В начале года маркетинговое агентство DISCOVERY AutoResearch (подразделение DISCOVERY Research Group) завершило очередное исследование «Парк транспортных средств в России: легковые, LCV, грузовые, автобусы, прицепы, мотоциклы».
По целому ряду причин результаты исследования для широкого круга клиентов мы можем предоставить только сейчас.
В отличие от многих исследований парка транспортных средств, которые можно встретить на рынке, данное исследование отличается максимально возможной полнотой и точностью предоставляемых сведений.
В исследовании агрегированы данные:
- О каждом из 83 Субъектов Федерации РФ семи федеральных округов РФ;
- Представлены сведения о 499 марках транспортных средств различных категорий, начиная с самых известных с большим парком и заканчивая очень мелкими;
- Представлены сведения об очень редких моделях автомобилей, число которых в парке транспортных средств России может измеряться десятком. Следовательно, группа «прочие модели» содержит только невозможные к определению марки.
- В отдельные категории транспортных средств выделены (1) легковые автомобили, (2) коммерческие автомобили (LCV), (3) грузовые автомобили, (4) автобусы, (5) прицепы, (6) мотоциклы, (7) прицепы легковые;
- Представлены сведения о каждом населенном пункте с численностью населения от 1000 человек. Соответственно в отчет включены не только крупные города, но также средние и мелкие города. Кроме того, содержатся сведения о небольших по численности селах, поселках, поселках городского типа и т.д. Это позволяет максимально подробно изучить парк каждого региона России!
- Возрастная структура парка показана, начиная с 1920 года выпуска.
- Также исследование содержит ряд дополнительных показателей, которые обычно не показывают в отчетах (например, категория владельца, тип двигателя, признак расположения руля и т.п.).
Цель исследования
Определить объем и структуру парка транспортных средств всех категорий в России.
Задачи исследования:
Определить объем и структуру парка транспортных средств всех категорий в России по:
- Федеральным округам.
- Субъектам федерации.
- Маркам и моделям.
- Годам выпуска ТС.
- Категории владельца ЛА (1-юр.лицо, 2-ч.л).
- Типу двигателя (1-бензиновый, 2-дизельный, 3-другой).
- Признаку расположения руля (1-левый, 2-правый).
Показатели базы данных транспортных средств в России:
- Федеральный Округ регистрации;
- Субъект Федерации регистрации;
- Марка;
- Модель;
- Тип марки;
- Тип ТС;
- Категория владельца ЛА (1-юр.лицо, 2-ч.л);
- Год выпуска автомобиля;
- Тип двигателя (1-бензиновый, 2-дизельный, 3-другой);
- Признак расположения руля (1-левый, 2-правый);
- Количество ТС.
Выдержка из отчета
|
FO
|
SF
|
Brand
|
Model
|
Brand type
|
Vehicle type
|
owner type
|
Release year
|
Engine type
|
Steering wheel type
|
Qty
|
|
СФО
|
Том. Обл.
|
Infiniti
|
G20
|
Зарубеж
|
Легковые
|
2
|
|
1
|
1
|
1
|
|
СФО
|
Том. Обл.
|
Infiniti
|
G35
|
Зарубеж
|
Легковые
|
1
|
|
1
|
1
|
1
|
|
СФО
|
Том. Обл.
|
Infiniti
|
G35
|
Зарубеж
|
Легковые
|
2
|
|
1
|
1
|
3
|
|
СФО
|
Том. Обл.
|
Infiniti
|
G35
|
Зарубеж
|
Легковые
|
2
|
|
1
|
1
|
3
|
Список основных марок транспортных средств, представленных в исследовании:
|
1. Alfa Romeo
|
18. Isuzu
|
35. Ssangyong
|
|
2. Audi
|
19. Kia
|
36. Subaru
|
|
3. Bmw
|
20. Land Rover
|
37. Suzuki
|
|
4. Chery
|
21. Lexus
|
38. Toyota
|
|
5. Chevrolet
|
22. Mazda
|
39. Volkswagen
|
|
6. Chrysler
|
23. Mercedes
|
40. Volvo
|
|
7. Citroen
|
24. Mitsubishi
|
41. Азлк
|
|
8. Daewoo
|
25. Nissan
|
42. Ваз
|
|
9. Daihatsu
|
26. Opel
|
43. Вмз
|
|
10. Dodge
|
27. Peugeot
|
44. Газ
|
|
11. Fiat
|
28. Pontiac
|
45. Ераз
|
|
12. Ford
|
29. Porsche
|
46. Заз
|
|
13. Great Wall
|
30. Renault
|
47. ИЖ
|
|
14. Honda
|
31. Rover
|
48. Луаз
|
|
15. Hyundai
|
32. Saab
|
49. Сеаз
|
|
16. Infiniti
|
33. Seat
|
50. Уаз
|
|
17. IRAN KHODRO
|
34. Skoda
|
|
Помимо перечисленных марок в отчете представлено еще 449 марки ТС!
Размерность отчета (базы данных исследования) «Парк транспортных средств Сибирского федерального округа: легковые, LCV, грузовые, автобусы, прицепы, мотоциклы» достигает нескольких миллионов строк. Их можно разбить на множество подчиненных таблиц (по маркам, моделям, регионам, годам выпуска и т.д.) меньшей размерности.
Содержащиеся в базе данных сведения позволяют самостоятельно выполнить любые требующиеся максимально подробные запросы.