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一命二运三风水，要想鸡年生意”大发”,必须挑选”风水宝地”——大数据全真案例带你来解密

几年前有首叫做《风生水起》的歌，小小地火过一阵子，如今如日中天的麦玲玲风水运程大师，被农夫组合直接唱到歌词里，虽有几分戏谑，但确实借由此歌走进大众视野——

玲玲出嚟又睇掌喇

睇掌睇掌睇相　急急如律令

一命二运三风水

究竟点解　佢出世嗰时含住条金锁匙

又点解　我成间屋仲细过佢个坐厕

（为什么 我整间屋子比他的坐厕还小）

又点解　我次次买六合彩时中得一个字

（又为什么我每次买六合彩只中一个字）

都说投胎是个技术活，为什么有人含着金汤匙天生的宝玉良缘，为什么有人坎坷一生蹉跎半世。同样的，做生意是一件很奇怪的事情，有人赚有人亏。有些店铺装修堂皇，地段人流量大，但就是赚不了钱，做什么亏什么，但有的人天生一副“大发”命，一路旺旺旺，这究竟是为什么呢？简单一句话——店铺风水很重要。

谁不想发，那就让大数据来帮你分析论道，到底如何才能精准选址，找到最好的风水宝地：

过去由于数据和技术的局限性，大部分企业在商业选址中仅仅考虑局部的因素（人口、交通便捷性），而随着DT时代的到来，考虑的因素将变得更为全面。比如，星巴克在过去的门店选址中，通常只考虑门店周边的客流量和交通便捷性，但现在不仅增加对商圈环境、人口密度的考虑，还会运用GIS技术分析周边人群教育水平和高收入群占比。

可见，大数据+商业选址将会是重要的发展方向。下面就以原力大数据一个大型房地产商业选址为例，揭秘大数据如何帮助企业挑选一个稳赚一个亿的“风水宝地”！

案例目标简介

某公司计划建设集休闲娱乐于一体的商圈，候选区域为广东东莞的万荟时代、长盛广场、远大城市广场、环球贸易城，目标是挑选出可获得最大利润的最佳区域。

图一、候选区域分布图

根据整分合原则，逐步分解目标：

图二、目标拆分思路

要找好地头，关键要看区域有效人流量、平均消费额、区域土地成本和运营成本。

确定分析思路

1.圈定候选区域客户群：只对长期在本区居住、生活的人群进行分析，保证数据代表性；

2.描绘区域客户特征画像：为洞察需求、识别有效人流做准备；

3.识别与对比区域有效人流：根据需求筛选有效人流，判断潜在客户量；

4.区域收入与成本预估：看平均消费额及有效人流量来预估收入；算地块租金、历史运营数据来预估成本；

5.对比分析最佳区域：综合收入和成本，找出企业可获利润最大的区域。

开展大数据分析

一、圈定候选区域客户群

并不是所有人都是客户，要排除偶尔路过、游客等不常出没于附近区域的人群。因此，需要通过区域基站采集到的个人手机号码、记录时间、逗留时长等数据，圈定候选区域中的客户群。

1.整理候选区域内的基站信息：根据基站的经纬信息，判断基站是否位于候选区域内，整理各候选区域的基站列表；

2.提取区域中的基站数据：以个人手机号码为主键，提取候选区域的基站数据（包括了记录时间、停留时长等）

3.圈定区域中的客户群：基站记录的数据中，并非所有记录都能代表区域的人流特征（如的士司机、公交乘客等的记录），因此要对数据进行初步筛选：

记录周期：为保证数据实时准确，一般取近三个月内的数据；

逗留时长：为剔除部分记录的影响（的士司机、公交乘客），需要提出在区域

内停逗留时长小于30分钟的记录（同一区域内不同基站的合计）；

最终圈定出的客户数量如下（以号码数统计）：

二、区域客户画像分析

画像数据来源：以客户手机号码为主键，通过与运营商大数据进行拼接，获得多维度的客户数据，作为区域画像分析的基础。

下面以长盛广场为例，展开区域客户画像分析：

基础属性——性别年龄决定消费档次和爱好

√ 以年轻男性用户为主：长盛广场的人群结构呈中间宽两端窄形态，为缓慢增长型，年轻客户占比较高，且区域中的男性占比高达65%。

与年龄交叉分析发现，长盛广场中29~48岁的男性群体比全市高5.9%，19~38岁的女性群体比全市高7%；

图三、长盛广场性别年龄交叉分析表

身份特征——揭秘区域客户长什么样

√ 外来人口聚集地：在可识别人群类别的目标用户中，客户以外来人口群体为主，占比达40.1%。

图四、长盛广场客户身份组成

√ 长盛广场客户主要居住在大朗镇（四个候选区域均在大朗）：长盛广场出现的客户主要以大朗镇为主，占比42.1%，其次8.4%住在常平镇，3.8%住在寮步镇；

图五、长盛广场客户居住地分布

行为偏好分析——洞察需求，投其所好

√ 甜品、素食、火锅、酒店、电影是用户所关注的信息；

图六、长盛广场客户关键字搜索图

三、区域有效人流分析

得出所有候选区域的用户特征后，根据企业需求和目标，制定有效客户识别规则：

基础属性：男性29-48岁，女性18-48岁；

身份特征：以个体户和商务人士为主，居住在本地即可；

行为偏好：关注的信息是电影、美食等；

根据规则筛选候选区域的有效客户，并分析各个区域的有效人流变化及分布情况，从而了解哪个区域的有效用户最多：

区域有效人流分析——潜在客户越多，潜在收入越多

√ 万荟时代由于地处镇中心，潜在目标客户最多：万荟时代包含住宅与购物中心，周末平均人流量较其它区域高至少30%，比第二高的长盛广场高出47%；

图七、候选区域有效人流量对比图

√ 中午是人流高峰，突破业绩的好时候：不同区域的最大有效人流量均出现在13时。同时，在各个时段中万荟时代的有效人流均最多。

图八、候选区域各时段有效人流量对比图

区域有效人流分布——人流集中更有利于聚人气

√ 长盛广场有效客户较为集中：在四个候选区域中，长盛广场区域的有效客户最为集中。主要集中在长富西路，长富南路一带，均是较为成熟的区域。其余区域的用户大多较为分散。

图九、候选区域有效人流量分布图

四、区域收入与成本预估

区域月平均消费值分析——客户消费高，收入才会多

√ 长盛广场与万荟时代平均消费额最高：以全市均值为参照，各个区域的客户平均消费值均高于全市均值，其中长盛广场和万荟时代分别高出77%和66%，远多于其余两个区域。

图十、区域有效客户平均消费额对比图

√ 长盛广场与万荟时代高消费用户占比最高：在全市有效客户中，高消费用户占比为8%，而长盛广场和万荟时代中的高消费有效用户占比高达44%、40%，远高于全市均值，说明两个区域的有效人流消费能力很强。

图十一、区域高端有效客户占比对比图

区域地块成本估计——成本低，利润高

由于地方的租金是随时间变化的，因此现有的资料无法支持成本的计算。所以需要借助网络爬虫技术，从网上抓取区域实时的租金数据等信息。

√ 长盛广场的租金成本最低、万荟时代租金成本最高：万荟时代租金最高，高达300元/m2·月，长盛广场租金最低，低至30元/m2·月。

图十二、区域租金信息对比图

五、对比分析最佳区域

结合收入与成本选定最佳区域

根据前文结论可知，最终比较的是长盛广场与万荟时代，其中：

有效人流量：万荟时代的区域有效人流量高出长盛广场47%，但长盛广场的有效人流比万荟时代更集中；

平均消费额：长盛广场有效人流月均消费额比万荟时代高出7%；

运营成本：长盛广场的最高租金仅仅是万荟时代的最低值，所以万荟时代的成本要远高出长盛广场；

区域发展定位：长盛广场更符合公司休闲娱乐与一体的商圈定位；

结论：万荟时代能为企业带来的收入要略高于长盛广场，但长盛广场成本要远低于万荟时代，因此推荐企业选取长盛广场建立商圈。

总结

大数据不但能获得过去难以获得的情报，如客户画像、收入与消费水平等，还能用量化的方式客观有效地进行分析，帮助企业精确地进行判断，从而帮助企业摆脱过去模糊粗糙的经营方式，创造更高的价值。

本文作者简介

余沛浩，帷策智能大数据事业部副总监，曾带领团队负责多个大数据深度挖掘、建模分析项目，在大数据商业选址、位置大数据应用、精准营销、潜在用户识别等方面拥有丰富的实践经验。

江颖，帷策智能、原力大数据创始人兼CEO，大数据应用领域资深专家，中国大数据商业实践先行者。武汉大学管理学硕士，具有计算机与经济学跨专业培养的良好教育背景， 13年大数据研究及应用实践经历，曾任中国移动资深大数据分析专家，对通信运营商、移动互联网、广告、金融、教育科研等多个行业都有深厚的理论与实践经验，积累了大量大数据行业经验和研究成果。

原力大数据（广州帷策智能科技有限公司）

广州帷策智能科技有限公司致力于大数据研究及应用项目，积累了丰富且深入的大数据实践经验与成果。尤其擅长基于大数据的分析建模、能力固化和产品研发，力求帮助客户透视业务全景，实现量化决策、精准决策和科学决策，高效提升市场营销及运营管理能力。

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