第14章-基于基站定位数据的商圈分析
基于出租车GPS数据的商圈分析-计算机应用与软件
Ａ Ｎ Ａ Ｌ Ｙ Ｓ Ｉ ＳＯ ＦＢ Ｕ Ｓ Ｉ Ｎ Ｅ Ｓ ＳＣ Ｉ Ｒ Ｃ Ｌ ＥＢ Ａ Ｓ Ｅ ＤＯ ＮＴ Ａ Ｘ Ｉ Ｇ Ｐ ＳＤ Ａ Ｔ Ａ
Ｚ ｈ ｕＣ ｈ ａ ｎ ｇ ｓ ｈ ｅ ｎ ｇ ㊀Ｌ ｉ ｕＪ ｉ ｎ ｇ ｓ ｈ ｕ ａ ｉ ㊀Ｌ ｉ Ｓ ｈ ｕ ｏ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄＣ ｏ ｍ ｍ ｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｌ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕＵ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｌ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ７ ３ ０ ０ ５ ０ ， Ｇ ａ ｎ ｓ ｕ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
朱昶胜㊀刘敬帅㊀李㊀硕
（ 兰州理工大学计算机与通信学院㊀甘肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ５ ０ ）
摘㊀要㊀㊀出租车运营特性具有随机性、 即走即停、 覆盖范围广的特点， 行驶的起止点由乘客决定， 其运营规律能 够很好地反映乘客出行的特点。根据出租车 Ｇ Ｐ Ｓ 的定位数据在真实地理空间的覆盖情况， 可以还原居民出行的 活动轨迹， 挖掘潜在信息。提出采用出租车 Ｇ Ｐ Ｓ定位数据进行商圈分析。通过对 Ｇ Ｐ Ｓ定位数据进行网格划分、 聚类， 使用 Ｒ语言建立相应的数据模型以及对模型的应用和结果分析。实验结果表明， 将不同时段、 不同地点的 出租车特征进行统计分析做出折线图， 可以识别出不同商圈类型， 根据这些信息为潜在顾客的分布制定适宜的商 业对策。 关键词㊀㊀数据挖掘㊀Ｒ语言㊀Ｇ Ｐ Ｓ 数据㊀商圈分析 中图分类号㊀Ｔ Ｐ ３ ９ １ ㊀㊀㊀㊀文献标识码㊀Ａ ㊀㊀㊀㊀Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ ３ ８ ６ ｘ ． ２ ０ １ ７ ． １ ０ ． ０ ２ １
商圈分析ppt课件.ppt
商圈分析的意义在于：第一，一旦商圈确定以后就可相应地得到消费者的人口和社会经 济特征，可以通过政府机关来了解消费者情况，然后提供相应的产品和服务。商圈分析 是零售企业成功的必要条件。第二，可以确定促销活动。一旦商圈确定后，可以根据商 圈大小选择传媒，避免一个只有5公里商圈的大百货店却在全国性媒体上做广告的做法。 第三，对于在一定区域内已有分店的连锁店而言，可以确定新店是否会与老店争生意。 第四，在一定地理区域内可以确定上的缺点。如，距居民区太远，交通不便等。第六，像竞争情况、金融服务、 交通运输、劳动力是否易于获得，供应商的位置、法律限制等均可确定。因此商圈分析 是开店的第一步。
如果商圈内经济很好，居民收入稳定增长，则零售市场也会增长；如果商圈内产业多 角化，则零售市场一般不会因对某产品市场需求的波动而发生相应波动；如果商圈内 居民多从事同一行业，则该行业波动会对居民购买力产生相应影响，商店营业额也会 相应受影响，因此要选择行业多样化的商圈开业。
商圈分析的第一步是确定资料来源，包括销售记录分析、信用证交易分析、邮政编码 分析、调查等。第二步是确定调查的内容，包括购物频率、平均购买数量、顾客集中 程度。第三步是对商业圈的三个组成部分进行确定。第四步是确定商圈内居民人口特 征的资料来源。第五步是确定商圈内居民的特征。第六步是竞争与饱和情况的分析。 第七步是根据上述分析，确定是否在商圈内营业。最后要确定商店的区域、地点和业 态。
关于商圈内的人口规模、家庭数目、收入分配、教育水平和年龄分布等情况可从政府的 人口普查、购买力调查、年度统计等资料中获知。可从商业或消费统计公告中查到特定 商品的零售额，有效购买收入，总的零售额等资料。
在作商圈内竞争分析时必须考虑下列因素：现有商店的数量，现有商店的规模分布，新 店开张率，所有商店的优势与弱点，短期和长期变动以及饱和情况等。任何一个商圈都 可能处于商店过少、过多和饱和的情况。商店过少的商圈内只有很少的商店提供满足商 圈内消费者需求的特定产品与服务；商店过多的商圈，有太多的商店销售特定的产品与 服务，以致每家商店都得不到相应的投资回报；一个饱和的商圈商店数目恰好满足商圈 内人口对特定产品与服务的需要。饱和指数表明一个商圈所能支持的商店不可能超过一 个固定数量。
基于位置数据的商业模式分析研究
基于位置数据的商业模式分析研究随着移动互联网技术的发展和普及，越来越多的商业模式开始基于位置数据实现新的创新，这对商业模式的创新和优化带来了无限的可能性。
一、基于位置数据的商业模式定义基于位置数据的商业模式是指利用移动设备、传感器技术和互联网基础设施以及位置信息分析技术，对地理位置进行采集、分析和应用，将地理位置信息和商业活动相结合，实现商业价值的模式。
二、基于位置数据的商业应用1、LBS（Location Based Service）服务随着智能手机的普及，基于位置服务成为商家获取用户位置信息的坚实基础。
这种服务将用户的位置数据和周边商家资源相结合，帮助商家推送个性化的推广信息。
比如百度地图、高德地图等就是很典型的基于位置服务提供的“找商家”的服务。
2、基于位置的广告基于位置的广告是指以用户位置为基础，推送匹配地域的广告内容，从而提高广告投放效率。
不同的商家可根据自己的需求，在地图上标注广告区域，将广告更准确地推送给目标用户。
如Google Adsense、腾讯广告等广告平台都有提供这种基于位置的广告服务。
3、地图导航基于位置的导航服务为人们提供了更加便捷的出行路线规划。
谷歌地图、百度地图等都是非常典型的基于位置的导航应用。
用户可通过手机应用程序，输入指定位置，快速找到导航路线，方便出行。
4、区域营销基于位置的区域营销随着互联网外卖、团购等新型商业模式的兴起越来越流行。
商家可以通过检查用户所在的区域位置，向目标用户发送促销信息。
包括阿里巴巴蚂蚁金服、美团等、大部分聚焦于区域性消费的电商商家都通过该服务实现了用户与商家的有效沟通。
三、基于位置数据的商业模式的优势和局限优势：1、可准确定位消费群体，更加精准和个性化的推广服务。
2、避免了其他广告模式的烦扰，更加人性化和用户体验优秀。
3、数据的可视化分析，能够帮助商家深度挖掘用户消费行为。
4、商家可更为准确的掌握自己的客源和市场分布情况，进行针对性的营销和发展策略。
商圈分析原理及选址方法 ppt课件
从消费习惯角度来看。
商圈分析原理及选址方法
4、霍泰林模式 (Hotelling modol)
由于区位优势和商家追求利益最大化的目标驱动下,通过商业空间竞争而导致局部商 业聚集进一步扩大。
A
B
A
B
A
B
如图，假设有两个人口分布均匀的两个居住区，随着商业规模的扩大，A的商家开始侵入B居住区的市场。B区得商家开始 报复，继而浸入A区的市场。如此反复竞争，随着两个商区圈分的析规原模理扩及大选址和方发法展，最终商业在A、B两区的中心点形成商业集聚。 这说明，如果存在一种商品的集中消费区，那么所有经营该商品的商家都有向消费区中心聚集的趋势。
商圈分析原理及选址方法
6、商业聚集的形态
根据带状商业中心发展的不同时空结构，可以细分以下五类：
（1）传统街坊式市场： 东方独具的商业空间类型，具有悠久的历史。街是交通空间也是商业空间。
商圈分析原理及选址方法
6、商业聚集的形态
（2）商业大街：
西方城市公共交通出现以后形成的模式。随着人们通行能力的提高、活动范围的 扩大，促使原来散布在各个解放中的店铺纷纷向交通便利、人流频繁的干道上聚集。 这时，大型的百货在1852年诞生了，很快传遍西方各国，更加稳固了这种商业大街的 发展。也终于形成了商业大街的典型格式，在商业大街的最有利的位置上是大型的百 货商店，一般为两端；在中间街道两侧是专业商店和服务设施。
商圈分析原理及选址方法
商家利益驱动下的选择。
2、比较购物行为理论
比较购物行为指的是消费者在选择购物时不是仅仅选择去 最近一家地点就随之作出决定，而是在对多种经营同类业 态的商家进行比较之后，选择购买最适合的商品。
商圈运营分析方案
商圈运营分析方案背景城市中心的商圈是各个行业中重要的发展区域，其商业模式的成功将直接决定着企业的成败。
然而，随着消费者消费行为的快速变化和市场竞争的加剧，商圈经营者需要利用现代科技手段和数据分析来提高自身的竞争力和市场占有率。
分析模型商圈的运营分析主要依赖于数据分析和模型预测，可分为以下几个方面：1.人流量预测在商圈中，人流量是非常重要的指标。
人流量的预测能够帮助商圈经营者制定更准确的经营策略，以适应消费者行为的变化。
人流量预测主要基于历史数据和时间序列预测模型，通过计算历史人流量、大型活动、地铁站人流等来进行预测。
2.消费者画像商圈经营者需要对商圈内的消费者进行深入分析，以更好地进行产品和服务的定位。
消费者画像主要通过用户行为数据采集和分析，了解消费者的购买习惯、兴趣爱好、年龄性别等基础信息。
3.门店分布优化针对不同的商圈经营，商圈内门店数量和种类需要进行适宜的规划和布局。
因此，门店分布优化可以使得商圈的运营更加高效。
4.竞争对手分析了解竞争对手的经营策略、定价策略、商品需求量和市场份额等信息，有助于商圈经营者更好地把握市场动态和制定相关经营策略。
实施方案商圈的运营分析需要依靠数据分析平台和机器学习模型等创新技术实现。
具体实施方案为：1.数据采集安排针对人流量预测和消费者画像等，需要采集人流数据、应用程序数据、公共数据等。
商圈经营者可以与各大APP和公共服务组织合作，采集相关的数据，在运营分析平台上进行汇总和整理。
2.数据整合和清洗采集到的数据可能存在格式不一致、不完整或包含异常值等问题，因此需要进行数据整合和清洗。
可以通过Python等编程语言和数据分析工具进行数据清洗和预处理。
3.数据分析和模型预测采用多种机器学习算法进行分析，使用Tableau等可视化分析工具进行人流量分析，进行消费者人群分析和画像。
根据分析结果，制定门店分布优化，竞争对手分析等分析策略。
4.运营监测和优化商圈运营分析方案的实施需要不断进行运营监测和优化，不断更新商圈运营策略，以更好地适应市场的变化。
商圈分析原理及选址方法
商圈分析原理及选址方法汇报人：日期:•商圈分析概述•商圈分析原理•商圈选址方法目录•商圈分析工具与技术•案例研究01商圈分析概述商圈是指一个商业中心或店铺的吸引顾客的地理区域。
这个区域内的顾客主要来源于该商业中心的吸引力，而这种吸引力又受到多种因素的影响，如店铺的商品、服务、环境、价格等。
商圈定义商圈的范围通常由顾客的来源地和交通状况决定。
商圈的大小和形状会因商业中心的特点和位置而有所不同，一般来说，商业设施的规模越大，其商圈的范围也就越大。
商圈范围核心商圈核心商圈是最接近商业中心的区域，顾客来此购物最为方便。
一般来说，核心商圈的顾客数量会占到商业中心总顾客数的50%-80%。
次级商圈次级商圈是距离核心商圈较远的区域，顾客来此购物相对不太方便。
次级商圈的顾客数量占商业中心总顾客数的15%-30%。
边缘商圈边缘商圈是距离商业中心最远的区域，顾客来此购物最为不便。
边缘商圈的顾客数量占商业中心总顾客数的5%-10%。
通过商圈分析，可以了解区域内消费者的消费习惯、需求和偏好，从而为商业中心制定合适的定位策略。
确定商业中心定位通过商圈分析，可以了解区域内其他商业中心的竞争状况，从而采取有效的竞争策略，提高商业中心的竞争力。
提高商业中心竞争力通过商圈分析，可以了解区域内消费者的分布状况和流动规律，从而优化商业中心的资源配置，提高经营效率。
优化商业中心资源配置通过商圈分析，可以预测商业中心的发展前景，从而制定科学的发展规划。
预测商业中心发展前景商圈分析的意义02商圈分析原理确定商圈范围的大小和潜在顾客的数量。
商圈规模分析是评估商圈内顾客的分布和数量，以及商圈的潜在扩张空间。
通过了解商圈规模，企业可以更好地了解市场需求和竞争态势。
详细描述总结词研究商圈内商业设施的布局和相互关系。
详细描述商圈结构分析包括对商圈内商业设施的类型、数量、位置和相互关系的评估。
这有助于企业了解商圈内部的竞争状况和商业生态，从而制定更有针对性的营销策略。
分析商圈范文
分析商圈范文商圈分析范文。
一、商圈背景。
商圈是指一个地区内商业活动集中、商业设施密集、商业交易频繁的区域，是城市中商业活动最为繁荣的地方。
商圈的兴衰对于城市的经济发展和居民生活质量有着重要的影响。
商圈分析是对商圈内各种商业活动、商业设施、商业环境等进行系统的调查和研究，目的是为了更好地了解商圈的运行状况，为商圈的发展提供科学的依据和决策支持。
二、商圈分析内容。
1. 商圈位置及规模。
商圈的位置对于商业活动的发展至关重要。
通常来说，商圈位于城市中心地带，交通便利，人流量大。
商圈的规模可以从商业设施的密集程度、商业活动的繁荣程度等方面来进行评估。
2. 商圈内商业设施分布。
商圈内的商业设施包括商场、超市、专卖店、餐饮店、娱乐场所等。
商圈分析需要对这些商业设施的种类、数量、规模、品质等进行详细的调查和统计，以便更好地了解商圈内商业设施的概况。
3. 商圈内商业活动状况。
商圈内的商业活动状况可以从商业交易额、商业租金、商家数量、员工数量、营业时间等方面进行分析。
这些数据可以反映出商圈内商业活动的繁荣程度和经济实力。
4. 商圈内消费者特征。
商圈内的消费者特征包括消费者的年龄、性别、职业、收入水平等。
这些特征可以帮助商家更好地了解消费者的需求，为商圈内的商业活动提供更好的服务。
5. 商圈内商业环境。
商圈的商业环境包括交通、停车、环境卫生、治安等方面。
商圈分析需要对商业环境进行评估，以便更好地了解商圈的发展潜力和改进空间。
三、商圈分析意义。
商圈分析的意义在于为商圈的发展提供科学的依据和决策支持。
通过商圈分析，可以更好地了解商圈的运行状况，为商圈的发展制定合理的发展策略和规划方案。
同时，商圈分析还可以帮助商家更好地了解消费者的需求，为商圈内的商业活动提供更好的服务。
四、商圈分析方法。
商圈分析的方法包括定性分析和定量分析。
定性分析主要是通过调查、访谈、观察等方法，对商圈内的各种商业活动、商业设施、商业环境等进行描述和分析。
《商业数据分析》笔记(共二十一个章节)
《商业数据分析》笔记（共二十一个章节）注：前十六章为必修，后五章选修第一章：商业数据分析概述1.1 什么是商业数据分析商业数据分析，简而言之，就是运用统计学、计算机科学以及业务知识的方法和技术，对商业活动中产生的数据进行收集、处理、分析和解读的过程。
它的目的是发现业务规律、优化业务流程、辅助商业决策。
在商业领域，数据无处不在。
从销售数据、客户数据、市场数据到运营数据，这些数据都蕴含着丰富的商业信息。
然而，原始数据本身是杂乱无章的，无法直接为我们提供有价值的商业洞察。
因此，我们需要通过商业数据分析，将这些原始数据转化为有价值的信息，进而指导我们的商业决策。
1.2 商业数据分析的重要性商业数据分析在现代商业活动中扮演着至关重要的角色。
以下是商业数据分析的几个重要性：•提升决策效率：传统的商业决策往往依赖于经验和直觉，而数据驱动的决策更加科学、合理。
通过商业数据分析，我们可以更加准确地了解市场状况、客户需求和业务表现，从而做出更加明智的决策。
•优化业务流程：商业数据分析可以帮助我们发现业务中的瓶颈和浪费，进而进行流程优化。
例如，通过对销售数据的分析，我们可以发现哪些销售渠道表现不佳，哪些产品组合更受欢迎，从而调整销售策略和产品组合，提升销售效率。
•预测市场趋势：商业数据分析可以利用历史数据预测未来市场走向，为企业战略规划提供依据。
通过对市场数据的分析，我们可以发现市场需求的变化趋势、竞争对手的动态以及潜在的市场机会，从而为企业制定更加精准的市场战略。
•个性化营销：商业数据分析还可以帮助我们实现更精准的营销策略。
通过对客户行为数据的分析，我们可以了解客户的购买偏好、消费习惯以及潜在需求，从而为他们提供更加个性化的产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
1.3 商业数据分析的基本流程商业数据分析是一个系统性的过程，它包含以下几个基本步骤：•数据收集：数据收集是商业数据分析的第一步。
我们需要从各种来源获取原始数据，包括企业内部数据（如销售数据、客户数据）和外部数据（如市场调研数据、社交媒体数据）。
基于WIFI定位的零售大卖场数据分析
基于WIFI定位的零售大卖场数据分析随着科技的飞速发展，WIFI定位技术已经广泛应用于各个行业的数据分析中。
本文将以零售大卖场为例，探讨基于WIFI定位的数据分析应用。
一、WIFI定位技术简介WIFI定位是一种室内定位技术，通过检测周围WIFI信号的强度和特征，确定用户的位置。
相比于传统的GPS定位，WIFI定位更适用于室内环境，定位精度更高。
二、基于WIFI定位的数据采集在零售大卖场中，通过安装WIFI探针和接入点，可以捕获到用户终端发送的WIFI信号，并提取有关用户位置和行为的数据。
这些数据包括用户所在区域、用户停留时间、用户行走路径等。
三、用户行为分析1.用户热力图：根据用户停留时间和位置，可以绘制用户热力图。
热力图能够直观地显示用户聚集的区域和热点，帮助零售大卖场管理者了解用户的喜好和购物偏好。
2.用户路径分析：通过分析用户的移动轨迹，可以了解用户在零售大卖场中的行为路径。
结合商品和促销信息，可以推测用户的购物动机和购买意愿，为商品摆放和促销策略提供参考。
3.用户停留时间分析：通过统计用户在不同区域的停留时间，可以了解用户对各个区域的兴趣程度。
对于经营者来说，可以根据用户停留时间长短，来调整区域的陈列和布局。
四、用户画像建模基于WIFI定位的数据采集，可以获取到用户在零售大卖场中的行为数据。
通过分析这些数据，可以建立用户画像模型，包括用户的性别、年龄、消费偏好、购买力等信息。
这些信息有助于零售大卖场制定更精准的市场推广和客户策略。
五、大数据分析与决策支持基于WIFI定位的数据采集和分析，可以产生大量的数据，构成一个庞大的数据仓库。
通过对这些数据进行挖掘和分析，可以获得有关用户消费行为、营销效果等方面的洞察。
这些分析结果可以为零售大卖场的决策制定和运营管理提供数据支持。
六、个人隐私和数据安全在进行基于WIFI定位的数据分析时，必须要注意用户的个人隐私和数据安全。
零售大卖场应采取相应的技术和措施，确保用户数据的安全保密。
基于基站定位数据的商圈分析上机报告
基于基站定位数据的商圈分析上机报告1数据读取及其标准化setwd("E:/数据处理")Data=read.csv("./business_circle.csv",header=T,encoding='utf-8') colnames(Data)=c("number","x1","x2","x3","x4")attach(Data)y1=(x1-min(x1))/(max(x1)-min(x1))y2=(x2-min(x2))/(max(x2)-min(x2))y3=(x3-min(x3))/(max(x3)-min(x3))y4=(x4-min(x4))/(max(x4)-min(x4))standardized=data.frame(Data[,1],y1,y2,y3,y4)write.csv(standardized,"./standardizedData.csv",s=TRUE)2 模型构建2.1 层次聚类library(ggplot2)Data=read.csv("./standardizedData.csv",header=F)Data1=data.frame(y1,y2,y3,y4)attach(Data1)dist=dist(Data1,method='euclidean')hc1<-hclust(dist,"ward.D2")plot(hc1)plot(hc1, hang=-1)#分成三类re1<-rect.hclust(hc1, k=3, border="purple") ##对构建好的谱系聚类图进行分类，这里分三类a=re1[[2]] ##列表名[[下标]]b=re1[[3]]c=re1[[1]]#商圈类别1matrix=Data1[a,] ## 137个观测值、4个变量d<-dim(matrix) ##137 4y<-as.numeric(t(matrix)) # t()：矩阵转置，这里转换成数字向量row<-factor(rep(1:d[1],each=d[2]))x<-rep(1:d[2],times=d[1])data<-data.frame(y=y,x=x,row=row)View(data)ggplot(data=data,aes(x=x,y=y,group=row))+geom_line()+scale_x_continuous(breaks=c(1,2,3,4), labels=c("工作日人均停留时间", "凌晨人均停留时间", "周末人均停留时间","日均人流量"))+labs(title="商圈类别1",x="",y="")#商圈类别2matrix=Data1[b,]d<-dim(matrix)y<-as.numeric(t(matrix))row<-factor(rep(1:d[1],each=d[2]))x<-rep(1:d[2],times=d[1])data<-data.frame(y=y,x=x,row=row)ggplot(data=data,aes(x=x,y=y,group=row))+geom_line()+scale_x_continuous(breaks=c(1,2,3,4), labels=c("工作日人均停留时间", "凌晨人均停留时间", "周末人均停留时间","日均人流量"))+labs(title="商圈类别2",x="",y="")#商圈类别3matrix=Data1[c,]d<-dim(matrix) ##148 4y<-as.numeric(t(matrix))row<-factor(rep(1:d[1],each=d[2]))x<-rep(1:d[2],times=d[1])data<-data.frame(y=y,x=x,row=row)ggplot(data=data,aes(x=x,y=y,group=row))+geom_line()+scale_x_continuous(breaks=c(1,2,3,4), labels=c("工作日人均停留时间", "凌晨人均停留时间", "周末人均停留时间","日均人流量"))+labs(title="商圈类别3",x="",y="")2.2 K-means聚类setwd("E:/数据处理")Data=read.csv("./business_circle.csv",header=T,encoding='utf-8') km=kmeans(Data,center=3)print(km)#数据分组aaa=data.frame(Data,km$cluster)Data1=Data[which(aaa$km.cluster==1),]Data2=Data[which(aaa$km.cluster==2),]Data3=Data[which(aaa$km.cluster==3),]#商圈1的概率密度函数图par(mfrow=c(2,2)) ##公共参数列表par #设置布局plot(density(Data1[,1]),col="red",main="工作日人均停留时间") plot(density(Data1[,2]),col="red",main="凌晨人均停留时间")plot(density(Data1[,3]),col="red",main="周末人均停留时间")plot(density(Data1[,4]),col="red",main="日均人流量")#商圈2的概率密度函数图par(mfrow=c(2,2))plot(density(Data2[,1]),col="purple",main="工作日人均停留时间") plot(density(Data2[,2]),col="purple",main="凌晨人均停留时间") plot(density(Data2[,3]),col="purple",main="周末人均停留时间") plot(density(Data2[,4]),col="purple",main="日均人流量")#商圈3的概率密度函数图par(mfrow=c(2,2))plot(density(Data3[,1]),col="blue",main="工作日人均停留时间") plot(density(Data3[,2]),col="blue",main="凌晨人均停留时间") plot(density(Data3[,3]),col="blue",main="周末人均停留时间") plot(density(Data3[,4]),col="blue",main="日均人流量")3 总结3.1数据标准化的方法及使用离差标准化原因1.数据标准化方法数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。
第14章-基于基站定位数据的商圈分析
2014 1 1 14 2014年1月1日 2014 1 1 14
40 4 2014年1月1日 50 32 00:31:48 00:53:46 2014 1 1 15 19 2 36908基站 36902基站 2014 1 1 18 26 43 2014 1 1 36908 19 基站 0 21 2014 1 1停留 19 50 7 21分58 秒 2014 1 1 22 35 0 2014 1 1 23 28 7
5
原始数据情况
定位数据属性列表
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 属性编码 year month day hour minute
second
属性名称 年 月 日 时 分 秒 毫秒 网络类型 LOC 编号 基站编号 EMASI 号 信令类型
数据类型 int int int int int int int 2 代表 2G，3 代表 3G，4 代表 4G 15 位字符串 15 位字符串
c)
d)
13
分析方法与过程 第2步：数据预处理
工作日上班时间 凌晨人均 人均停留时间 停留时间 78 521 144 600 95 457 69 596 190 527 101 403 146 413 123 572 115 575 94 476 175 438 176 477 106 478 160 493 164 567 96 538 40 469 97 429 95 482 159 554 周末人均 停留时间 602 521 468 695 691 470 435 633 667 658 477 491 688 533 539 636 497 435 479 480 日均 人流量 2863 2245 1283 1054 2051 2487 2571 1897 933 2352 861 2346 1338 2086 2455 960 1059 2741 1913 2515
基于GIS的零售业商圈分析
图 IS 的零售业商圈分析 147 额和拟建商店的面积。 确认后, 将弹出计算结果信息 ( ) 框 见图 3 , 显示出徐汇区在开店前后大型超市的 市场饱和指数, 点击区县名可了解该区详细情况 ( 如 现有商店的数量、 规模) 。 从输出的结果可以看出, 徐 汇区的零售潜力较高, 选取该区作为投资区是比较 适当的。
市区域内商圈规模预测的空间相互影响模型。 他认 为, 在数个商业集聚区 ( 或商店) 集中于一地时, 顾客
遥 感 技 术 与 应 用 第 18 卷 146 系统的商圈分析模型包括饱和度分析、 商圈划 分、 需求估计等, 其中, 饱和度分析可以根据用户选 择的业态、 区域以及消费参数来估计市场饱和度; 商 圈划定可选择经验法则或雷利模型来划分现有商店 的商圈范围; 需求估计模型可基于路径距离较精确 的估算商店的需求量。 另外, 系统提供了选点工具, 用于在图层上添加商店预选点, 并对每个预选点进 行属性编辑。 系统界面如图 1 所示。 基 于 G IS 的商圈分析模型和传统的商圈分析
收稿日期: 2002212224; 修订日期: 2003204215 基金项目: 本研究得到上海市科技发展基金项目的资助 ( 编号: 015115039) 。 作者简介: 杨丽君 (1971- ) , 女, 硕士生, 主要从事 G IS 应用与开发研究。
第 3 期 杨丽君等: 基于 G IS 的零售业商圈分析 145 低, 零售潜力大; IR S 值越小, 意味着市场饱和程度 越高, 零售潜力小。 例如, 零售商计划开设一家 5 000 m 2 的商店, 根据预算, 所建商店每周每平方米营业面积必须带 来 100 元的销售额才会盈利。 在这样的条件下, 零售 商可对各区域开店前后的 IR S 值进行测算, 在 IR S 值高于 100 元 m 2 3 每周的几个区域之间确定最具 投资价值的区域。
商圈调研及数据分析技巧
商圈调研及数据分析技巧目录商圈调研及数据分析技巧 (1)引言 (1)背景介绍 (1)研究目的 (2)商圈调研的重要性 (3)商圈对企业发展的影响 (3)商圈调研的价值和意义 (4)商圈调研的方法与技巧 (5)数据收集方法 (5)数据分析技巧 (6)商圈调研案例分析 (7)案例一：某商圈的调研与分析 (7)案例二：另一商圈的调研与分析 (9)商圈调研的挑战与应对策略 (10)数据获取难题 (10)数据分析复杂性 (11)应对策略与方法 (12)结论 (13)总结商圈调研的重要性 (13)强调数据分析技巧的关键性 (14)展望商圈调研的未来发展趋势 (15)引言背景介绍商圈调研及数据分析技巧背景介绍随着经济的发展和城市化进程的加速，商圈已经成为现代城市中不可或缺的一部分。
商圈是指一个相对独立的商业区域，通常包括商业街、购物中心、餐饮娱乐场所等。
商圈的发展对于城市经济的繁荣和居民生活的改善起着重要的作用。
商圈调研是指对商圈的市场环境、消费者需求、竞争格局等进行系统的调查和研究。
通过商圈调研，我们可以了解商圈的发展潜力、消费者的购买行为、竞争对手的优势劣势等重要信息，为商圈的规划和运营提供科学依据。
商圈调研的重要性不言而喻。
首先，商圈调研可以帮助我们了解市场需求。
商圈的发展必须以市场需求为导向，只有满足消费者的需求，才能吸引更多的顾客和商家进驻商圈。
通过调研，我们可以了解消费者的购买习惯、消费偏好以及对于商品和服务的需求，从而有针对性地进行商圈的规划和经营。
其次，商圈调研可以帮助我们了解竞争格局。
商圈通常会有多个商家竞争同一类产品或服务的市场份额，了解竞争对手的优势和劣势，可以帮助我们制定更好的竞争策略。
通过调研，我们可以了解竞争对手的产品定位、价格策略、促销活动等，从而找到自己的差异化竞争优势，提高商圈的竞争力。
此外，商圈调研还可以帮助我们了解商圈的发展潜力。
商圈的发展潜力决定了商圈的吸引力和竞争力。
商圈分析与选址决策(ppt43张)
第二节
商店位置选址
商圈分析
商店具体位置选择
一、商店位置类型的设计
1.独立店 指商店独立开店，不与其他竞争对手比 邻相设 优点：租金较低，足够大的停车场，没 有直接竞争，没有营业时间或商品的限 制，且易于扩张 缺陷：难以吸引客流；缺乏协同效应
一、商店位置类型的设计
1、地理位置细分策略 商店选址与路面、地势的关系
商店选址与地形的关系：方位情况 走向情况 交叉路口情况
三.商店最佳位置选择的策略
2、潜在商业价值评估策略 (1)拟选的商店地址在城区规划中的位置及 其商业价值 (2)是否靠近大型机关、单位、厂矿企业 (3)未来人口增加的速度、规模及其购买力 提高度 (4)是否有集约效应
• 章商圈分析与选址决策
在零售业经营要素中，我们往往将店址 视为企业经营最重要的因素之一 零售业是典型的“地利性”产业 大型零售连锁集团对选址很重视,占到 开店成功因素的50%
为什么店址选择对零售商来说如此重要？
店址在顾客选择商店时是首要考虑的因素 零售商可以利用商店的位置来开发可持续 的竞争优势
三.商店最佳位置选择的策略
3、出奇制胜策略 4、专家咨询策略
五、店址选择的程序
选择区域、方位
制图——找出最佳位置
市场调查
具体实施方案的制订和落实
案例讨论：肯德基快餐店选址分析
1986年9月下旬，肯德基快餐店开始考虑打入人口众多的中国 市场。他们面临的首要问题是：第一家肯德基店址应当选在 何处？现在有三个地点可供选择：上海、广州、北京。 上海。上海是中国最大的市场，有1100多万居民、19000多家 工厂和中国最繁忙的港口，上海是中国最繁荣的商业中心， 其优越的经济地位在国内显而易见。上海的明显优势是在这 里容易获得合乎质量的充足的肉鸡供应，通过兴办合资企业， 泰国的正大集团已经在东南亚地区建立了10个饲料厂和家禽 饲养基地，可以为上海供应肉鸡。肯德基的东南亚办公室与 正大集团有着良好的关系。虽然上海一向是主要的商业中心， 但改革开放初人民收入水平增长不快，能否迅速接受西方快 餐文化还是个疑问。而且它的噪音和污染令旅游者感到沮丧， 西方游客不多。
基于WIFI定位零售大卖场数据分析
基于Wifi定位的零售大卖场数据分析基于Wi-Fi的定位功能把消费购物变得数字化，当消费者走进商场，手机只要打开着Wi-Fi，商场就能迅速获知消费者在商场的动向，如行走轨迹，驻留时间。
当这些数据经过后台的分析处理之后，商场可以更全面地了解消费者购物习惯与喜好，从而可以精确地推送购物资讯。
同时商场通过消费者的行为也能锁定那些最热门的商铺，做出更为合理的品牌组合。
根据商场的业务需求，可以把定位业务分成三类：(1)位置数据的统计分析与数据挖掘，获取消费者的购物行为习惯，此项业务是非实时性需求的业务，对定位精度的要求是能判断是否到店。
(2)基于位置数据的消息推送，此项业务有一定实时性要求。
(3)基于位置的定位导览服务，提供实时定位与跟随服务，消费者可以随时了解自己所在位置与周边环境，此项业务对实时性与定位精度要求比较高。
纯基于网络侧Wi-Fi定位平台方案可以满足以上第一类与第二类业务需要，也可以基本满足第三类业务，第三类业务需要手机APP支持，APP需要集成定位与地图引擎（SDK）。
2.2.1 基于Wi-Fi网络侧定位的基本原理基于网络侧的Wi-Fi定位平台跟AP/AC设备对接，网络侧位产品常用于用户群体性行为进行分析统计与Wi-Fi终端设备的定位。
网络侧Wi-Fi实时定位系统构架如图所示，网络侧定位是指在无线局域网络访问点（AP）扫描人员携带的终端（手机）的信号，将数据传送给定位服务器，定位服务器根据信号的强弱或信号到达时差计算出人员的位置。
如图所示，Wi-Fi实时定位监控系统主要由手机、无线网络基础设施（AP、AC）与定位服务平台三部分组成。
WSE：Wifipix Service Engine，商场本地服务器，从网络侧（AP/AC）获取定位需要的相关信息，并做过滤处理。
WLE：Wifipix Location Engine，云端获取WSE发出来的过滤后的定位数据，进行定位计算，计算后的数据存入高性能数据库，同时提供定位输出API。
商超商圈数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展和居民消费水平的不断提高，商超行业在商业地产中占据越来越重要的地位。
商圈作为商超发展的核心区域，其数据分析对于优化商业布局、提升运营效率具有重要意义。
本报告通过对某大型商超商圈的数据分析，旨在为商超企业提供决策支持，助力其实现可持续发展。
二、商圈概况1. 地理位置该商超商圈位于我国某一线城市核心区域，交通便利，周边配套设施完善。
商圈内包含住宅、写字楼、商业综合体等多种业态，人口密集，消费潜力巨大。
2. 商圈规模商圈总面积约5平方公里，拥有各类商业设施近100万平方米，其中包括大型商超、百货、超市、专卖店、餐饮、娱乐等多种业态。
三、数据分析方法本报告采用以下数据分析方法：1. 描述性统计：对商圈内商超的经营数据、客流数据、销售数据等进行描述性统计分析，了解商圈内商超的整体经营状况。
2. 相关性分析：分析商圈内商超的经营数据与客流数据、销售数据之间的相关性，找出影响商超经营的关键因素。
3. 聚类分析：将商圈内商超根据经营特点、目标客户群体等进行聚类，为商超企业提供差异化经营策略。
四、数据分析结果1. 商超经营数据（1）销售数据：商圈内商超的销售总额呈逐年上升趋势，其中超市类销售占比最高，百货、餐饮、娱乐等业态销售增长迅速。
（2）客流数据：商圈内商超的人流量较大，平均每天客流量约为10万人次。
其中，周末和节假日客流量明显增加。
（3）客单价：商圈内商超的客单价相对较高，平均客单价约为100元。
2. 相关性分析（1）客流与销售：客流量与销售额呈正相关，客流量增加，销售额相应提高。
（2）节假日与销售：节假日期间，商超销售额显著增长，尤其是国庆节、春节等重大节日。
（3）天气与销售：晴朗天气有利于商超销售，阴雨天气对销售有一定影响。
3. 聚类分析根据商超的经营特点、目标客户群体等因素，将商圈内商超分为以下三类：（1）综合型商超：以超市、百货、餐饮、娱乐等多种业态为主，满足消费者一站式购物需求。
商圈调研及数据分析技巧(一)2024
商圈调研及数据分析技巧（一）引言概述：商圈调研及数据分析技巧是一项重要的市场研究工作，通过对商圈的深入了解和数据分析，可以为企业决策提供有力的支持。
本文将介绍商圈调研及数据分析的基本方法和技巧，帮助读者更好地分析商圈的特点和潜在商机，为企业的发展战略提供有力的依据。
正文：一、商圈调研方法1.了解商圈的地理范围和发展历程2.调查商圈的行业组成和竞争格局3.网上调查和问卷调查的应用4.实地考察商圈的布局和环境5.深入了解商圈的消费者需求和购买行为二、商圈数据收集与整理1.收集商圈的基础数据如人口、经济发展指标等2.分析商圈的流量数据和销售额数据3.整理商圈的空置率和租金水平4.挖掘商圈的社交媒体数据和用户评论5.利用第三方数据平台获取更多商圈数据三、商圈数据分析技巧1.应用统计学方法分析数据趋势和关联性2.利用数据可视化工具展示分析结果3.构建商圈的人口画像和消费者画像4.运用地理信息系统分析商圈的空间分布特点5.利用机器学习算法预测商圈发展趋势四、商圈竞争力评估1.对商圈的运营效率进行评估2.比较商圈的品牌覆盖和知名度3.分析商圈的客流量和消费者满意度4.评估商圈的市场份额和竞争地位5.制定提升商圈竞争力的策略和措施五、商圈调研及数据分析的意义和局限性1.为企业的市场定位和产品定价提供依据2.发现商圈的潜在商机和增长点3.预测商圈的发展趋势和市场前景4.挖掘商圈的消费者特征和偏好5.但需要注意数据的局限性和不确定性，结合实际情况进行综合分析总结：商圈调研及数据分析技巧是企业制定发展战略和拓展市场的重要依据。
通过深入调研商圈的特点和数据的分析，企业可以准确把握商圈的商机，提高竞争力。
然而，需要注意数据的质量和局限性，并结合市场环境和实际情况进行综合分析。
商圈分析原理及方法(3篇)
商圈分析原理及方法(3篇)一、商圈分析原理商圈分析是研究商业活动在一定地理范围内空间分布和相互关系的分析方法。
它有助于企业了解市场环境，制定合理的商业战略，提高市场竞争力和盈利能力。
商圈分析主要包括以下原理：1. 空间相互作用原理：商业活动在地理空间上的分布和相互作用是商圈分析的核心。
空间相互作用原理认为，商业设施之间的竞争和合作关系取决于它们之间的距离、交通条件和市场需求等因素。
2. 中心地理论：中心地理论是商圈分析的重要理论基础，由德国地理学家克里斯泰勒提出。
该理论认为，在一定区域内，各种规模的城市和商业设施按照一定的规律分布，形成中心地体系。
中心地级别越高，其商业功能和辐射范围越大。
3. 圈层结构原理：商圈的空间结构通常呈圈层分布，包括核心圈、次级圈和外围圈。
核心圈是商业设施的主要集聚地，次级圈是商业活动的次要区域，外围圈则是商业活动的边缘地带。
4. 供需平衡原理：商圈内商业设施的数量和类型应与市场需求相适应。
供需平衡原理强调，商业设施应根据消费者需求、购买力和消费习惯等因素进行合理配置，以实现商圈的可持续发展。
二、商圈分析方法1. 客流分析法：客流分析法是通过对商圈内客流量的调查和分析，了解消费者在商圈内的流动规律和消费行为。
主要方法包括：（1）现场调查：在商圈内选取代表性地点，通过实地观察和问卷调查，收集消费者的人数、年龄、性别、消费金额等信息。
（2）数据分析：对收集到的数据进行整理和分析，计算客流量、人均消费等指标，分析商圈的消费水平和市场潜力。
（3）客流模拟：利用计算机软件，模拟商圈内的客流分布和消费行为，为企业选址和营销策略提供依据。
2. 空间分析法：空间分析法是通过对商圈内商业设施的空间分布进行研究，揭示商业活动的规律和趋势。
主要方法包括：（1）空间密度分析：计算商圈内商业设施的空间密度，分析商业集聚程度和竞争状况。
（2）空间分布格局分析：研究商圈内商业设施的空间分布格局，如圈层结构、轴向发展等。
(完整版)商圈调研及数据分析技巧
通过学习本课程，你将能够：●了解商圈的六大分类；●掌握商圈的数据分析技巧；●学会制作商圈数据调查表。
商圈调研及数据分析技巧一、商圈调研基本知识1.什么是商圈商圈是商业物业吸引顾客的空间范围，也是消费者到商业场所进行消费活动的时间距离和空间距离，是商业企业多年来的经营行为导致的消费者的购买习惯。
新商圈与旧商圈争夺消费者，实际就是引导消费者习惯的改变。
消费者的购买习惯可以改变，前提是商圈的便利性。
比如，很多大型超级市场建在城市偏远地方，一般开车的人喜欢去，因为不用担心停车困难和被贴罚单。
【案例】商圈的便利性对消费者的影响浙江某砂锅店刚开张时生意很好，一段时间后客流变得很少。
因为店铺选在繁华的地方，门口停车区域非常狭窄，如果把车停在马路边，就会被贴罚单。
于是，老板在门口贴了告示：第一，顾客可以到隔壁写字楼一楼去停车，凭停车费单到饭店报销停车费；第二，如果您忘了到隔壁写字楼停车，车停在马路边被贴罚单，罚款由饭店报销。
告示贴出后，店铺生意又好了起来。
不同的消费群体意味着商圈的消费习惯不同，这个习惯可以通过商圈一段时间的运作发生改变。
2.商圈选择的意义确定商圈需要从两方面考虑：第一，商圈需要从体量、目的、位置等方面定义。
商圈是一个群体，它的层次是多元化的。
第二，消费群体。
一个成功的商圈要有消费力，不能盲目地打造。
零售商业企业的商圈选址是个战略性的决策，选址的成功在很大程度上可以决定整个项目的成功。
3.商圈选择的重点一般来说，商圈选择有三个重点：前瞻性前瞻性就是对趋势的判断。
租店铺好比做期货，需要判断未来的利好。
如果租的店铺是一个新商圈或者新的位置，就需要判断它的前瞻性。
便利性所谓便利性，就是在商圈开店让消费者更容易到达。
同一品牌在一条街开多家店，一方面可以整体形成共振效应，一方面可以在消费者心理产生震撼印象，在时间和空间上促使消费者做出选择。
适用性适用性意味着整个商圈与消费者的匹配度和周围环境的融合度。
商圈的适用性要符合品牌定位和消费者定位（消费者的习惯、认知、心目中的预期），不是人多就合适，要看有效人群是否是目标消费群体。
基于时空大数据的北京城市商圈功能特征研究
基于时空大数据的北京城市商圈功能特征研究作者：牛悦颜彭霞来源：《北京联合大学学报》2023年第06期[摘要] 基于多源时空大数据，对北京城市商圈进行识别，并分析其业态和服务功能。
首先利用POI、手机信令及路网数据，确定了北京市六环内的186个商圈；其次，通过对商业相关POI进行K-means聚类，将商圈分为购物休闲型、娱乐休闲型、景点观光型、教育培训型和生活服务型5类；最后，基于手机信令数据提取商圈动态客流量，分析得出商圈服务功能分为均匀型、夜间型和早晚型3类。
研究发现：1）北京城市商圈业态功能各异，购物休闲型商圈以高端和时尚为主导，集中在东部；娱乐休闲型商圈集多功能于一体且交通便利；景点观光型商圈以历史文化景点为主；教育培训型商圈分散在大型居住区或办公区附近；生活服务型商圈则集聚较多的餐饮和生活服务业态。
2）在服务功能方面，均匀型商圈客流量稳定，多位于工作地和大学城附近；夜间型商圈位于东部及大型居民区附近，19点为客流量高峰；早晚型商圈则位于城市外围，具有与工作通勤相似的双峰形态。
这些研究结果为推动北京城市高质量发展、打造国际消费中心城市提供参考依据。
[关键词]商圈；POI；客流；多源时空大数据[中图分类号]F 727[文献标志码]A[文章编号]1005-0310（2023）06-0053-09Research on the Functional Characteristics of Beijing Urban BusinessAreas Based on Spatio-Temporal Big DataNIU Yueyan1， PENG Xia2（1.College of Applied Arts and Science， Beijing Union University， Beijing 100191，China；2.Tourism College， Beijing Union University， Beijing 100101， China）Abstract： Based on multi-source spatio-temporal big data， this study identifies urban business areas in Beijing and analyzes their commercial structure and service characteristics. Firstly， this study identifies 186 business areas within the sixth ring road of Beijing using POIs， mobile signaling data and road network data. Secondly， this study utilizes K-means clustering to categorize commercial POIs into 5 types of business areas： shopping， entertainment and leisure， tourism，education， and lifestyle business areas. Finally， based on mobile signaling data， the dynamic customer flow of the business areas was extracted， reaching such a conclusion that the service characteristics of business areas could be classified into 3 types： uniform， nighttime， and morning-evening. The research has found that： 1） The commercial structure of the urban business areas in Beijing varies， with shopping and leisure business areas dominated by high-end fashion and concentrated in the east. Entertainment and leisure type of business areas are multi-functional and have convenient transportation. The tourism type of business areas are dominated by historical and cultural attractions. Educational business areas are scattered near large residential or office areas. The lifestyle business areas have a high concentration of catering and lifestyle service POIs. 2） In terms of service characteristics， uniform business areas have stable customer flow， mostly located near workplaces and university towns. The nighttime business areas are located in the east and near large residential areas，and the customer flow reaches a peak around 19 o’clock. And the morning-evening business areas are located on the outskirts of the city， displaying a bimodal traffic pattern similar to commuting peaks. These research results can provide reference for promoting high-quality urban development of Beijing and building an international consumption center city.Keywords： Business area；POI；Customer flow；Multi-source spatio-temporal big data0 引言随着城市化进程的不断推进和人民生活水平的提高，城市产业结构中的城市服务业逐步成为拉动城市经济增长、调整城市经济结构和塑造城市内部空间格局的重要力量[1]。
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num1 基站是否停留为 stay _ num1ij ,设计基站覆盖范围区域的人 weekend _ num1ij , 在
流特征：
a) b)
1 L M weekday _ num1ij 工作日上班时间人均停留时间 weekdaynum1 = 邋 LM j =1 i =1 1 L M 凌晨人均停留时间 nightnum1 = LM 邋 night _ num1ij j =1 i =1 1 L M weekend = weekend _ num1ij 周末人均停留时间 邋 num1 LM j =1 i =1 1 L M 日均人流量 staynum1 = 邋 stay _ num1ij L j =1 i =1
c)
d)
13
分析方法与过程 第2步：数据预处理
工作日上班时间 凌晨人均 人均停留时间 停留时间 78 521 144 600 95 457 69 596 190 527 101 403 146 413 123 572 115 575 94 476 175 438 176 477 106 478 160 493 164 567 96 538 40 469 97 429 95 482 159 554 周末人均 停留时间 602 521 468 695 691 470 435 633 667 658 477 491 688 533 539 636 497 435 479 480 日均 人流量 2863 2245 1283 1054 2051 2487 2571 1897 933 2352 861 2346 1338 2086 2455 960 1059 2741 1913 2515
12
分析方法与过程 第2步：数据预处理
2. 数据变换
L 天）曾经经过的基站有N 个，用 假设原始数据所有用户在观测窗口期间（
户有 M个，用户i 在 j天在num1基站的工作日上班时间停留时间为weekday _ num1ij
num1 基站的凌晨停留时间为night _ num1ij ,在num1 基站的周末停留时间为 ，在
和服务提供者的产地角度提出，后来逐渐扩展到商圈同时
也是商品和服务享用者的区域。商圈划分的目的之一是为 了研究潜在的顾客的分布以制定适宜的商业对策。
4
原始数据情况
从某通信运营商提供的特定接口解析得到用户的定位数据。
年 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 月 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 日 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 时 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 分 53 31 17 5 50 1 27 52 11 43 40 1 39 秒 46 48 25 40 29 40 32 35 2 38 30 30 20 毫秒 96 38 46 83 4 31 17 83 21 95 87 68 24 网络类型 2 2 3 3 2 2 2 2 3 2 3 3 3 LOC 编号 962947809921085 281335167708768 187655709192839 232648776184248 611763545227777 44710067012246 975579082112825 820798260690697 380420663155326 897743952380637 7775693027472 113404095624425 393808837659011 基站编号 EMASI 号 36902 36908 36911 36908 36906 36909 36912 36906 36910 36903 36910 36911 36905 55555 55555 55558 55561 55563 55563 55563 55564 55564 55565 55565 55565 55566 信令类型 333789CA 333333CA 333477CA 333381CA 333405CA 333717CA 333981CA 333861CA 334149CA 334053CA 333453CA 334125CA 334077CA
《MATLAB数据分析与挖掘实战》配套PPT
目录
1 2 3 4
背景与挖掘目标 分析方法与过程 上机实验 拓展思考
2
案例背景
随着当今个人手机终端的普及，出行群体中手机拥有率和
使用率已达到相当高的比例，手机移动网络也基本实现了
城乡空间区域的全覆盖。根据手机信号在真实地理空间上 的覆盖情况，将手机用户时间序列的手机定位数据，映射 至现实的地理空间位置，即可完整、客观地还原出手机用 户的现实活动轨迹，从而挖掘得到人口空间分布与活动联
5
原始数据情况
定位数据属性列表
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 属性编码 year month day hour minute
second
属性名称 年 月 日 时 分 秒 毫秒 网络类型 LOC 编号 基站编号 EMASI 号 信令类型
数据类型 int int int int int int int 2 代表 2G，3 代表 3G，4 代表 4G 15 位字符串 15 位字符串
11
分析方法与过程 第2步：数据预处理
1. 数据规约பைடு நூலகம்
a) 网络类型、LOC编号和信令类型这三个属性对于挖掘目标没有用处，故剔 除这三个冗余的属性。而衡量用户的停留时间并不需要精确到毫秒级，故 可把毫秒这一属性删除。 b) 把年、月和日合并记为日期，时、分和秒合并记为时间。
日期 2014 年 1 月 1 日 2014 年 1 月 1 日 2014 年 1 月 1 日 2014 年 1 月 1 日 2014 年 1 月 1 日 2014 年 1 月 1 日 2014 年 1 月 1 日 2014 年 1 月 1 日 2014 年 1 月 1 日 2014 年 1 月 1 日 2014 年 1 月 1 日 2014 年 1 月 1 日 2014 年 1 月 1 日 2014 年 1 月 1 日 2014 年 1 月 1 日 时间 00:31:48 00:53:46 01:26:11 02:13:46 07:57:18 08:20:32 09:43:31 12:20:47 14:40:04 14:50:32 15:19:02 18:26:43 19:00:21 19:50:07 22:35:00 基站编号 36908 36902 36902 36907 36902 36903 36908 36907 36903 36908 36902 36912 36909 36906 36908 EMASI 号 55555 55555 55555 55555 55555 55555 55555 55555 55555 55555 55555 55555 55555 55555 55555
择合适的区域进行运营商的促销活动。
7
目录
1 2 3 4
背景与挖掘目标 分析方法与过程 上机实验 拓展思考
8
分析方法与过程 初步分析：
手机用户在使用短信业务、通话业务、开关机、正常位置更新、周期位 置更新和切入呼叫的时候均产生定位数据，定位数据记录手机用户所处 基站的编号、时间和唯一标识用户的EMASI号等。历史定位数据描绘了 用户的活动模式，一个基站覆盖的区域可等价于商圈，通过归纳经过基 站覆盖范围的人口特征，识别出不同类别的基站范围，即可等同地识别 出不同类别的商圈。衡量区域的人口特征可从人流量和人均停留时间的 角度进行分析，所以在归纳基站特征时可针对这两个特点进行提取。
2014 1 1 14 2014年1月1日 2014 1 1 14
40 4 2014年1月1日 50 32 00:31:48 00:53:46 2014 1 1 15 19 2 36908基站 36902基站 2014 1 1 18 26 43 2014 1 1 36908 19 基站 0 21 2014 1 1停留 19 50 7 21分58 秒 2014 1 1 22 35 0 2014 1 1 23 28 7
系特征信息。移动通信网络的信号覆盖从逻辑上被设计成
由若干六边形的基站小区相互邻接而构成的蜂窝网络面状 服务区，手机终端总是与其中某一个基站小区保持联系， 移动通信网络的控制中心会定期或不定期地主动或被动地 记录每个手机终端时间序列的基站小区编号信息。
3
案例背景
商圈是现代市场中企业市场活动的空间，最初是站在商品
基站编号 36902 36903 36904 36905 36906 36907 36908 36909 36910 36911 36912 35138 37337 36181 38231 38015 38953 35390 36453 36855
14
分析方法与过程 第2步：数据预处理
行聚类前，需要进行离差标准化处理。
年 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 月 1 1 1 1 1 1 1 1 日 1 1 1 1 1 1 1 1 时 0 0 1 2 7 8 9 12 分 31 53 26 13 57 20 43 20 秒 48 46 11 46 18 32 31 47 毫秒 38 96 23 28 92 93 45 35 网络类型 LOC 编号 2 281335167708768 2 2 2 2 2 2 2 962947809921085 262095068434776 712890120478723 85044254500058 995208321887481 555114267094822 482996504023472 基站编号 EMASI 号 36908 55555 36902 36902 36907 36902 36903 36908 36907 36903 36908 36902 36912 55555 55555 55555 55555 55555 55555 55555 信令类型 333333CA 333789CA 333334CA 333551CA 333796CA 334109CA 333798CA 333393CA