11) 图表 18:2017年油烟机零售额份额 (11) 图表 19:企业单人产出横向比较(万元/年) (12) 图表 20:企业单人产出纵向比较(万元/年) (12) 图表 21:2012-2017年油烟机市占率变化(按零售额) (12) 图表 22:2012-2017年油烟机行业集中度(按零售额) (12) 图表 23:2018年主要橱柜和油烟机企业销售收入结构-分渠道 (13) 图表 24:家居装饰及家具行业销售渠道体量拆分(2016年) (13) 图表 25:家装过程流量切入口 (14) 图表 26:欧派与志邦家居采购油烟机数量(套/台) (14) 图表 27:欧派与志邦橱柜油烟机配套率(测算值) (14) 图表 28:橱柜与油烟机出厂规模比较(不含出口) (15) 图表 29:橱柜与油烟机终端销售规模比较(不含出口) (15) 图表 30:西门子品牌油烟机市占率变化 (15) 图表 31:西门子油烟机价格偏高端(单位:元) (15) 图表 32:苏宁易购已布局橱柜业务 (16)

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