被辞退纵火烧车大数据分析通俗的讲就是将海量混杂的数据，通过利用各类手段统一协调成一个有机整体，然后以不同的可视化分析工具直观呈现给用户，让其通俗易懂的发现数据中的一些关键因素点。以保障相关人员提升工作效率及分析数据核心指标，并且为企业带来收益价值点。

　　关于商圈分析，派人深入该地实地调查应该是最笨的土办法。而当将范围扩展至全国百余城市的重点商业圈时，个人和小团队仅凭商业直觉和有限的知识是远远不够的。这从而推动了利用商业地理数据进行商业选址及消费者地理细分的普及。

　　目标区域内业态的分布，购物业态，餐饮业态，商业气候，比如若干家同类型扎堆，分析其为什么要扎堆，其中有无龙头店；

　　几个需要单独考虑的因素，比如影响巨大的品牌店，如商圈内麦当劳、肯德基，一些人气旺盛的大型商场，这些因素经常会改变商圈气氛，并形成商圈内局部的经营小环境，需视情况加以利用；

　　其他外因素，学校、公园等，这些因素看上去好像与商圈无关，但却经常会带来对经营者意想不到的影响，在调查中关注这些因素，然后加以利用或规避。

　　下面我就国贸商圈，用大数据软件进行数据采集及可视化呈现。（数据来源：）。

　　常住人口约是240万人，人口密度很高，居民人口约100万人，外地人口占一大部分。

　　区域内已婚人口占多数，占比是71%，已婚人口占比高。比较适合做家庭消费类生意。

　　大专及以上学历占比59.63%相对较多，高学历人群在新鲜事物上的接受程度以及自我学习能力具有良好的属性。

　　8K至19K 收入水平范围人群占多数，收入与消费是因果关系，有收入才会有消费，高收入人群消费趋于精品化、个性化消费，他们衣食住行都无忧。

　　商圈内私家车出行占比75%相对较高， 说明这里的车辆比较多，同时本地人群比较愿意为享受、便捷买单。

　　25至34岁占多数，这类人群大多有一定经济基础，且生活压力不会太大，愿意为享受生活消费。

　　通过上图可以看出红框区域人口分布还是比较集中的，尽量把店铺开在人密集的地方。

　　通过上图可以看出这个商圈的各类建筑分布情况，其中商务写字楼数量最多，属于典型的商务区。

　　系统的数据还提供周边常驻客户画像、民用住宅及房价、周边餐饮业态、周边医疗相关业态、周边教育培训相关业态、周边宠物相关业态、周边景区业态、周边交通相关业态、周边公司分布业态、周边商务住宿业态、周边生活服务业态、周边体育休闲业态、周边政府机构业态、周边公共设施业态，部分消费类提供有人均消费和评分等信息，小编就不逐一放图说明了，有兴趣您可以自己去看下。返回搜狐，查看更多