自行车市场前景预测
分析报告
问题分析
影响自行车购买的因素有很多，如何根据销售历史数据找出目标客户群，是生产和销售部门收益、获利，实现其价值的一大难题；怎样通过对历史销售数据进行分析，提炼出有效信息来帮助锁定目标客户群已经成为实现其利益最大化的一大法宝。
研究目标
通过对问题实质性的分析和提炼，运用数据挖掘（Data Mining）技术来实现对现有数据的分析，挖掘出有价值的信息，用来指导产品市场的投放和根据预测对未来的发展强劲做出展望，为决策提供支撑依据。
数据分析评估
1、Microsoft 决策树分析
Microsoft 决策树算法是一种适合预测性建模的分类算法，该算法支持离散属性和连续属性的预测。对于离散属性，该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测。它使用这些列的值或状态预测指定的可预测列的状态；具体地说，该算法标识与可预测列相关的输入列。对于连续属性，该算法使用线性回归确定决策树的拆分位置，如果有多个列设置为可预测列，或输入数据包含设置为可预测的嵌套表，则该算法将为每个可预测列分别生成一个决策树。
Microsoft 决策树算法通过在树中创建一系列拆分来生成数据挖掘模型。这些拆分以“节点”来表示。每当发现输入列与可预测列密切相关时，该算法便会向该模型中添加一个节点。该算法确定拆分的方式不同，主要取决于它预测的是连续列还是离散列。
Microsoft 决策树是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
Microsoft 决策树算法通过获取模型的近似后验分布，将Bayesian 方法应用于学习因果交互模型。决策树算法使用不同的方法来计算最佳的树。 所使用的方法具体取决于任务，任务可为线性回归、分类或关联分析。 一个模型可包含多个针对不同可预测属性的树。 而且每个树可包含多个分支，具体取决于数据中包含的属性和值的量。 特定模型中生成的树的形状和深度取决于所使用的计分方法以及其参数。 参数更改还会影响节点的拆分位置。决策树算法高效快速且可伸缩，可轻松实现并行化，这意味着所有处理器均可协同工作，共同生成一个一致的模型。 这些特征使决策树分类器成为了理想的数据挖掘工具。
使用1000个调查数据建立数据模型后得到的决策树分类如下：
※图中矩形表示一个拆分节点，矩形中文字是拆分条件。
※矩形颜色深浅代表此节点包含事例的数量，颜色越深包含的事例越多，如全部节点包含所有的1000个样本数据，颜色最深。
※节点中的条包含三种颜色，蓝色、红色和绿色，分别表示此节点中的事例不购买和购买自行车以及缺省值的比例。
通过对数据样本运用决策树分析后可得出在总数为1000的的样本数据中，出去需要预测的300个数据外，购买自行车的比例为34.58%，不买自行车的比例为35.37%。
所有样本数据经过第一次基于地区的拆分后，所在地区为North America的实例总计508个，购买自行车的为85个， 不购买自行车的为123个；所在地区不在North America的实例总计492个，购买自行车的为261个， 不购买自行车的为231个；同时此时的拆分节点颜色较深，表明影响是否购买自行车的主要影响因素是地域。
样本数据基于该拆分节点又进行第二次拆分，孩子（Children）不等于5的实例总计451,其中购买自行车的为255个，不购买的为 196个；孩子（Children）等于5的实例总计41,其中购买自行车的为6个，不购买的为 35个。
接着可以通过依赖关系网络来分析购买自行车与否的影响因素，依赖关系网络如下图：
通过运用Microsoft 决策树算法进行建模分析可以得出一下两条结论：
（1）、所在地域（North America）是人们购买自行车与否的关键影响因素；
（2）、同一地域的人们购买自行车的能力还与家庭中孩子的个数（5个）有关。
2、Microsoft 聚类分析
Microsoft 聚类分析算法首先标识数据集中的关系并根据这些关系生成一系列分类。 散点图是一种非常有用的方法，可以直观地表示算法如何对数据进行分组，如下面的关系图所示。 散点图可以表示数据集中的所有事例，在该图中每个事例就是一个点。分类对该图中的点进行分组并阐释该算法所标识的关系。
Microsoft 聚类分析算法提供两种创建分类并为分类分配数据点的方法。第一种方法是 K-means 算法，这是一种较难的聚类分析方法。 这意味着一个数据点只能属于一个分类，并会为该分类中的每个数据点的成员身份计算一个概率。第二种方法是“期望值最化”(EM) 方法，这是“软聚类分析”方法。 这意味着一个数据点总是属于多个分类，并会为每个数据点和分类的组合计算一个概率。聚类分析模型标识数据集中可能无法通过随意观察在逻辑上得出的关系。 例如，在逻辑上可以得知，骑自行车上下班的人的居住地点通常离其工作地点不远。 但该算法可以找出有关骑自行车上下班人员的其他并不明显的特征。 在下面的关系图中，分类 A 表示有关通常开车上班人员的数据，而分类 B 表示通常骑自行车上班人员的数据。聚类分析算法不同于 Microsoft 决策树算法等其他数据挖掘算法，区别在于无需指定可预测列便能生成聚类分析模型。 聚类分析算法严格地根据数据以及该算法所标识的分类中存在的关系定型。
聚类分析算法使用迭代技术将数据集中的事例分组为包含类似特征的分类。 在浏览数据、标识数据中的异常及创建预测时，这些分组十分有用。通过聚类分析我们可以很方便地得出目标群体的潜在市场。
将样本数据运用聚类分析建立如下分类关系网：
通过分类关系网可以得出购买自行车最强的分类分别是分类10、分类2,次之为分类1、分类7。因此可以得出在未来上述分类中的人们是自行车销售的目标客户。
在确定了未来自行车销售的目标客户后，我们还可以通过分类特征（以分类10为例）来分析目标客户自身购买力的一些影响因素，如下图所示：
可以看出，在目标客户群体分类10中，影响顾客购买力的因素有很多，其中关键影响因素有所在地区、婚姻状况、收入、职业等，如在欧洲地区的单身男性，收入在10000~35175之间，购买自行车的比例概率很大；然而生活在欧洲地区的单身女性、活动范围在0~1Miles,她们购买自行车的概率则低很多，大约在50%左右；对于有2个孩子的家庭，收入在35176~56140之间的持家者来说，购买自行车的概率大概在30%左右。
与此同时还可以通过对比分析两个较强分类的差异，从中挖掘出有力信息，分类对比如下（分类10&分类2）：
如收入在48887~170000之间的人群则倾向于分类10，因此对于他们应以分类10的分类特征来分析目标客户自身购买力的一些影响因素；而收入在10000~48886之间的人群则倾向于分类2，因此对于他们应以分类2的分类特征来分析目标客户自身购买力的一些影响因素。逐步缩小分类，锁定目标客户。
在聚类分析中还可以通过分类剖面图来进行更加详细的分析，分类剖面图如下：
通过运用Microsoft 聚类分析我们可以得出如下结论：
（1）、通过分析我们可以得出最有可能购买自行车的目标群体的条件组合，利于决策者做出市场决策，锁定客户群体：
欧洲地区的单身男性，收入在10000~35175之间；
欧洲地区的单身女性、活动范围在0~1Miles；
（2）、通过分类关系网可以得出尚存在的潜在客户（分类1 和分类7），客户群体在欧洲和大洋洲。
3、Microsoft 神经网络分析
Microsoft 神经网络算法组合输入属性的每个可能状态和可预测属性的每个可能状态，并使用定型数据计算概率。之后，可以根据输入属性，将这些概率用于分类或回归，并预测被预测属性的结果。使用 Microsoft 神经元网络算法构造的挖掘模型可以包含多个网络，这取决于用于输入和预测的列的数量，或者取决于仅用于预测的列的数量。一个挖掘模型包含的网络数取决于挖掘模型使用的输入列和预测列包含的状态数。
神经网络模型必须包含一个键列、一个或多个输入列以及一个或多个可预测列。在多层感知器神经网络中，每个神经元可接收一个或多个输入，并产生一个或多个相同的输出。 每个输出都是对神经元的输入之和的简单非线性函数。 输入将从输入层中的节点传递到隐藏层中的节点，然后再从隐藏层传递到输出层；同一层中的神经元之间没有连接。 如果像逻辑回归模型那样没有隐藏层，则输入将会直接从输入层中的节点传递到输出层中的节点。
使用 Microsoft 神经网络算法的数据挖掘模型与为该算法的可用参数指定的值紧密相关。这些参数定义如何对数据进行采样、数据在每个列中的分布方式或预期分布方式以及何时调用功能选择以限制在最终模型中使用的值。该算法将确定挖掘模型支持的网络的数目以及复杂性。 如果挖掘模型包含一个或多个仅用于预测的属性，算法将创建一个代表所有这些属性的单一网络。 如果挖掘模型包含一个或多个同时用于输入和预测的属性，则该算法提供程序将为其中的每个属性构建一个网络。
算法提供程序通过接受之前保留的定型数据集并将维持数据中的每个事例的实际已知值与网络的预测进行比较，即通过一个称为“批学习”的进程来同时迭代计算整个网络的所有输入的权重。 该算法处理了整个定型数据集后，将检查每个神经元的预测值和实际值。 该算法将计算错误程度（如果有错误），并调整与神经元输入关联的权重，并通过一个称为“回传”的过程从输出神经元返回到输入神经元。 然后，该算法对整个定型数据集重复该过程。 该算法支持多个权重和输出神经元，因此这个共轭梯度算法用于引导定型过程来分配和计算输入权重。 有关共轭梯度算法的探讨不属于本文档的讨论范围。
神经网络分析可以通过选定相关的影响因素及其取值，来分析其他影响因子的作用。如上图所述，年龄在25~36岁之间，没有孩子的北美家庭他们大多偏向于不购买自行车，只有收入在77093~35186之间，教授职位，活动范围在2~5Miles的人们才购买自行车，这就分析到在北美这中潜在客户的大前提下，存在一定特征的人们任然不购买自行车，从而为决策者多提供了一份信息，避免盲目投产造成的经济损失。
神经网络分析结果表明，通过确定相关属性的值，该分析模型能够定性计算出其他可预测的状态值，可用于市场假设分析。
4、Microsoft Naive Bayes 分析
Microsoft Naive Bayes 算法是一种可以快速生成并且适合预测性建模的分类算法。该算法仅支持离散属性或离散化属性。而且在给定可预测属性的情况下，它将所有输入属性都当做独立属性。与其他 Microsoft 算法相比，该算法所需的运算量小，因而能够快速生成挖掘模型，以发现输入列和可预测列之间的关系。可以使用该算法进行初始数据探测，然后根据该算法的结果使用其他运算量较大、更加精确的算法创建其他挖掘模型。
在给定可预测列的各种可能状态的情况下，Microsoft Naive Bayes 算法将计算每个输入列的每种状态的概率。使用Microsoft Naive Bayes 查看器可以直观地观察算法分布状态的方式。Microsoft Naive Bayes 查看器可列出数据集中的每个输入列。如果提供了可预测列的每种状态，它还会显示每一列中状态的分布情况。可以利用该视图确定对区分可预测列状态具有重要作用的输入列。例如，在此图中，如果某一客户的通勤距离为一至二英里，则该客户购买自行车的概率是 0.387，不购买自行车的概率是 0.287。在本示例中，该算法使用从诸如上下班路程之类的客户特征得出的数字信息来预测客户是否会购买自行车。
通过Microsoft Naive Bayes依赖关系网络图分析课得出，影响购买自行车的关键因素有三个，分别是：收入、地区和职业。显然，Microsoft Naive Bayes模型分析比Microsoft决策树更准确，提供的信息更全面，更具有价值。
我们还可以通过Microsoft Naive Bayes的属性特征，来进一步有针对性、有目的地对所研究的的是否购买自行车进行相关属性分析。如我们选择购买自行车，由此可观察到具备什么样特征属性的人群具有购买自行车的能力，结果显示：
Incomes:39050~71062
Region:Europe
这类人他们购买自行车的概率为45%左右。而
Incomes<39050
Region:Pacific 、North America
Occupation:Professional 、Clerical 、Skilled Manual、Management
这类人他们购买自行车的概率大概为23%左右。
通过属性对比可以观察到购买自行车与不购买自行车的群体之间你的差异，如上图结果显示：
Incomes:39050~71062
Region:Pacific
偏向于购买自行车，而
Region: North America
Incomes<39050
这类群体则不偏重于构面自行车。
以属性配置文件可以得出个影响因素在具体的影响因子中所占的比重，如下图所示：
下面是对收入（Income）的数字展现形式：
结论与展望
通过上述运用Microsoft 决策树分析、Microsoft 聚类分析、Microsoft 神经网络分析、Microsoft Naive Bayes 分析四种数据挖掘分析模型对历史数据进行不同层次、不同深度的剖析，可以得出以下结论与展望：
l 未来自行车市场应投放在除北美以外的欧洲、大洋洲等地；
l 同一地区中家庭孩子少于五个的属于目标客户或者潜在客户；
l 欧洲地区的单身男性，收入在10000~35175之间，购买概率大约在75%左右；属于目标客户。
l 欧洲地区的单身女性、活动范围在0~1Miles，购买概率大约在50%左右；属于目标客户。
l 欧洲地区家庭有2个孩子，收入在35176~56140之间的持家者，购买概率大约在30%左右，有上升趋势；属于潜在客户。
l 大洋洲属于潜在市场。收入在39050~71062之间的客户群体属于目标客户群；输入 低于39050的属于潜在客户群
另附：
数据预测部分见红体标注
第二篇：20xx年中国折叠自行车市场前景预测报告
2011-20xx年中国折叠自行车市场调研与
未来前景预测报告
折叠自行车特征是该车用升降手闸使整车轴心向上提升折叠成超小体积的轴心型便携折叠车的整体结构，整车折叠后放进布袋（箱包）中成为折叠自行车的一体化结构。在制作中则需要用锁紧合页将车架及龙头、车座相连接；锁紧合页装有弹簧、钢索（线闸）等，方便操作；升降手闸可控制锁紧合页，确保安全和方便。 本实用新型构思新颖，结构简洁合理，能轻松折叠和展开，携带和使用方便舒适，生产工艺成熟，极易推广普及、到目前为止市场前景非常的看好。 《2011-20xx年中国折叠自行车市场调研与未来前景预测报告》共十三章。首先介绍了折叠自行车产业相关概述、中国折叠自行车产业运行环境等，接着分析了中国折叠自行车行业市场运行的现状，然后介绍了中国折叠自行车市场竞争格局。随后，报告对中国折叠自行车做了重点企业经营状况分析，最后分析了中国折叠自行车行业发展趋势与投资预测。您若想对折叠自行车产业有个系统的了解或者想投资折叠自行车行业，本报告是您不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
第一章 折叠自行车产业相关概述
第一节 自行车相关阐述
一、自行车的种类
1
二、自行车的发展革新
三、中国自行车的制造工艺
第二节 自行车制造材料分析
一、铬钼钢车架
二、碳纤车架
三、钛车架
四、铝制车架
第三节 折叠车概述
一、折叠车设计原则
二、车架管材与原料
三、折叠车技术组成
第二章 20xx年世界折叠自行车运行态势分析
第一节 20xx年世界折叠自行车行业市场透析
一、世界折叠自行车市场消费特点
二、世界折叠自行车品牌市场分析
三、世界折叠自行车市场动态分析
五、英设计师造四轮折叠自行车缓解交通压力
第二节 20xx年世界主要国家折叠自行车运行分析
一、美国
二、欧洲
三、德国
第三节 2011-20xx年世界折叠自行车行业新趋势分析
第三章 20xx年中国折叠自行车产业运行环境解析
第一节 20xx年中国宏观经济环境分析
一、GDP历史变动轨迹分析
二、固定资产投资历史变动轨迹分析
三、20xx年中国宏观经济发展预测分析
第二节 20xx年中国折叠自行车市场政策环境分析
一、国家颁布实施《自行车安全要求》新标准 2
二、合理规划自行车存车设施
三、中国电动自行车相关法律和标准
四、全国自行车购销推行实名制
第三节 20xx年中国折叠自行车市场社会环境分析
第四章 20xx年中国折叠自行车行业市场运行态势剖析
第一节 20xx年中国折叠自行车行业动态分析
一、折叠自行车最高13.5万元亮相自行车展
二、美国CPSC对中国产折叠自行车实施召回
三、中高档折叠自行车在平乡下线
第二节 20xx年中国折叠自行车产业现状综述
一、自行车制造大国向制造强国的转变分析
二、自行车产业重组升级步伐加快
三、自行车产品创新和品质提升加速
第三节 中国自行车产业要走创意之路
第五章 2008-20xx年中国折叠自行车制造行业数据监测分析
第一节 2008-20xx年中国折叠自行车制造行业总体数据分析
一、20xx年中国折叠自行车制造行业全部企业数据分析
二、20xx年中国折叠自行车制造行业全部企业数据分析
三、20xx年中国折叠自行车制造行业全部企业数据分析
第二节 2008-20xx年中国折叠自行车制造行业不同规模企业数据分析 一、20xx年中国折叠自行车制造行业不同规模企业数据分析
二、20xx年中国折叠自行车制造行业不同规模企业数据分析
三、20xx年中国折叠自行车制造行业不同规模企业数据分析
第三节 2008-20xx年中国折叠自行车制造行业不同所有制企业数据分析 一、20xx年中国折叠自行车制造行业不同所有制企业数据分析
二、20xx年中国折叠自行车制造行业不同所有制企业数据分析
三、20xx年中国折叠自行车制造行业不同所有制企业数据分析
3
第六章 2008-20xx年中国折叠自行车产量统计分析
第一节 2008-20xx年全国折叠自行车产量分析
第二节 20xx年3月全国及主要省份折叠自行车产量分析
第三节 20xx年3月折叠自行车产量集中度分析
第七章 20xx年中国折叠自行车市场运行态势分析
第一节 中国折叠自行车市场运行特点分析
第二节 20xx年中国折叠自行车市场运行分析
一、折叠自行车市场供给情况分析
二、近几年中国自行车销量分析
三、折叠自行车市场需求情况分析
四、影响刀具市场折叠自行车的因素分析
第三节 20xx年中国折叠自行车进出进出口分析
一、自行车行业出口低迷状态
二、折叠自行车进出口贸易分析
二、折叠自行车进出口产品特点及流向
三、影响折叠自行车进出口的因素分析
第四节 20xx年中国折叠自行车市场价格分析
一、品牌自行车市场价格同比分析
二、折叠自行车市场价格走势分析
三、影响价格的因素分析
第八章 20xx年国内外折叠自行车品牌市场营销态势分析
第一节 大行DAHON
一、产品性价比分析
二、产品市场定位
三、品牌营销策略分析
四、消费者品牌美誉度分析
五、市场营销态势
第二节 捷安特GIANT
第三节 凤凰自行车
4
第四节 飞鸽自行车
第五节 邦德.富士达
第六节 欧亚马Oyama
第七节 赛克Sykee
第八节 捷马GAMMA
第九节 喜德盛XDS
第十节 A-bike
第九章 20xx年中国折叠自行车市场竞争格局透析
第一节 20xx年中国折叠自行车市场竞争格局
一、电动自行车对其综自行车的冲击
二、折叠自行车竞争与合作
三、折叠自行车品牌竞争力分析
第二节 20xx年中国折叠自行车行业集中度分析
一、市场集中度分析
二、生产企业的集中分布
第三节 折叠自行车市场竞争优势分析
第四节 2011-20xx年中国折叠自行车行业竞争趋势分析
第十章 20xx年世界品牌折叠自行车企业营运状况浅析
第一节 美国DAHON(大行)集团
一、公司概况
二、产品研究进展
三、品牌竞争力分析
四、国际化发展战略分析
第二节 日本JHC
一、公司概况
二、在华市场销售情况
三、品牌竞争力分析
四、国际化发展战略分析
第三节 美国一秒钟
5
一、公司概况
二、在华市场销售情况
三、品牌竞争力分析
四、国际化发展战略分析
第四节A-bike
一、公司概况
二、在华市场销售情况
三、品牌竞争力分析
四、国际化发展战略分析
第十一章 20xx年中国折叠自行车优势企业竞争关键性财力指标分析
第一节 中路股份有限公司
一、企业概况
二、企业主要经济指标分析
三、企业盈利能力分析
四、企业偿债能力分析
五、企业运营能力分析
六、企业成长能力分析
第二节 欧亚马自行车（太仓）有限公司
一、企业概况
二、企业主要经济指标分析
三、企业盈利能力分析
四、企业偿债能力分析
五、企业运营能力分析
六、企业成长能力分析
第三节 捷安特（中国）有限公司
一、企业概况
二、企业主要经济指标分析
三、企业盈利能力分析
四、企业偿债能力分析
6
五、企业运营能力分析
六、企业成长能力分析
第四节 美利达自行车（中国）有限公司
一、企业概况
二、企业主要经济指标分析
三、企业盈利能力分析
四、企业偿债能力分析
五、企业运营能力分析
六、企业成长能力分析
第五节 大行车业（深圳）有限公司
一、企业概况
二、企业主要经济指标分析
三、企业盈利能力分析
四、企业偿债能力分析
五、企业运营能力分析
六、企业成长能力分析
第六节 深圳市喜德盛自行车有限公司
一、企业概况
二、企业主要经济指标分析
三、企业盈利能力分析
四、企业偿债能力分析
五、企业运营能力分析
六、企业成长能力分析
第七节 天津开发区捷马车业有限公司
一、企业概况
二、企业主要经济指标分析
三、企业盈利能力分析
四、企业偿债能力分析
五、企业运营能力分析
六、企业成长能力分析
7
第八节 上海永久股份有限公司
一、企业概况
二、企业主要经济指标分析
三、企业盈利能力分析
四、企业偿债能力分析
五、企业运营能力分析
六、企业成长能力分析
第九节 凤凰股份有限公司
一、企业概况
二、企业主要经济指标分析
三、企业盈利能力分析
四、企业偿债能力分析
五、企业运营能力分析
六、企业成长能力分析
第十二章 2011-20xx年中国折叠自行车行业发展趋势与前景展望分析
第一节 2011-20xx年中国折叠自行车行业发展前景分析
一、自行车产业发展前景分析
二、个性化折叠自行车前景可观
第二节 2011-20xx年中国折叠自行车趋势浅析
一、折叠自行车的发展趋势
二、电动折叠自行车的发展趋势
第三节 2011-20xx年中国折叠自行车行业市场预测分析
一、自行车产量预测分析
二、中国折叠自行车市场消费情况预测分析
三、进出口贸易情况预测分析
第四节 2011-20xx年中国折叠自行车市场盈利预测分析
第十三章 2011-20xx年中国折叠自行车行业投资前景预测分析
第一节 20xx年中国折叠自行车行业投资环境分析
第二节 20xx年中国折叠自行车行业投资周期分析
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一、经济周期
二、增长性与波动性
三、成熟度分析
第三节 2011-20xx年中国折叠自行车行业投资机会分析
一、投资吸引力分析
二、区域投资机会分析
第四节 2011-20xx年中国折叠自行车行业投资风险分析
一、市场运营机制风险
二、市场竞争风险
三、技术风险
四、进退入风险
第五节 专家投资建议
图表目录：（部分）
图表：2005-20xx年国内生产总值
图表：2005-20xx年居民消费价格涨跌幅度
图表：20xx年居民消费价格比上年涨跌幅度（%）
图表：2005-20xx年国家外汇储备
图表：2005-20xx年财政收入
图表：2005-20xx年全社会固定资产投资
图表：20xx年分行业城镇固定资产投资及其增长速度（亿元） 图表：20xx年固定资产投资新增主要生产能力
图表：中路股份有限公司主要经济指标走势图
图表：中路股份有限公司经营收入走势图
图表：中路股份有限公司盈利指标走势图
图表：中路股份有限公司负债情况图
图表：中路股份有限公司负债指标走势图
图表：中路股份有限公司运营能力指标走势图
图表：中路股份有限公司成长能力指标走势图
图表：欧亚马自行车（太仓）有限公司主要经济指标走势图 9
图表：欧亚马自行车（太仓）有限公司经营收入走势图 图表：欧亚马自行车（太仓）有限公司盈利指标走势图 图表：欧亚马自行车（太仓）有限公司负债情况图
图表：欧亚马自行车（太仓）有限公司负债指标走势图
图表：欧亚马自行车（太仓）有限公司运营能力指标走势图 图表：欧亚马自行车（太仓）有限公司成长能力指标走势图 图表：捷安特（中国）有限公司主要经济指标走势图 图表：捷安特（中国）有限公司经营收入走势图
图表：捷安特（中国）有限公司盈利指标走势图
图表：捷安特（中国）有限公司负债情况图
图表：捷安特（中国）有限公司负债指标走势图
图表：捷安特（中国）有限公司运营能力指标走势图 图表：捷安特（中国）有限公司成长能力指标走势图
图表：美利达自行车（中国）有限公司主要经济指标走势图 图表：美利达自行车（中国）有限公司经营收入走势图 图表：美利达自行车（中国）有限公司盈利指标走势图 图表：美利达自行车（中国）有限公司负债情况图
图表：美利达自行车（中国）有限公司负债指标走势图
图表：美利达自行车（中国）有限公司运营能力指标走势图 图表：美利达自行车（中国）有限公司成长能力指标走势图 图表：大行车业（深圳）有限公司主要经济指标走势图 图表：大行车业（深圳）有限公司经营收入走势图
图表：大行车业（深圳）有限公司盈利指标走势图
图表：大行车业（深圳）有限公司负债情况图
图表：大行车业（深圳）有限公司负债指标走势图
图表：大行车业（深圳）有限公司运营能力指标走势图 图表：大行车业（深圳）有限公司成长能力指标走势图 图表：深圳市喜德盛自行车有限公司主要经济指标走势图 图表：深圳市喜德盛自行车有限公司经营收入走势图 图表：深圳市喜德盛自行车有限公司盈利指标走势图 10
图表：深圳市喜德盛自行车有限公司负债情况图
图表：深圳市喜德盛自行车有限公司负债指标走势图
图表：深圳市喜德盛自行车有限公司运营能力指标走势图
图表：深圳市喜德盛自行车有限公司成长能力指标走势图
图表：天津开发区捷马车业有限公司主要经济指标走势图
图表：天津开发区捷马车业有限公司经营收入走势图
图表：天津开发区捷马车业有限公司盈利指标走势图
图表：天津开发区捷马车业有限公司负债情况图
图表：天津开发区捷马车业有限公司负债指标走势图
图表：天津开发区捷马车业有限公司运营能力指标走势图
图表：天津开发区捷马车业有限公司成长能力指标走势图
图表：上海永久股份有限公司主要经济指标走势图
图表：上海永久股份有限公司经营收入走势图
图表：上海永久股份有限公司盈利指标走势图
图表：上海永久股份有限公司负债情况图
图表：上海永久股份有限公司负债指标走势图
图表：上海永久股份有限公司运营能力指标走势图
图表：上海永久股份有限公司成长能力指标走势图
图表：凤凰股份有限公司主要经济指标走势图
图表：凤凰股份有限公司经营收入走势图
图表：凤凰股份有限公司盈利指标走势图
图表：凤凰股份有限公司负债情况图
图表：凤凰股份有限公司负债指标走势图
图表：凤凰股份有限公司运营能力指标走势图
图表：凤凰股份有限公司成长能力指标走势图
图表：2011-20xx年中国折叠自行车行业消费量预测
图表：2011-20xx年中国折叠自行车市场前景预测
《2011-20xx年中国折叠自行车市场调研与未来前景预测报告》共十三章。内容严谨、数据翔实，更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展 11
动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。
本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行研究分析。它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。
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