几年前有一首叫做《风生水起》的歌，小小地火过一阵子，如今如日中天的麦玲玲风水运程大师，被农夫组合直接唱到歌词里，虽有几分戏谑，但确实借由此歌走进大众视野——

玲玲出嚟又睇掌喇

睇掌睇掌睇相　急急如律令

一命二运三风水

究竟点解　佢出世嗰时含住条金锁匙

（究竟为什么他出生的时候就含着金钥匙）

又点解　我成间屋仲细过佢个坐厕

（又为什么我整间屋子比他的坐厕还要小）

又点解　我次次买六合彩时中得一个字

（又为什么我每次买六合彩只中一个字）

都说投胎是个技术活，为什么有人含着金汤匙天生的宝玉良缘，为什么有人坎坷一生蹉跎半世。

同样的，做生意是一件很奇怪的事情，有人赚有人亏。有些店铺装修堂皇，地段人流量大，但就是赚不了钱，做什么亏什么，但有的人天生一副“大发”命，一路旺旺旺，这究竟是为什么呢？

简单一句话——店铺风水很重要。

谁不想发，那就让大数据来帮你分析论道，到底如何才能精准选址，找到最好的风水宝地：

过去由于数据和技术的局限性，大部分企业在商业选址中仅仅考虑局部的因素（人口、交通便捷性），而随着DT时代的到来，考虑的因素将变得更为全面。

比如，星巴克在过去的门店选址中，通常只考虑门店周边的客流量和交通便捷性，但现在不仅增加对商圈环境、人口密度的考虑，还会运用GIS技术分析周边人群教育水平和高收入群占比。

可见，大数据+商业选址将会是重要的发展方向。下面就以原力大数据将一个大型房地产商业选址为例，揭秘大数据如何帮助企业挑选一个稳赚一个亿的“风水宝地”！

案例目标简介

某公司计划建设集休闲娱乐于一体的商圈，候选区域为广东东莞的万荟时代、长盛广场、远大城市广场、环球贸易城，目标是挑选出可获得最大利润的最佳区域。

▲候选区域分布图

根据整分合原则，逐步分解目标：

▲目标拆分思路

要找好地头，关键要看区域有效人流量、平均消费额、区域土地成本和运营成本。

1.圈定候选区域客户群：只对长期在本区居住、生活的人群进行分析，保证数据代表性；

2.描绘区域客户特征画像：为洞察需求、识别有效人流做准备；

3.识别与对比区域有效人流：根据需求筛选有效人流，判断潜在客户量；

4.区域收入与成本预估：看平均消费额及有效人流量来预估收入；算地块租金、历史运营数据来预估成本；

5.对比分析最佳区域：综合收入和成本，找出企业可获利润最大的区域。

开展大数据分析

一、圈定候选区域客户群

并不是所有人都是客户，要排除偶尔路过、游客等不常出没于附近区域的人群。因此，需要通过区域基站采集到的个人手机号码、记录时间、逗留时长等数据，圈定候选区域中的客户群。

1.整理候选区域内的基站信息：根据基站的经纬信息，判断基站是否位于候选区域内，整理各候选区域的基站列表；

2.提取区域中的基站数据：以个人手机号码为主键，提取候选区域的基站数据（包括了记录时间、停留时长等）

3.圈定区域中的客户群：基站记录的数据中，并非所有记录都能代表区域的人流特征（如的士司机、公交乘客等的记录），因此要对数据进行初步筛选：

记录周期：为保证数据实时准确，一般取近三个月内的数据；

逗留时长：为剔除部分记录的影响（的士司机、公交乘客），需要提出在区域

内停逗留时长小于30分钟的记录（同一区域内不同基站的合计）；

最终圈定出的客户数量如下（以号码数统计）：

▲圈定客户数量

二、区域客户画像分析

画像数据来源：以客户手机号码为主键，通过与运营商大数据进行拼接，获得多维度的客户数据，作为区域画像分析的基础。

下面以长盛广场为例，展开区域客户画像分析：

基础属性——性别年龄决定消费档次和爱好

★以年轻男性用户为主：长盛广场的人群结构呈中间宽两端窄形态，为缓慢增长型，年轻客户占比较高，且区域中的男性占比高达65%。

与年龄交叉分析发现，长盛广场中29~48岁的男性群体比全市高5.9%，19~38岁的女性群体比全市高7%；

▲长盛广场性别年龄交叉分析表

身份特征——揭秘区域客户长什么样

★外来人口聚集地：在可识别人群类别的目标用户中，客户以外来人口群体为主，占比达40.1%。

▲长盛广场客户身份组成

★长盛广场客户主要居住在大朗镇（四个候选区域均在大朗）：长盛广场出现的客户主要以大朗镇为主，占比42.1%，其次8.4%住在常平镇，3.8%住在寮步镇；

▲长盛广场客户居住地分布

行为偏好分析——洞察需求，投其所好

★甜品、素食、火锅、酒店、电影是用户所







































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