文档介绍：大数据与中国商业地理分析作者: McKinsey China | 九月 10, 2013| 城市化与可持续发展, 技术,媒体与通信, 麦肯锡季刊| 从全球范围来看,采用商业地理数据进行商业选址及消费者地理细分在发达经济体已经非常普及。为更精准地服务不断升级的中国消费者,宜家家居、麦当劳、星巴克等专门成立了商业地理分析团队,来指导其在中国的店铺选址。麦肯锡的“解读中国”商业地理分析团队亦感受到来自客户方越来越强烈的需求。我们以下图来说明架构在大数据之上的商业地理分析。?——“ 80% 的商业数据都是带有地理信息的”——“商业地理分析的目的就是把对的产品放在对的位置上”——“选址分析专家就是帮助客户找到最有利位置的‘风水’先生”科学选出最优位置我们服务过一家全国股份制商业银行,该银行希望规划未来在中国某一线城市的网点开设计划。这些网点须开设在(潜在)顾客集中的区域,方便个人及企业客户的业务办理,同时要避免选择过度竞争的区域,确保业务的健康增长。该如何科学地选出最优位置? 而这正是商业地理分析最擅长的领域。评估某一个特定地点是否具有商业价值,深入该地进行调查是传统的“笨”办法。若想从一百多个城市中选出每个城市的重点商圈,仅凭个人或者小团队的有限知识和商业直觉是远远不够的。我们认为,一个可行的方案是,利用这些城市的矢量地图并加载更细层面的经济、人口和地理数据,借助地理信息系统( GIS )来实现批量处理和定量分析。打个比方, 风水先生一旦配备了现代化装备,就升级成为商业地理分析专家,他们凭借商业地理数据帮助客户寻找并确定城市中的最优位置。为了帮助这家股份制银行挑选最有利位置,我们采取了抽丝剥茧层层深入的方法,从街道到商业楼宇,对可能的位置进行深入分析。综合该城市超过 20 0 个街道的人口统计信息、分区富裕程度、分区内各银行网点的分布及开业年限、各类商业信息点的分布等信息,将这些街道分区归纳为核心分区、次核心分区和避免分区三个大类。新设网点时优先考虑核心分区。接下来,深入到每一个街道分区内部,根据分区特征、商业信息点的分布与区域聚集度进行打分,结合该城市各分区内已建/在建/筹建楼宇列表选出网点的最优位置(见图 1)。沙盘上的商业地理商业地理分析正如将军俯视沙盘,挖掘商业数据的地理纬度,将城市的战略高地和价值洼地一览无遗,运筹帷幄,决胜千里。打开麦肯锡“解读中国”的 22 个城市集群,查访每一个城市,从市辖区到街道,从街道到居委会,乃至 2km × 2km 的栅格,商业地理的分析工具使得“战略图景”的解析度和可视化程度大大提高。全新的高清影像不仅冲击着跨国公司、本地龙头企业,还有政策制定者。即使是城市轨道交通建设这样长期而浩大的工程,商业地理分析亦能提供独特的视角。近期我们获邀为西南某省会城市的轨道交通发展把脉。从地理空间的角度来考察地铁规划再合适不过。该市地铁尚处于公共轨道交通建设初期,而未来 10 年间将从现在的 2条线增加到 10 条线。将该市的地铁规划、人口分布、商业网点分布及楼宇价格都放在 GIS 平台上,地铁的未来蓝图跃然纸上(见图 2)。全面竣工后 39% 的城市人口将会在地铁站点周边 800 米内。但与伦敦和莫斯科等国际都市相比,地铁站点密度仍然偏低。同时,半数以上的医院和学校超出了地铁站点 800 米覆盖范围,站点附近尚缺乏足够的配套公共服务