基于手機定位的智慧商圈選址研究

胡 純

(成都師范學院,四川 成都 611130)

1 研究背景

隨著信息技術的快速發展,互聯網應用日趨普遍,全球每時每刻的數據產生量不計其數,在一定數據產生和積累的基礎之上,經過新技術工具的專業化處理之后,使其服務于社會各個行業,實現其自身價值,成為影響行業發展和服務社會的重要手段。

現在大數據環境有利于城市規劃的發展要求,手機數據是一種非常好的技術選擇,城市規劃設計的很多重點要素需要前期的數據調查和數據的量化分析,手機移動數據利用基站進行定位,只要有手機信號的地方就能夠獲取定位數據,受到的限制比較少,覆蓋面非常廣,可進行海量數據的收集。它不是地理上的靜態數據,而是可以了解不同時間段內市民運動和交流活動的強度。隨著經濟社會的發展和城市化進程的加快,城市商圈建設將處于一個較快的發展時期。城市商圈及商業選址是城市總體規劃的重要組成部分,采用科學系統編制商業網點規劃,加強對商圈的宏觀指導與管理,指導城市大中型商業點平穩有序的發展,對繁榮商圈和城市發展具有良好的促進力。

2 研究內容與方式

基于手機定位大數據平臺,結合當前商業選址的需求及調研所得外部數據成果,建立一個完整的包含各類商業選址要素的商業地理信息空間數據庫,有效管理各類型地理空間數據,并將空間數據疊加至系統中,提供基于地理空間的各類信息分析方法,為決策者提供輔助分析方案,具有重要的實際意義。為此,基于手機定位數據基礎,通過數據挖掘和數據分析形成可視化的大數據平臺,并構建基于手機定位大數據平臺的地理數據查詢、分析和輔助決策系統,通過專用或第三方進行程序分發,為城市商圈和商業選址提供智慧參考。通過對手機定位數據的有效分析,了解城市人群動態,為建立合理的城市規劃提供有意義的指導。

3 基于定位時空大數據的應用

3.1 定位大數據的優勢

時空大數據,顧名思義就是各個時間段不同地理位置的數據,交通流量、氣象信息、地理信息、手機信號均是時空數據[1]?；谑謾C上的定位信息可以很快了解到一個城市的時空數據。時空數據具有時間和空間屬性,時間屬性主要是指時間的變與不變;空間屬性一方面是指空間的位置,另一方面是指空間的層次和距離。傳統的選址往往需要了解城市現狀及預想規劃后的效果等,但是傳統的選址手段需要的時間過長,并且效率也不太高。若是基于手機定位大數據的選址,可以在短時間內識別城市的選址情況。

3.2 大數據的初步應用思維

現實中大多數的數據都與數據產生時的地理位置有關,范圍越大,其產生的數據量也就越大?？梢詫⒊鞘袆澐譃楦鱾€區塊,在各個區塊的基礎上利用定位數據對區塊的人員流動進行分析,對結果進行判別是否符合要求。例如利用數據可以知道周末某地的人流量會增加為平時的好幾倍,且人均停留時間也會增長,那么這個地方就可以先納入考慮的范圍,再根據其他影響因素和規定來確定是否滿足要求。一般高價值商圈的基本指標之一就是周末人均停留時間長。因為工作日期間,寫字樓也會出現出人均停留時間比較長的情況,這樣不容易將高價值商圈與寫字樓區分開,只取用周末或者節假日的數據能夠篩選掉很多沒有價值的信息。

基于手機定位時用戶的搜索內容也可以挖掘出重要的數據[2],例如在某地手機用戶的搜索內容大致相同或者是某種類別的搜索量大量增加,就可以根據信息來確定是否要在周圍建設一個與之相關的商業圈。

3.3 地理信息的數據化利用趨勢

早在20 世紀80 年代,許多有名的企業就開始使用這一方法,比如:麥當勞公司曾經就聘請過當時有名的地理學家和計算機編程者來編寫他們的地理信息系統(GIS)軟件的程序[3]。麥當勞認為他們的生意大部分都是依賴于區位的,麥當勞也是第一個依賴于GIS信息的快餐店,這種技術在當時為麥當勞的市場競爭提供了明顯的優勢。而在國內,很多的選址在很大程度上都是依靠的直覺,這些方法大都依靠主管的判斷和經驗,往往不能反映出商圈的真實情況,也不能適應消費者們瞬息萬變的口味。我國企業的選址往往都是落后于國外的,不過近年來,我國的企業也開始利用定位提供的大數據來進行科學的商圈選址,這是一個非常好的發展趨勢。

4 手機定位信息的采集

4.1 對數據進行合理的處理分析

收集到的原始信息數據量很大,處理時間比較長也比較麻煩,甚至還會采集到很多無用的數據,這樣會導致計算精度難以保證。所以需要對原始的手機定位信息進行一次預處理,可以按時段并且分用戶來進行數據的提取,將這些數據中的錯誤信息(如時間信息、基站信息、手機位置信息等)進行基本的過濾,分離出有用的定位數據,以此提高提取到的手機定位信息的整體質量。

首先進行個體的研究,然后再推進到群體,以個體為單元連續統計3 周后進行統計分析(每個周末的早上的6 點至晚上11 點),在這期間內出現頻率最高的先識別為個體的居住地,然后根據白天的駐留時間來確定駐留活動地,從而得到個體的出行活動信息。接著繼續收集更多的個體信息來組成需要的大數據信息,就可以得到人口分布信息等。

基礎數據是按照某小區域內的人員比例來提取的,若是要掌握某大區域的人員的總體活動特征,還需要在基礎數據的基礎上進行數據的擴大。例如可以進行一個簡單的比例計算,以街區層次的出行量為例:

基于全國人口普查數據對該街區的常駐總人數進行計算并且記為:P;

基于全國人口普查數據對該區域的常駐總人數進行計算并且記為:H;

然后統計該街區中在基礎數據中的數量并且記為:I;

該區擴大后的數據量記為:J;

則:J=。

同時還要考慮天氣、節假日、大型活動等影響因素。這些參考因素也需要建立對應的數學模型進行分析,找到其中的關系后才能更好地建立數據模型體系,也才能更好地解決問題。

4.2 數據處理后的利用

基于分析結果可以對市區內的居民出行活動做出出行分布圖、人口分布圖、駐留時間圖等,然后對相關內容進行分析,可以分析的內容大致有居民的出行強度、出行距離、出行的時間、駐留時間等。這些都對選址具有參考性意義,可以幫助確定商圈的地點。

5 結語

當下利用手機定位信息建設城市已經是一種新方式。對于商圈來說,首先應當宏觀區位選址,包括商圈和聚客點的確定,可通過分析人口分布、交通動線以及居民的成分、品質、分布等數據進行選址。其次,微觀區位選址,主要指店鋪的具體落位,可通過樓層品牌組合以及店鋪客流動線進行選址。最后,對等店主要使用相似性來選擇。

目前,商業信息與地理信息的結合發展是一個很好的趨勢,我國現在已經是人均GDP 大國,商業也邁向了現代化、國際化,對于商圈和地域分析的強烈需求,利用地理信息來發展商業也是很有機會的。近年來,手機等電子產品的大量普及,基本上各個年齡段的居民或多或少的都會擁有智能手機,這將是相當大的數據庫,各大無線運營商也都在投入開發研究手機的定位系統,我國也成功地啟動了北斗。對于手機定位信息的利用會越來越頻繁,越來越先進,基于手機定位的智慧商圈選址也會越來越可靠,也具備非常深遠的應用前景。