중국 8 월 20 일 베이징에서 인터넷 네트워크 정보 센터는 42 "중국 인터넷 개발 현황 통계 보고서를 발표 했다."
이 보고서는 올해 6 월 30 일 현재, 중국의 인터넷 사용자의 크기는 휴대 전화 사용자가 7억8800만, 최대 98.3%에 대 한 회계에 도달 8억200만에 도달 보여줍니다.
인터넷은 중 년의 사람들을 강화 하고있다
보고서에 따르면, 6 월 2018, 중국의 인터넷 사용자의 크기는 8억200만에 도달, 57.7%의 침투 율, 올해의 상반기 2968만 사람들, 2017%의 3.8 성장의 끝에 비해, 중국의 휴대 전화 사용자가 최대 7억8800만. 나이 구조에서, 젊음에 중국의 인터넷 사용자, 젊음 및 중간 나이 든 그룹은 주로. 올해 6 월 현재로, 10에서 39 년 오래 된 그룹은 총 네티즌의 70.8%를 차지 했다, 보고는 보여주었다. 그 중, 인터넷 사용자의 20 ~ 29 세 나이 섹션은 최고를 차지, 최대 27.9%.
30 세에서 49 세, 인터넷 사용자의 비율은 2017의 끝에 36.7%에서 39.9%로 증가 하 고, 네트워크는 중 년 사람들에서 강화 되었다. 학문적 인 구조의 전망에서, 중국 네티즌은 중 등 교육의 수준에서 주로 이다.
올해 6 월 현재로, 인터넷 사용자의 비율은 중학교/중 등/기술 학교에서 37.7%와 25.1%, 각각, 그리고 인터넷 사용자의 비율은 대학 학위 이상으로 10%와 10.6% 이었다. 소득, 인터넷 사용자의 그룹에 5000 위안 2000의 월 소득은 상대적으로 높다.
6 월 현재로, 3000 yuan에 2001 원의 월 소득, 그룹에 있는 3001에 5000 yuan는 각각 15.3%와 21.5%를 차지 했다.
3억6400만까지 온라인 테이크 아웃 사용자 이 보고서는 온라인 테이크 아웃 사용자의 크기가 계속 확장 되 고 있음을 보여 줍니다. 통계에 따르면, 6 월 현재로, 사용자의 중국의 온라인 판매는 6%의 2017 성장의 끝과 비교 된 3억6400만를 도달 했다.
그 중 에서도, 핸드셋 온라인은 3억4400만에 도달 하는 사용자 규모를 판매, 성장률은 6.6%, 43.6%에 도달 하는 비율을 사용 합니다. 공유 여행은 또한 고속 사용자의 성장을 열었다.
2018의 상반기, 30.6%, 43.2%와 네티즌의 37.3%는 공유 자전거를 사용, 예약 택시, 예약 된 자동차/급행 열차, 도달 2억4500만, 3억4600만, 2억9900만, 각각에 의해 증가 11%, 20.8% 그리고 26.5% 각각 2017의 끝에. 이 보고서는 온라인 쇼핑과 인터넷 결제가 응용 프로그램의 사용자의 상대적으로 높은 비율이 되 고 있다는 것을 보여줍니다.
올해 6 월 현재로, 중국의 인터넷 쇼핑 사용자 및 사용자의 총 수의 온라인 지불의 사용은 71%를 차지 했다.
인터넷 금융 관리, 보고서는 2017의 끝에서 중국에서 인터넷 뱅킹의 사용은 16.7%에서 6 월 2018 21%로 증가 하는 것을 보여줍니다, 인터넷 뱅킹 사용자는 3974만에 의해 증가,의 절반 년 성장 속도 30.9%.
짧은 비디오 응용 프로그램의 급속 한 상승 보고서는 또한 올해 상반기, 네트워크 엔터테인먼트 시장의 수요가 강한 보여줍니다. 그들의 사이에서, 짧은 영상 신청 급속 한 상승, 네티즌의 74.1% 사용 짧은 영상 신청, 5억9400만까지 각 뜨거운 짧은 영상 신청 사용자 가늠 자.
또한, 온라인 방송 사용자 4억2500만, 지난해 말부터 294만의 작은 증가에 도달 했습니다. zenyu, 중국 인터넷 네트워크 정보 센터의 이사, 3 차원 정보 전달자, 풍부 하 고 다양 한, 쌍방향 및 강한, 조각난 엔터테인먼트와 풀뿌리의 사용자의 요구를 충족 시킬 수로 짧은 비디오 지적 자신을 표현 하는 욕망을 사용 하는 사용자를 유치 합니다.
2017, 특히 2018 년 봄 축제 기간 동안, 짧은 비디오 애플 리 케이 션은 급속 하 게 3, 4-라인 도시로 침 몰 하 고 사용자의 규모를 지속적으로 성장 하고있다. ' 뿐만 아니라, 짧은 비디오 사용자의 크기와 사용의 길이의 증가와 함께 볼 수 수동, 기술 감사 속도는 릴리스의 속도의 내용과 함께, 비디오 콘텐츠를 제어할 수 없습니다, 일부 저속 한, 허위 비디오 콘텐츠를 네트워크 생태에 영향을, 맞춤 추천 알고리즘은 또한 사용자의 중독과 정보를 고치 실 쉽게 일으킬 수가 없어 방