画像数据

人口画像数据报告

01数据定义

定义：时空大数据中的人口画像数据定义是指通过整合多源异构时空数据（如手机信令、社交媒体、GIS地理信息、人口普查等），结合时间与空间维度，动态刻画人口分布、流动特征及行为模式，并关联社会经济属性的综合性数据体系。其核心在于将传统人口统计学特征与时空动态变化结合，揭示人群在空间分布、时间迁移、行为轨迹等方面的规律，为决策提供精准支持。

与传统人口画像的区别

维度             传统人口画像               时空大数据人口画像

数据基础        静态统计（普查、抽样调查）        动态多源数据（实时信令、LBS等）

分析焦点         属性统计（如年龄结构）       时空行为模式（如流动路径、聚集热点）

应用场景           市场细分、政策制定     智慧交通（客流调控）、城市规划（资源优化）、选址调研（客群分析）

02数据字段

指定区域人口数据：常住人口数量、居住人口数量、工作人口数量

指定区域客流数据：月均客流量天级指数、月均客流天级热力分布、月均客流量小时级指数、月均客流小时级热力、工作日客流量天级指数、工作日客流天级热力分布、工作日客流量小时级指数、工作日客流小时级热力分布、节假日客流量天级指数、节假日客流天级热力分布、节假日客流量小时级指数、节假日客流小时级热力分布

等时到达圈：步行等时到达圈范围、驾车等时到达圈范围

人口画像 （人群类 型：常住人 群/居住人 群/工作人 群）

基础属性：年龄、性别、学历、职业、行业、资产等级、是否已婚、有无子女、是否有车

媒体偏好：手机品牌、喜欢使用APP的时间段、手机操作系统、APP类型偏好、手机机型

人地关系：活跃城市top50、活跃商圈top50、常驻城市top50、常驻省份（全量34个）、常驻商圈top50、居住地top50、工作地top50

出行偏好：工作日驾车偏好（近3个月）、节假日驾车偏好（近3个月）、工作日公交偏好（近3个月）、节假日公交偏好（近3个月）、工作日地铁偏好（近3个月）、节假日地铁偏好（近3个月）、工作日打车偏好（近3个月）、节假日打车偏好（近3个月）、工作日单车偏好（近3个月）、节假日单车偏好（近3个月）

媒体偏好：线下门店品牌偏好（近6个月）top50、线下门店品牌偏好-分类别（近6个月） top30、商场poi偏好（近6个月）top50、娱乐场所poi偏好（近6个月）top50、餐饮poi偏好（近6个月）top50、是否到过高端购物场所（近1年）、是否到过高端体育场所（近1年）、是否到过高端酒店（近1年）

03适用场景-零售连锁

1.解读市场消费需求  

分析目标区域内的人口密度、年龄结构、收入水平、消费习惯等，结合地理空间信息（如交通可达性、周边设施分布），识别高潜力区域，帮助品牌筛选出高需求低供应的空白市场。

2.分析客流行为特征

追踪人群的时空行为规律（如出行偏好、节假日聚集区域），预测潜在客流的时空分布。结合工作日与周末的客流差异，优化门店布局以实现高增长和低闭店率。

03适用场景-零售连锁

1.零售门店的位置选择高度依赖客流分布特征

将门店布局在客群聚集区（如商圈核心、交通枢纽、社区入口）或潜在高转化路径（如通勤主干道、休闲动线），以此精准匹配目标客群触达需求，最大化商业效益。

2.零售门店的运营需参考客流波动

小时级客流波动要求门店从“静态选址思维”转向“动态时空运营”，通过精细化颗粒度的数据洞察，实现资源与需求的实时匹配，最终提升坪效与顾客满意度。

03适用场景-商业地产

1. 精准业态匹配与租户组合优化

客群画像与消费行为关联分析辐射范围内人群的时空行为特征：

时间维度：工作日通勤人群（快餐/便利店需求高） vs. 周末家庭客群（亲子/餐饮业态需求高）；

空间维度：地铁站周边人群停留时长（适合快消）、社区3公里内夜间人口密度（适合24小时便利店）。

2. 租金动态定价与招商策略调整

人流量价值量化模型：基于客流统计等数据，构建“人流量-消费转化-租金承受力”关联模型

• 高客流但低消费区域（如地铁连接区）适合引入快时尚、茶饮等高频低单价品牌；

• 低客流但高净值人群聚集区（如高端住宅入口）可布局奢侈品体验店、私人健身会所。

示例：北京SKP通过奢侈品客群热力图优化楼层布局，顶楼艺术空间吸引高净值人群停留，带动周边品牌租金上涨50%。

3.租约周期与市场趋势联动

利用历史人口流动数据预测未来趋势（如新地铁线路开通、产业园区搬迁），动态调整租约条款：

• 对短期人口流入预期强的区域，设置租金递增条款（如每年上浮8%）；

• 对人口流出风险区（如老旧社区改造），引入弹性退出机制（如3年+2年续约选项）。

4.竞争业态饱和度分析

结合商场入驻品牌，识别区域内的供需缺口：

03适用场景-城市规划

通过人口画像数据，不仅能回答“谁在何时何地”，还能揭示“为何如此分布”及“未来如何变化”，为精细化治理与科学决策提供底层支撑。

图：公交线路沿线客流

优化交通规划：通过分析通勤流向调整公交线路。  

应急响应：灾害发生时定位高风险区域人口密度，调配救援资源。

04关于数据坊

数据坊专注于多元化数据产品开发与技术服务，核心业务涵盖数据采集、加工、定制及可视化全流程服务。主要数据产品包含八大类别：客群画像，社会经济，品牌数据，社区与边界，公共服务与设施，地产数据，工商组织，基础地图，并配备专业基础地理信息数据库支撑。

自主研发了以Datafang Insight为基础的多个数据平台，适配多种场景的数据可视化与分析。支持API接口、标准化数据包等灵活交付方式。服务场景覆盖市场研究、精准营销、商业决策支持及学术研究等多元领域，为各行业客户构建数据驱动的决策中枢。

联系方式：010-58819176网址：https://www.datafang.com/