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2016-04-16



                                                                                                                               

上周公布了82座城市的街区地图,比如这个:


北京



比如这个:


上海




        再比如这个:
        广州



        收到的反馈里问的最多的问题是:
        1、这些花花绿绿的颜色到底代表什么?
        2、 街区数据怎么用?
        今天将解答这两个主要问题。
        街区地图为何如此多彩?
        街区地图的颜色,其实是按照各个功能区来划分的。
        红色代表的是公共服务,黄色代表生活服务,绿色代表休闲服务、浅蓝代表商务服务,深蓝则代表教科文服务。




        某种服务集中的地区就会显示对应的颜色。



        很直观地就能发现,北京的确是个综合型的大都市,而上海则不愧为商业金融中心。
        街区数据究竟有多少种玩法呢?
        目前街区数据功能提供25种不同属性。



        不同的属性还可以任意叠加、对比,得出更为多元的分析结果。
        也就是说通过组合,我们可以开发出无数种新鲜玩法。
        那么这些属性具体应该怎么用呢?
        有一些街区由于功能的不同我们是无法直观比较的,比如想在北京开一家咖啡馆,不考虑成本的话,是开在三里屯更赚钱还是开在国贸更赚钱呢?相信没有人能一下给出答案。
        这两个街区,一个主打娱乐,一个主打商务,一个夜晚灯红酒绿,一个白天白领聚集。似乎是各有千秋,难以取舍。然而这种直观上的判断真的准确么?对这两个街区进行一次彻底客观的比较是不可能的么?
        在这种时候,街区数据就能帮你更客观地比较两个目标地区。
        我们就以三里屯和国贸为例,利用街区数据比较一下这两个街区。




首先,让我们来看看人流的变化。


国贸:




三里屯:





        从2010年到2015年再到未来的2020年,不同街区吸引的人流自然是不一样的,出现的增幅变化也各有不同。可以看到,国贸周边区域吸引人流的能力明显比东直门三里屯区域更强。
        让我们再来看看途经的公交线的数量。


国贸:



三里屯:




        可以看到国贸附近最多的一个街区可以有46条公交线经过,而即使东直门拥有汽车总站,也只有35条公交线经过,可见繁忙程度不一样。
       接着比较下两个区域的功能差异。


国贸:



三里屯:




        可以看到,在国贸附近,有不少街区以金融服务,购物服务,以及公司企业为主导,而三里屯东直门附近,则以餐饮,交通生活服务为主导,可以反映出两个区域的定位不一样。
        第四组对比,来看看两个区域拥有的商圈数量与质量。
        智图将不同性质的商圈分类为中心商业圈、区域商业圈、社区商业圈以及特色商业圈。不同街区因为其商业密集度、功能的不一致性,可以被划分为不同的商业圈。
        中心商业圈是指商业高度聚集,经营服务功能完善的商业中心,可以提供购物、餐饮、旅游、休闲、娱乐、服务、商务和金融的集聚。
        区域商业圈的商业集中度较强,可以满足区域内的购物、餐饮、休闲、娱乐需求。
        社区商业圈则以社区型购物中心或大中型超市为主,满足居民“开门七件事”,例如买菜、买药、饮食、文化活动、社区服务、邮寄、美容美发等。
        特色商业圈不一定符合以上的要求,但是因为其独有的特性,往往也能吸引大量的客流。例如旅游区,城市中较为著名的街区等。
        下面就来看看国贸和三里屯各自的商圈分布。


国贸:



三里屯



国贸作为CBD,拥有各种中心商圈,区域商圈,以及周边的社区商圈,而东直门三里屯区域则仅仅拥有社区商圈,并没有形成特别集中的辐射范围特别大的中心商圈。

第五组对比,比较两个区域内的地标建筑。


国贸:



三里屯:




        可以看到在国贸附近,有世贸天阶,建外SOHO,中央电视台等北京较著名的地点,也有金融大厦,金融中心等建筑。而在东直门三里屯附近,则是以办公写字楼为主。
       因此无论是从人流量、交通便捷程度、商圈分布还是从人群的层次来看,国贸都比三里屯更胜一筹。
       但如果从功能上考虑,三里屯的确更偏向于餐饮生活娱乐功能,而国贸则偏向于金融办公购物功能。
        以上只是街区数据一种最简单的应用,为的是用大家最熟悉的街区来分析,更便于理解。街区数据中还隐藏着更多高阶玩法,等着你去发现!









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2016-12-5 20:55:56
学习,谢谢分享。
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