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研究说明 中国大消费行业已从高速增长步入高质量增长阶段，“海外消费复盘”系列报告聚焦海外代表性龙头及行业变革，借鉴成熟市场经验，研判未来消费板块发展趋势和投资机会。本文复盘便利店龙头日本711五十年创业历史，详解连锁便利店商业模式迭代升级脉络，探究公司成功秘诀，展望中国便利店行业未来发展方向。 　　历史复盘 　　便利店集大成者，引领行业发展。日本711在CEO铃木敏文带领下，1974年自美国引入便利店模式，推行密集选址/共同配送/团队研发/单品管理策略，并增加ATM/水电费缴纳等服务功能强化“便利”属性，塑造日式便利店经营范式。30年间日本711门店突破1万家，便利店行业总计3.7万家，渠道销售额占日本消费总额近6%。2010年后顺应老龄/少子化浪潮，定位“近くて便利”，聚焦自有品牌7Premium为代表的鲜食产品、增强配送服务，加密门店开启二次增长。截至2022年，日本711门店破2万家，年利润2030亿日元，销售市占率超40%。

　1、会员信息管理：会员分类 ：按会员类别设置每个商品不同折扣和积分率；会员信息管理；可以自定义会员资料标题，以更符合自己对会员管理的需求； 2、商品信息管理：商品分类，商品信息管理；商品库存管理； 　3、会员消费：按不同的会员类别和消费商品，自动计算积分和折扣金额；收费可以会员卡、现金、积分和其他多种收费方式； 　4、记次管理：记录记次项目，按次消费； 　5、会员充值：分充值金额和赠送金额，充值的时候可以赠送金额以激励会员的充值；积分兑换：消费产生积分兑换礼品； 　6、完善的权限管理，可以设置不同操作员不同权限； 　7、统计查询功能：按不同时间段和条件查询消费、充值和会员信息等信息； 　8、短信功能：能在会员开户、充值、消费、积分兑换时自动发送，在会员生日、会员卡到期时发送信息，也能群发各种信息等； 　9、支持多种卡类型：普通卡、磁条卡、条码卡、ID卡、IC卡和可视卡等； 　10、自定义会员标题/小票打印格式，更换皮肤，让软件更符合您的需求。

"十三五"规划开展以来,陕西省大力发展出口贸易活动,同时能源消费增速也呈逐年回落的趋势。然而,能源消费总量的持续攀升,严重制约着陕西省经济的快速发展。因此,研究出口贸易与能源消费之间的关系,对促进陕西省以及整个内陆地区的经济增长都具有十分重要的意义。在协整分析的理论基础上,运用Granger因果关系检验、误差修正模型(ECM)和脉冲响应函数等方法,就陕西省出口贸易与能源消费之间关系进行实证研究。结果表明,从短期分析,陕西省出口贸易与能源消费之间表现为双向Granger因果关系;从长期分析,二者之间存在稳定均衡的协整关系。陕西省出口贸易的当期波动对能源消费有显著的影响,能源消费短期内可以增加出口贸易,但随着时间的推移速度逐渐放缓。

在深化供给侧改革的过程中，中国的经济运行呈现出稳定发展的良好势头，消费在促进经济增长中已开始发挥突出作用。 但是，对于“消费升级”还是“消费降级”，仍然存在很多不同的看法。 基于1993年至2016年中国城镇居民的八种消费数据，本文采用时间序列全球主成分分析法和ELES模型，从三个层次的消费水平对纵向时间序列数据进行实证分析，消费结构和消费者满意度。 结果表明，城镇居民消费水平稳步提高，消费结构不断优化，消费者满意度明显提高。 在这个阶段，中国确实处于消费升级的时期，而不是私有部门提出的减少消费的时期。 因此，在供给侧结构性改革的大背景下，完善收入分配制度，提高劳动力供给质量，开发科学和医疗设备等措施是加快我国消费升级的根本途径。

人口结构对居民平均消费倾向的影响研究--基于2003-2012年的省际面板GMM估计，罗琲儿，蔡彤，本文利用2003-2012年中国31个省区的面板数据，采用差分及系统广义矩估计方法，分析人口结构，包括年龄、性别、学历、家庭及婚姻结构�

县域财政金融政策与居民消费的分层差异研究，温涛，王汉杰，县域消费市场的推进是

merchants_bank 消费金融场景下的用户购买预测 A榜： 53名 线上 0.86871 B榜： 48名 线上 0.86027 特征分析： 一. 个人属性与信用卡消费数据：包含80000名信用卡客户的个人属性与信用卡消费数据，其中包含枚举型特征和数值型特征，均已转为数值并进行了脱敏和标准化处理。 （无缺失，待具体分析） 二. app操作行为日志：上述信用卡客户中，部分已绑定掌上生活app的客户，在近一个月时间窗口内的所有点击行为日志。（有缺失） 其中，点击模块名称均为数字编码（形如231-145-18），代表了点击模块的三个级别（如饭票-代金券-门店详情） 三. 标注数据：包括客户号及标签。其中，标签数据为用户是否会在未来一周，购买掌上生活app上的优惠券。

merchants_bank_src 特征:信用卡消费数据+点击模块 问题一:用户操作日志只有一部分没有 解决方法:填充数据(根据已经知道的用户操作日志数据建立模型,用模型去预测预测没有日志的用户的操作日志) 问题二:样本不平均(0和1不平衡,0多) 解决方法:向下采样 问题三:特征过少 解决方法:特征交叉(几个特征结合) 问题四:特征增加后进行特征选择 方法:计算每个特征的信息熵