
12月2日,赶集网发布《2014年二手车行业分析报告》,从二手车品牌、价位、车型、颜色、车系、最保值品牌等基本情况,深入探讨二手车用户特征,并进一步解密二手车市场交易现状。据了解,本报告基于赶集网二手车频道每年上百万的二手车大数据,全面剖析二手车交易的方方面面。
成都二手车活跃 大众经济实惠受青睐
赶集网《2014年二手车行业分析报告》显示,2014年成都二手车市场较为活跃,成为换车最频繁的城市;郑州、厦门二手车市场则相对低迷。从发布数据的绝对值来看,北京2014年二手车发布数据超过40万,位列各大城市之首,其次是上海。2014年二手车交易线上渠道占二手车交易总量的40%,以赶集网为首的线上交易平台渗透率越来越高,成长空间较大。
在众多二手车品牌中,经济实惠的大众车最受青睐,其发帖量遥遥领先于其他品牌,其次是丰田和本田两个日系品牌。记者了解到,在140个二手车品牌中有38个品牌二手车发帖数量在1万以上,二手车行业品牌竞争非常激烈。
二手车主求低调 最看中经济实惠
与新车买家不一样的是,二手车主更低调。购买二手车用户中,男性占86.1%,女性仅占13.9%。而从颜色上来看,黑色二手车最受欢迎,其次是白色和红色。除了颜色外,车系也是二手车买家考虑的主要因素。经济实惠的日本车和严谨沉稳的欧洲车更受青睐,分别占31%和29%,而国产车则不那么抢手,仅占总体的11%。
而从二手车价位分布来看,用户倾向价位低于15万元的二手车,占总体68.9%。其中,5万-10万价位的二手车最受大众消费者青睐,占总体的20.6%,其次是3-5万价位的二手车,占17.6%。可见二手车买家对中低价位的车情有独钟,他们选择二手车或为过渡性车辆,或是以相对较低的价格购入心仪车辆。
此外,在报告中,赶集网还提供了用户购买二手车最关注的因素及二手交易小提示。赶集网二手车频道负责人王晓宇表示,二手车买家一定要仔细关注车辆的行驶里程、车龄、零排放、价格、车况、外观、内饰、操作性等各个方面,综合车辆优劣势,可以多方考察,进而决定是否购买。
当前,二手车市场正呈现着爆发式的增长态势。据统计,2014年整体二手车交易额将达到5000亿,整体的汽车交易量将同比2013年翻番;而从未来看,市场潜力更是令人振奋,从汽车保有量来看,目前中国的汽车保有量为1.4亿,成熟市场美国的二手车交易量为汽车保有量的3倍,发达国家二手车交易量为汽车保有量的20%,而中国远低于这一数字。
庞大的二手车市场,以及行业的发展滞后,成为二手车电商重要掘金机会,为切入二手车市场,赶集网推出赶集好车项目,并加大对O2O的战略投入。赶集网CEO杨浩涌表示,赶集好车在未来一年的交易额将达到100亿元。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02