商业地产行业如何用大数据软件进行商圈数据采集分析

商业地产行业如何用大数据软件进行商圈数据采集分析

可视化分析可通过利用不同的分析工具，以关系图、时序图、位置轨迹、词云、时光轴、画像分析、可视化大屏等可视化方式进行分析。（针对不同的需求，可利用将多个工具结合进行全维度数据分析）数据分级保护针对数据在应用时进行分级和脱敏过滤，保障数据安全。从数据提取、清洗、入库、分类、标签化并具体到人事物环境进行层层加密处理，保障全流程安全。

2020年根据‘顺为城市地图’披露的数据显示北京、上海依旧在商业地产活力指数上领跑全国。而对于新一线城市而言，2020年受疫情影响，商业活力指数有所下降，但从消费力指数来看，我国新一线城市消费潜力巨大，部分城市甚至赶超广深。因此近几年商业地产供给端和需求端发展不断下沉，2020年，新一线城市是本土开放商主要增量区域，占比达45.2%;大众消费品牌门店在新一线城市增幅达29.7%，是品牌布局重点。预计未来这种趋势将继续保持，新一线城市将成为商业地产行业发展主要增长点。

大数据技术在商业上实际应用十分丰富。应用数据挖掘技术，可以帮助商业地产行业找出有价值的信息，十分有助于企业发现商机、制定开发计划与营销策略。对于商业地产行业市场研究，市场发展趋势研究、竞争对手研究、客户研究等等非常重要。

通过市场调查分析和研究，选择合理的餐饮位置，对餐饮行业的投资和长远发展具有重要意义。下面小编就为大家解开便利店选址的要素，希望能帮到你。、

要清晰界定商圈：项目所在商圈的功能是什么，怎么区隔与交集商圈，你所要做的项目在其中是否符合或者互补其商业需求和氛围等等。

交通情况：商圈的交通便利度决定了人流量，因为如果交通方便，人们出行进出会节省时间高效。

商业动态：商业动态好的地方人流量大，相关商铺的需要也会多，还可与周边商家进行异业联盟，合作共赢。

人口数量：可以帮助经营者明确哪些是潜在顾客群，力求在保持基本顾客群的同时，着力吸引潜在顾客群，制定市场开拓战略，不断延伸经营触角。

消费能力：消费能力强的商圈更适合做生意，也可以帮助确定产品价格。

周边人口数量对比：

通过上图看出南京东路的人口数量高于南京西路，人口生态较好。任何生意都离不开人所以人多的地方，生意会比较好。

周边商业动态：

通过上图看出南京西路购物数量少于南京东路，购物业态略差。

消费能力：

通过上图看出东门的消费水平较高，属于愿意消费的人群，商圈的消费活力较高。

周边交通便利程度对比：

通过上图看出东门的交通数量是3997多余人民南，其中地铁就有28个，交通可谓非常便捷，人们可以方便的出入。

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。

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