大数据软件如何应用到商业中：开店选址、商圈分析、客群分析

首先，大数据（big data）之所以“大”，是因为我们每个人每天都会向公司传递千兆级别的信息，当数据累积起来变得足够大的时候，就不能应用传统的方法来进行处理了。 面对大量的数据，我们也不能再仅是使用电子表格来进行罗列，因为电子表格缺乏一定的灵活性和可扩展性。然而，大数据一旦经过处理就会变得十分有价值。利用分析得到的情境，大数据分析可以识别出可提升的关键指标，为每一位用户打造属于他们自己的个性化产品。

下面提到了具体的方法结合情境，进行大数据分析，从而带来更好的产品和用户体验：

大数据能够帮助企业开发选址人员选址合适的门店地址，例如：商圈类型、门店规模、客流数、租赁条件，竞品分布等。

大数据能够增强我们对用户的了解，并设计出满足用户需求的产品与服务。

大数据可以帮助我们理解用户的行为，通过数据发现用户深层次的想法。

大数据有助于市场推广，因为它为我们提供一个机会去分析用户在多个渠道上的行为，并了解用户在何时更容易去购买产品或者服务。

人群画像数据：

如上图所示：

常住人口约是240万人，人口密度很高，居民人口约100万人，外地人口占一大部分。

区域内已婚人口占多数，占比是71%，已婚人口占比高。比较适合做家庭消费类生意。

大专及以上学历占比59.63%相对较多，高学历人群在新鲜事物上的接受程度以及自我学习能力具有良好的属性。

8K至19K 收入水平范围人群占多数，收入与消费是因果关系，有收入才会有消费，高收入人群消费趋于精品化、个性化消费，他们衣食住行都无忧。

商圈内私家车出行占比75%相对较高， 说明这里的车辆比较多，同时本地人群比较愿意为享受、便捷买单。

消费水平“高”的占多数，愿意消费才会有生意。

25至34岁占多数，这类人群大多有一定经济基础，且生活压力不会太大，愿意为享受生活消费。

人口分布数据

人口热力图

通过上图可以看出人口分布还是比较集中的，可以尽量把店铺开在人密集的地方。

竞争情况：

假如你是一个想开快餐店的那么你的竞争对手就是快餐店。

国贸快餐店分布图

从上图可以看出竞品分布的密集区与分散区，如果没有足够的实力碾压对手，选择竞品少的地方开店是明智的选择。

交通数量及分布情况：

国贸地铁站及公交站分布情况

通过上图看出地铁及公交较多，交通十分方便。

居民住宅、写字楼及酒店业态。

居民住宅分布

写字楼分布

酒店分布

宏观来看，这三个类别居民住宅分布最密集，第二是酒店分布，第三是写字楼分布，譬如我们要是做的是居民的生意，那其实我们应该把人口热力图和小区住宅分布重叠起来看，如下图所示，红框内的区域是开店最少的区域，人口密集+小区分布集中。

人口热力图+住宅数据

餐饮业态。

如下图所示是这个区域的餐饮分布，可以看出分布的范围和住宅小区范围很类似，一般来讲，餐饮集中的地方人流量肯定也是最大的。

餐饮分布+人力图

最后我们还可以把以上数据叠加起来看。

叠加了人口热力图、交通业态图、竞品分布，及写字楼分布图。

总结：此次是对大数据认知的一个较为宽泛的阐述，后续会进行各个模块的细化说明。其实数据总是与我们息息相关，通过大数据是为我们提供一个有效的手段来使得各类价值信息呈现更为明确。大数据离我们并不遥远，仍需不断地去探索与发现其潜在价值与意义。

系统的数据还提供周边常驻客户画像、民用住宅及房价、周边餐饮业态、周边医疗相关业态、周边教育培训相关业态、周边宠物相关业态、周边景区业态、周边交通相关业态、周边公司分布业态、周边商务住宿业态、周边生活服务业态、周边体育休闲业态、周边政府机构业态、周边公共设施业态，部分消费类提供有人均消费和评分等信息，小编就不逐一放图说明了，有兴趣您可以自己去看下。