有哪些好的大数据软件可以进行选址要素分析

“大数据”的定义是可以归纳为4个V：海量的数据规模（volume)、多样的数据类型（variety）、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)和巨大的数据价值(value)。简单来说就是数量巨大(Volume）、种类繁多(Variety）、速度(Velocity）和价值(Value)。

关于商铺选址利用对目标地段的位置，热门商圈，离居民区、学校、商业区的距离，还有调查人流量、交通方式等数据进行分析，期间还要处理种种噪声数据的影响，数据挖掘技术在大数据时代中为商铺选址带来了答案。

下边讲讲选址需要关注那些要素

用户定位用户画像：

对服务或产品进行私人定制，即个性化的服务某类群体甚至每一位用户（个人认为这是目前的发展趋势，未来的消费主流）。比如，某公司想推出一款面向5－10岁儿童的玩具，通过用户画像进行分析，发现形象＝“喜羊羊”、价格区间＝“中等”的偏好比重最大，那么就给新产品提供类非常客观有效的决策依据。

远离超级同类竞争对手或做与之配套的生意。

如果附近有一家超级品牌的服装店，比如七匹狼，那你就不要做档次稍次、价位差不多的男装品牌。而相反，你可以考虑做一家品牌女装店，与品牌男装店相配套。如果附近有一家肯德基，你不宜做一家汉堡店，反而可以考虑做一家中餐餐饮店。

在聚客点附近开店，距离越近越好。

什么是聚客点是能够把人集中在一起的商业地点。比如商贸中心、大超市。根据聚客点的客源性质开相应的店。学生多，就开文具类、动漫类的店。住户多，开一些经营生活用品的店。打工仔多，开一些廉价小吃店、简餐店，比如面条、盖浇饭、麻辣烫。

交通便利的程度：

按照流量越多越好的思维，自然是选择地铁站及公交站了。

用销售公式套一下：

营业额=流量*转化*客单价*复购率

很明显，只要流量巨大，哪怕转化率低，客单价不高，复购率也不高，都没关系。

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。

同类竞争对手：

假如你是一个想开咖啡店的那么你的竞争对手就是咖啡店。

国贸咖啡店分布图

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。

聚客点附近开店：

国贸商场及超市分布图

通过上图看出这个区域的商场还是比较多的。

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，我们可以选择在交通业态最密集的地方开店。

最后我们还可以吧以上数据叠加起来看：

叠加了人口热力图、交通业态图、商场分布图。

通过上边的叠加图可以看出红框区域的整体也太较好，各类分布比较密集的两个区域，都比较适合开店。再具体的地点可以到实地查看。

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。