大数据选址分析

㈠ 大数据选址是如何实现的

大数据选址为零售业创业者获得了深刻、全面的洞察能力，并提供了前所未有的空间与潜力。
何为大数据选址？
大数据时代下的精准选址是指通过大数据进行整合分析，获取用户的喜好和行为需求，对商圈消费群体的购买力进行分析，找出适合店面的绝佳位置。
大数据精准选址的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、峰值以及热力分布。
以往的店面选址方式，是先根据当地的城市，对城市商圈、人口流动量、周围的小区、以及实际住户量等等， 做出详细的对比和考察。然后再通过自身的经济情况，选出一个自己能够承担得了，且地段好的店面位置。
而大数据选址，则为店面选址制定了更加详细周密的计划，将选址细化为两个流程。
第一步先锁定商圈，选址系统内有着全国热力值分布的整合数据，系统根据加盟商提供的区域，根据外卖峰值的数据进行按比例分成，通过区域内外卖的需求量锁定商圈。
根据外卖峰值锁定商圈是有一定的科学依据，据研究发现，人们在追求高效率的生活中，存在一个就近原则。在食客选择外卖的时候，无论是在配送时间或者是距离，都是优先考虑到的问题。
外卖峰值高的商圈有着大量的消费群体，也就蕴含着巨大的商机，而用外卖反衬堂食，在日常营业中有效的引流，更能刺激消费。
在锁定好商圈以后，第二步就是确定店面的位置了，营运师傅会亲自上门进行考察，对锁定的商圈进行分析。
根据不同项目所针对的消费群体以及加盟商自身的经济状况，选出一个客流量旺盛且地段好的店面位置。
开启餐饮作为最早一批大数据选址系统的尝试者，在8月份正式全面上线，上线一月之内就受到其合作商的一致好评，帮助了加盟商快速精确地确定店面，缩短了开业前的准备时间。实践证明，大数据选址系统确确实实存在着优越性！
大数据选址系统之所以受到合作商的关注，是因为他们深知选址的重要性。对开店创业者来说，选址关系着店铺的发展前途，关系着店铺经营目标的实现，关系着市场的火爆程度，还关系着顾客需求的满足。可以说，做好了选址，开店创业就成功了一半。
阿拉丁智店“慧选址”在国内独家实现了店铺选址相关所有权威数据源的集成和整合。
数据方面，基于三大运营商15亿去标识化的手机信令数据、BAT网民上网和搜索特征数据、全国银行卡消费数据，以及全国写字楼数据、小区数据和全量POI数据，阿拉丁智店“慧选址”实现了任选地理区域全量用户全时段、全方位覆盖。通过3700个用户标签，可以精准筛选和锁定目标客群。目前，我们日处理5480亿条上网记录信息、670亿位置记录信息，成功识别4200个手机品牌、20万个互联网产品、7000余款APP、10.5万个终端型号和4亿个URL。
选址算法和模型方面，我们通过核密度模型、空间插值模型、ODPA模型、力导向布局模型、商圈分析模型、价值因素模型等经典算法和模型的开发，为零售企业的选址提供了智能化保障。
目前，阿拉丁智店已经为麦当劳、星巴克、工商银行、武汉某知名连锁超市、中国福彩、残联等上千家政府机构和企业提供了智能选址服务，取得了明显收益和效果，受到客户的高度评价。

㈡ 如何利用大数据解决开店选址的难题

上上参谋可以做到，利用实用、快捷、客观

㈢ 选址的大数据选址

对于一个小型店主来说，最头疼的事就是店开在什么地方。选址的合理与否对于店铺将来的经营情况起到了至关重要的作用。有专家指出：找到一个理想的店面，开店创业就等于成功了一半。这话一点都不为过，开店不同于办厂开公司，以零售为主的经营模式决定了店面的选址至关重要，它往往直接决定着店铺的成败。
慧选址基于大量的消费者行为和搜索数据，可以让店铺的经营变得越来越清晰。它从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化几个步骤，每一步都提供精准细致高效经济的数据引导，从而实现大众创造的C2B，即由用户需求决定店铺的日常经营销售决策，最终为你的店铺提出针对性的经营建议，而不仅仅是在最初的位置选址上。管中窥豹，你看到的也许只是一个结果，但这背后却是由海量的数据和高精准的复杂模型在做支撑。
慧选址给出的结论来源于大数据提供的支持。慧选址中的大数据信息来源有以下这些：
基于运营商数据深度挖掘出的用户标签。如：性别、地域、年龄段、消费习惯、购买能力及兴趣标签等。
基于O2O服务商数据深度挖掘出的店铺标签、商圈标签。如：周边店铺的服务能力、人均消费、商圈业态等。
与图商、商业地产公司合作，获取到海量的POI兴趣点数据、商铺、写字楼信息数据。超图数据团队基于互联网补充这类信息的维度。如：小区均价、建造年代、停车位等。
超图数据团队在多年项目经验中自己生产的一些地理数据。如：乡镇行政面、小区、楼块面、POI地址库、商圈面等。
当前慧选址也正在与一些拥有专题数据的行业公司谈深度的合作，未来的慧选址会提供更多的数据分析挖掘服务。
以上数据构成了商业选址的前提，并勾画出较为清晰的店铺选址图。周边整体产业的发展情况、竞品、待租商铺以及开店配套相关的布局情况、人流、潜在客户的位置分布图呈现在店主面前。

㈣ 有知道上上参谋大数据选址吗靠谱吗

是蚂蚁投资的，专业靠谱，利用实用、快捷、客观、真实的大数据能更好的辅助开店、加盟决策。可通过上上参谋一键获取专业的可视化报告，线上实现数字化选址分析。

㈤ 大数据在地理信息系统中有什么应用

GIS 的应用领域
地理信息系统在最近的30多年内取得了惊人的发展，广泛应用于资源调查、环境评估、灾害预测、国土管理、城市规划、邮电通讯、交通运输、军事公安、水利电力、公共设施管理、农林牧业、统计、商业金融等几乎所有领域。 (加测绘、应急、石油石化等国民经济各个领域。)
以下地理信息系统的应用领域分别回答了在各自领域内的作用
◆ 资源管理 (Resource Management)
主要应用于农业和林业领域，解决农业和林业领域各种资源(如土地、森林、草场)分布、分级、统计、制图等问题。主要回答“定位”和“模式”两类问题。
◆ 资源配置 (Resource Configuration)
在城市中各种公用设施、救灾减灾中物资的分配、全国范围内能源保障、粮食供应等到机构的在各地的配置等都是资源配置问题。GIS在这类应用中的目标是保证资源的最合理配置和发挥最大效益。
◆ 城市规划和管理 (Urban Planning and Management)
空间规划是GIS的一个重要应用领域，城市规划和管理是其中的主要内容。例如，在大规模城市基础设施建设中如何保证绿地的比例和合理分布、如何保证学校、公共设施、运动场所、服务设施等能够有最大的服务面(城市资源配置问题)等。
◆ 土地信息系统和地籍管理 (Land Information System and Cadastral Applicaiton)
土地和地籍管理涉及土地使用性质变化、地块轮廓变化、地籍权属关系变化等许多内容，借助GIS技术可以高效、高质量地完成这些工作。
◆ 生态、环境管理与模拟 (Environmental Management and Modeling)
区域生态规划、环境现状评价、环境影响评价、污染物削减分配的决策支持、环境与区域可持续发展的决策支持、环保设施的管理、环境规划等。
◆ 应急响应 (Emergency Response)
解决在发生洪水、战争、核事故等重大自然或人为灾害时，如何安排最佳的人员撤离路线、并配备相应的运输和保障设施的问题。
◆ 地学研究与应用 (Application in GeoScience)
地形分析、流域分析、土地利用研究、经济地理研究、空间决策支持、空间统计分析、制图等都可以借助地理信息系统工具完成。
◆ 商业与市场 (Business and Marketing)
商业设施的建立充分考虑其市场潜力。例如大型商场的建立如果不考虑其他商场的分布、待建区周围居民区的分布和人数，建成之后就可能无法达到预期的市场和服务面。有时甚至商场销售的品种和市场定位都必须与待建区的人口结构(年 龄构成、性别构成、文化水平)、消费水平等结合起来考虑。地理信息系统的空间分析和数据库功能可以解决这些问题。房地产开发和销售过程中也可以利用GIS功能进行决策和分析。
◆ 基础设施管理 (Facilities Management)
城市的地上地下基础设施(电信、自来水、道路交通、天然气管线、排污设施、 电力设施等)广泛分布于城市的各个角落、且这些设施明显具有地理参照特征的。它们的管理、统计、汇总都可以借助GIS完成，而且可以大大提高工作效率。
◆ 选址分析 (Site Selecting Analysis)
根据区域地理环境的特点，综合考虑资源配置、市场潜力、交通条件、地形特征、环境影响等因素，在区域范围内选择最佳位置，是GIS的一个典型应用领域，充分体现了GIS的空间分析功能。
◆ 网络分析 (Network System Analysis)
建立交通网络、地下管线网络等的计算机模型，研究交通流量、进行交通规则、处理地下管线突发事件(爆管、断路)等应急处理。 警务和医疗救护的路径优选、车辆导航等也是GIS网络分析应用的实例。
◆ 可视化应用 (Visualization Application)
以数字地形模型为基础，建立城市、区域、或大型建筑工程、著名风景名胜区的三维可视化模型，实现多角度浏览，可广泛应用于宣传、城市和区域规划、大型工程管理和仿真、旅游等领域。
◆ 分布式地理信息应用 (Distributed Geographic Information Application)
随着网络和Internet技术的发展，运行于Intranet或Internet环境下的地理信息系统应用类型，其目标是实现地理信息的分布式存储和信息共享，以及远程空间导航等。

㈥ 请问大数据选址是怎么实现的

所谓的大数据选址，就是利用数据说话，用数据证明该位置是否是一个好位置，该位置会不会带来好的收益。传统的选址办法是人们根据经验判断，推算预测，拍脑袋决定选址位置，随机性大，误差大，不具有说服力。

随着大数据技术，GPS定位技术的发展应用，出现了一些大数据选址分析工具（例：data-dance）
其原理基本都是，通过手机信令数据（出行信息采集技术）记录人群的工作、居住、休闲、常驻兴趣区域等，个人特征：性别、年龄、籍贯。职业性质标签、线上消费品类偏好。掌握了人群的这些数据信息（这其实就是大数据的一种）结合地理数据。
有了这些数据就可进行选址分析，比如说，选一个位置，你就能知道该位置周边3公里范围内的人口数量，人口画像的情况，客流量情况，这些对选址都是很有帮助的。

㈦ 零售行业的大数据分析该怎么去做有案例之类的可以参考吗

零售行业对接大数据也是个不错的选择，下面我简述下我的看法：
1，通过门店客流监控，制定营销推广方案，辅助运营决策。
2、利用大数据的优势调研顾客特征，帮助深刻认知、理解和找到目标消费者群体。
3、发挥大数据的优势，监测地域人流量从而进行选址决策
4、分析客群画像，全面掌握客群属性及兴趣、品牌关注。
5、以定制化精准营销服务形式，通过大数据海量渠道资源进行规模化曝光。
6、通过对会员、到店顾客以及商圈与全网潜在客群的行为意图、兴趣偏好等动态数据深度分析，进行精准营销。
希望我的回答能帮助你，若还要不清楚的地方可向我提问。

㈧ 大数据中心选址如要考虑哪些因素

1，地理位置以及交通
2，环境因素及防灾
3土地价值北京科兰