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。
报告目录
第一章中国网络信贷用户使用行为分析
1.1 中国网民申请贷款情况及最常使用渠道分布
1.2 中国网民申请贷款通过情况及最常使用渠道贷款通过情况
1.3 中国网民最常使用贷款渠道涉及线下环节情况
1.4 中国网民申请贷款金额及主要用途分布
1.5 中国网民申请贷款最常使用渠道的最主要用途分布
1.6 中国网民贷款的还款年化利率及其他成本分布
1.7 中国网民贷款的资金到账时间及最终到账资金占比
第二章中国网络信贷用户使用偏好分析
2.1 中国网民最常使用贷款渠道担保物提供情况
2.2 中国网民最常使用贷款渠道可否在移动端操作情况
2.3 中国网民申请贷款所需资料获取难度分布情况
2.4 中国网民偿还贷款的方式选择情况
2.5 中国网民了解贷款的渠道分布情况
2.6 中国网民选择现有贷款渠道的分布情况
第三章中国网络信贷用户P2P、电商平台使用情况
3.1 中国网民选择P2P平台申请贷款的情况
3.2 中国网民对P2P平台贷款综合成本的评价
3.3 影响中国P2P小额信贷用户更换贷款渠道的原因分布
3.4 中国网民选择电商平台申请消费贷款的主要原因
3.5 中国网民选择电商平台贷款购买主要产品分布
3.6 中国网民选择电商平台进行消费贷款而非信用卡的原因
3.7 中国网民选择P2P、电商平台申请贷款的主要用途分布
第四章中国网络信贷用户基本属性分析
4.1 中国网民申请贷款的地域分布
4.2 中国网民申请贷款的性别及年龄分布
4.3 中国网民申请贷款的学历分布
4.4 中国网民申请贷款的职业分布
4.5 中国网民申请贷款的个人月收入及个人可支配月零用钱分布情况
图表目录
图1-1 2019年中国网民申请贷款情况
图1-2 2019年中国网民申请贷款最常使用渠道分布
图1-3 2019年中国网民申请贷款通过情况
图1-4 2019年中国网民申请贷款最常用渠道的通过情况
图1-5 2019年中国网民最常使用贷款渠道涉及线下操作环节情况
图1-6 2019年中国网民申请贷款的金额分布
图1-7 2019年中国网民申请贷款的最主要用途分布情况
图1-8 2019年中国网民最常使用贷款渠道申请贷款的最主要用途分布
图1-9 2019年中国网民申请贷款的还款年化利率分布
图1-10 2019年中国网民申请贷款的最主要成本分布情况
图1-11 2019年中国网民贷款的资金到账时间分布
图1-12 2019年中国网民申请贷款的最终到账资金占比
图2-1 2019年中国网民最常使用贷款渠道提供担保物情况
图2-2 2019年中国网民最常使用贷款渠道是否可在移动端操作情况
更多图表见正文.......
研究方法
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预判,助力企业商业决策。
数据来源
本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
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