智能手机线下渠道零售店城市容量研究 ——以苹果公司为例

发布时间：2021-01-27 23:15

　　本文以智能手机线下渠道零售店城市容量作为研究对象,出了现阶段智能手机线下渠道覆盖策略的诸多问题,并区别于传统线下渠道“自下而上”的研究模式,出一套更具主动性的分析方法。再结合当前智能手机线下渠道的迅速发展现状,将二者进行结合,出宏观层面对于智能手机城市容量的分析模型,并从现存的智能手机渠道出发,验证模型的实效性。文章对我国智能手机市场的发展历史、现存一般线下渠道覆盖的基本流程和特点,以及智能手机线下渠道覆盖的成功经验进行了分析和阐述,并将我国市场与国外市场相比较,炼出智能手机线下渠道城市容量分析可行模式,结合我国的现实特点,实现了智能手机城市容量分析的全流程。本文在已设计的传统线下覆盖模式的基础流程上,创新性的出了“自上而下”的主动探索,找出城市仍存在的待覆盖缺口,针对性进行城市分析。鉴于目前线下覆盖普遍均以经销商申报,公司审核或研究性合作的一般模式,并未从宏观角度考虑中国1-4线城市（658个城市）饱和度,本文选择了拟合饱和城市容量分析方法的计算模型。通过对城市指标增长率、各市场增长率以及品牌智能手机产品增长率的确定,拟合出城市智能手机容量空间。同时,与城市基本概况进行比较,如:目标... 

【文章来源】：北京大学北京市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

本文研究内容图示

图 1.2 本文研究框架图示从研究背景、文献探析着手，分析得出模型能手机线下渠道可能涉及的各个维度进行模叉检验，逐步优化模型。本文也将介绍一种中国各城市的政府年鉴进行数据收集，以及后，以传统线下渠道零售店开店标准验证模中，根据在研究背景和文献探析过程中拟设定，并通过 出的假设建立起模型框架以保证多，在模型设计过程中，对研究内容所 及保证数据的唯一性以及有效性。最后，在结如：现有购物街等，再倒叙修正模型让最终

北京大学硕士学位论文 基于 Python 的爬虫框架数据获取方法介绍结构，本文介绍一种基于 Python 的爬虫数据获取方法以帮助高效快速据，本文主要采用此算法获取各城市政府年鉴数据。因本文智能手机的城市容量研究模型中涉及大量的数据收集工作，工作量大且易错。因导致的数据抓取及整理误差，本文在介绍主要研究模型时，首先介on 的爬虫数据获取方法，为模型之后的广泛应用 供数据技术支持（周文章篇幅原因，本章仅简述该抓取模型的逻辑及部分代码。本次数据于 Python 的 Scrapy 框架进行。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3003903