大數據選址分析

㈠ 大數據選址是如何實現的

大數據選址為零售業創業者獲得了深刻、全面的洞察能力，並提供了前所未有的空間與潛力。
何為大數據選址？
大數據時代下的精準選址是指通過大數據進行整合分析，獲取用戶的喜好和行為需求，對商圈消費群體的購買力進行分析，找出適合店面的絕佳位置。
大數據精準選址的核心可以概括為幾大關鍵詞：用戶、需求、峰值以及熱力分布。
以往的店面選址方式，是先根據當地的城市，對城市商圈、人口流動量、周圍的小區、以及實際住戶量等等， 做出詳細的對比和考察。然後再通過自身的經濟情況，選出一個自己能夠承擔得了，且地段好的店面位置。
而大數據選址，則為店面選址制定了更加詳細周密的計劃，將選址細化為兩個流程。
第一步先鎖定商圈，選址系統內有著全國熱力值分布的整合數據，系統根據加盟商提供的區域，根據外賣峰值的數據進行按比例分成，通過區域內外賣的需求量鎖定商圈。
根據外賣峰值鎖定商圈是有一定的科學依據，據研究發現，人們在追求高效率的生活中，存在一個就近原則。在食客選擇外賣的時候，無論是在配送時間或者是距離，都是優先考慮到的問題。
外賣峰值高的商圈有著大量的消費群體，也就蘊含著巨大的商機，而用外賣反襯堂食，在日常營業中有效的引流，更能刺激消費。
在鎖定好商圈以後，第二步就是確定店面的位置了，營運師傅會親自上門進行考察，對鎖定的商圈進行分析。
根據不同項目所針對的消費群體以及加盟商自身的經濟狀況，選出一個客流量旺盛且地段好的店面位置。
開啟餐飲作為最早一批大數據選址系統的嘗試者，在8月份正式全面上線，上線一月之內就受到其合作商的一致好評，幫助了加盟商快速精確地確定店面，縮短了開業前的准備時間。實踐證明，大數據選址系統確確實實存在著優越性！
大數據選址系統之所以受到合作商的關注，是因為他們深知選址的重要性。對開店創業者來說，選址關系著店鋪的發展前途，關系著店鋪經營目標的實現，關系著市場的火爆程度，還關系著顧客需求的滿足。可以說，做好了選址，開店創業就成功了一半。
阿拉丁智店「慧選址」在國內獨家實現了店鋪選址相關所有權威數據源的集成和整合。
數據方面，基於三大運營商15億去標識化的手機信令數據、BAT網民上網和搜索特徵數據、全國銀行卡消費數據，以及全國寫字樓數據、小區數據和全量POI數據，阿拉丁智店「慧選址」實現了任選地理區域全量用戶全時段、全方位覆蓋。通過3700個用戶標簽，可以精準篩選和鎖定目標客群。目前，我們日處理5480億條上網記錄信息、670億位置記錄信息，成功識別4200個手機品牌、20萬個互聯網產品、7000餘款APP、10.5萬個終端型號和4億個URL。
選址演算法和模型方面，我們通過核密度模型、空間插值模型、ODPA模型、力導向布局模型、商圈分析模型、價值因素模型等經典演算法和模型的開發，為零售企業的選址提供了智能化保障。
目前，阿拉丁智店已經為麥當勞、星巴克、工商銀行、武漢某知名連鎖超市、中國福彩、殘聯等上千家政府機構和企業提供了智能選址服務，取得了明顯收益和效果，受到客戶的高度評價。

㈡ 如何利用大數據解決開店選址的難題

上上參謀可以做到，利用實用、快捷、客觀

㈢ 選址的大數據選址

對於一個小型店主來說，最頭疼的事就是店開在什麼地方。選址的合理與否對於店鋪將來的經營情況起到了至關重要的作用。有專家指出：找到一個理想的店面，開店創業就等於成功了一半。這話一點都不為過，開店不同於辦廠開公司，以零售為主的經營模式決定了店面的選址至關重要，它往往直接決定著店鋪的成敗。
慧選址基於大量的消費者行為和搜索數據，可以讓店鋪的經營變得越來越清晰。它從受眾洞察、受眾定位、受眾接觸到受眾轉化幾個步驟，每一步都提供精準細致高效經濟的數據引導，從而實現大眾創造的C2B，即由用戶需求決定店鋪的日常經營銷售決策，最終為你的店鋪提出針對性的經營建議，而不僅僅是在最初的位置選址上。管中窺豹，你看到的也許只是一個結果，但這背後卻是由海量的數據和高精準的復雜模型在做支撐。
慧選址給出的結論來源於大數據提供的支持。慧選址中的大數據信息來源有以下這些：
基於運營商數據深度挖掘出的用戶標簽。如：性別、地域、年齡段、消費習慣、購買能力及興趣標簽等。
基於O2O服務商數據深度挖掘出的店鋪標簽、商圈標簽。如：周邊店鋪的服務能力、人均消費、商圈業態等。
與圖商、商業地產公司合作，獲取到海量的POI興趣點數據、商鋪、寫字樓信息數據。超圖數據團隊基於互聯網補充這類信息的維度。如：小區均價、建造年代、停車位等。
超圖數據團隊在多年項目經驗中自己生產的一些地理數據。如：鄉鎮行政面、小區、樓塊面、POI地址庫、商圈面等。
當前慧選址也正在與一些擁有專題數據的行業公司談深度的合作，未來的慧選址會提供更多的數據分析挖掘服務。
以上數據構成了商業選址的前提，並勾畫出較為清晰的店鋪選址圖。周邊整體產業的發展情況、競品、待租商鋪以及開店配套相關的布局情況、人流、潛在客戶的位置分布圖呈現在店主面前。

㈣ 有知道上上參謀大數據選址嗎靠譜嗎

是螞蟻投資的，專業靠譜，利用實用、快捷、客觀、真實的大數據能更好的輔助開店、加盟決策。可通過上上參謀一鍵獲取專業的可視化報告，線上實現數字化選址分析。

㈤ 大數據在地理信息系統中有什麼應用

GIS 的應用領域
地理信息系統在最近的30多年內取得了驚人的發展，廣泛應用於資源調查、環境評估、災害預測、國土管理、城市規劃、郵電通訊、交通運輸、軍事公安、水利電力、公共設施管理、農林牧業、統計、商業金融等幾乎所有領域。 (加測繪、應急、石油石化等國民經濟各個領域。)
以下地理信息系統的應用領域分別回答了在各自領域內的作用
◆ 資源管理 (Resource Management)
主要應用於農業和林業領域，解決農業和林業領域各種資源(如土地、森林、草場)分布、分級、統計、制圖等問題。主要回答「定位」和「模式」兩類問題。
◆ 資源配置 (Resource Configuration)
在城市中各種公用設施、救災減災中物資的分配、全國范圍內能源保障、糧食供應等到機構的在各地的配置等都是資源配置問題。GIS在這類應用中的目標是保證資源的最合理配置和發揮最大效益。
◆ 城市規劃和管理 (Urban Planning and Management)
空間規劃是GIS的一個重要應用領域，城市規劃和管理是其中的主要內容。例如，在大規模城市基礎設施建設中如何保證綠地的比例和合理分布、如何保證學校、公共設施、運動場所、服務設施等能夠有最大的服務面(城市資源配置問題)等。
◆ 土地信息系統和地籍管理 (Land Information System and Cadastral Applicaiton)
土地和地籍管理涉及土地使用性質變化、地塊輪廓變化、地籍權屬關系變化等許多內容，藉助GIS技術可以高效、高質量地完成這些工作。
◆ 生態、環境管理與模擬 (Environmental Management and Modeling)
區域生態規劃、環境現狀評價、環境影響評價、污染物削減分配的決策支持、環境與區域可持續發展的決策支持、環保設施的管理、環境規劃等。
◆ 應急響應 (Emergency Response)
解決在發生洪水、戰爭、核事故等重大自然或人為災害時，如何安排最佳的人員撤離路線、並配備相應的運輸和保障設施的問題。
◆ 地學研究與應用 (Application in GeoScience)
地形分析、流域分析、土地利用研究、經濟地理研究、空間決策支持、空間統計分析、制圖等都可以藉助地理信息系統工具完成。
◆ 商業與市場 (Business and Marketing)
商業設施的建立充分考慮其市場潛力。例如大型商場的建立如果不考慮其他商場的分布、待建區周圍居民區的分布和人數，建成之後就可能無法達到預期的市場和服務面。有時甚至商場銷售的品種和市場定位都必須與待建區的人口結構(年 齡構成、性別構成、文化水平)、消費水平等結合起來考慮。地理信息系統的空間分析和資料庫功能可以解決這些問題。房地產開發和銷售過程中也可以利用GIS功能進行決策和分析。
◆ 基礎設施管理 (Facilities Management)
城市的地上地下基礎設施(電信、自來水、道路交通、天然氣管線、排污設施、 電力設施等)廣泛分布於城市的各個角落、且這些設施明顯具有地理參照特徵的。它們的管理、統計、匯總都可以藉助GIS完成，而且可以大大提高工作效率。
◆ 選址分析 (Site Selecting Analysis)
根據區域地理環境的特點，綜合考慮資源配置、市場潛力、交通條件、地形特徵、環境影響等因素，在區域范圍內選擇最佳位置，是GIS的一個典型應用領域，充分體現了GIS的空間分析功能。
◆ 網路分析 (Network System Analysis)
建立交通網路、地下管線網路等的計算機模型，研究交通流量、進行交通規則、處理地下管線突發事件(爆管、斷路)等應急處理。 警務和醫療救護的路徑優選、車輛導航等也是GIS網路分析應用的實例。
◆ 可視化應用 (Visualization Application)
以數字地形模型為基礎，建立城市、區域、或大型建築工程、著名風景名勝區的三維可視化模型，實現多角度瀏覽，可廣泛應用於宣傳、城市和區域規劃、大型工程管理和模擬、旅遊等領域。
◆ 分布式地理信息應用 (Distributed Geographic Information Application)
隨著網路和Internet技術的發展，運行於Intranet或Internet環境下的地理信息系統應用類型，其目標是實現地理信息的分布式存儲和信息共享，以及遠程空間導航等。

㈥ 請問大數據選址是怎麼實現的

所謂的大數據選址，就是利用數據說話，用數據證明該位置是否是一個好位置，該位置會不會帶來好的收益。傳統的選址辦法是人們根據經驗判斷，推算預測，拍腦袋決定選址位置，隨機性大，誤差大，不具有說服力。

隨著大數據技術，GPS定位技術的發展應用，出現了一些大數據選址分析工具（例：data-dance）
其原理基本都是，通過手機信令數據（出行信息採集技術）記錄人群的工作、居住、休閑、常駐興趣區域等，個人特徵：性別、年齡、籍貫。職業性質標簽、線上消費品類偏好。掌握了人群的這些數據信息（這其實就是大數據的一種）結合地理數據。
有了這些數據就可進行選址分析，比如說，選一個位置，你就能知道該位置周邊3公里范圍內的人口數量，人口畫像的情況，客流量情況，這些對選址都是很有幫助的。

㈦ 零售行業的大數據分析該怎麼去做有案例之類的可以參考嗎

零售行業對接大數據也是個不錯的選擇，下面我簡述下我的看法：
1，通過門店客流監控，制定營銷推廣方案，輔助運營決策。
2、利用大數據的優勢調研顧客特徵，幫助深刻認知、理解和找到目標消費者群體。
3、發揮大數據的優勢，監測地域人流量從而進行選址決策
4、分析客群畫像，全面掌握客群屬性及興趣、品牌關注。
5、以定製化精準營銷服務形式，通過大數據海量渠道資源進行規模化曝光。
6、通過對會員、到店顧客以及商圈與全網潛在客群的行為意圖、興趣偏好等動態數據深度分析，進行精準營銷。
希望我的回答能幫助你，若還要不清楚的地方可向我提問。

㈧ 大數據中心選址如要考慮哪些因素

1，地理位置以及交通
2，環境因素及防災
3土地價值北京科蘭