基于关联规则客流分析的商业集聚效应研究
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基于关联规则客流分析的商业集聚效应研究摘要:由现实生活中的两家或若干家有关联的商店聚集现象出发,本文试图对微观层面商业集聚的集聚效应的具体度量方法进行探讨和研究:从客流共享的角度,借鉴购物篮分析的关联规则的算法对微观层面商业集聚的集聚效应进行研究,总结出16种微观层面商业集聚的客流情境,探讨了客流的集聚效应以及商店机会得失的计算方法,通过观察法将理论分析的集聚效应度量方法运用于两家体育品牌专卖店的集聚效应的实际度量;通过问卷调查法实证检验和证实了基于关联规则客流分析的微观层面商业集聚效应度量方法的实践有效性。
关键词:商业集聚;集聚效应;客流分析;关联规则现实生活中经常可以看见相同业态的商店进行“扎堆”的现象,例如麦当劳的旁边就是肯德基,海王星辰药店的旁边就是养天和药店,某商业街上的耐克专卖店与相邻的阿迪达斯专卖店把内墙打通了,之所以这样做是为了能够产生“共赢”的商业集聚效应。
那么这样的商业集聚效应到底是多少呢,它们相互之间是否存在竞争效应呢?谁又从对手那里获得更多的“外部性”好处呢?一、微观层面商业集聚效应研究思路探析(一)有关商业集聚文献的启示问题已经提出,然而遍览有关商业集聚的文献,尚没有看见有哪篇文献能够对本问题进行具体、细致和准确的回答,原因在于和本问题所表现的商业集聚层面不同。
大多数文献都偏向于从宏观和较宏观层面的对商业集聚的研究,如对商业集聚的集聚动力机制和集聚效应进行理论上的分析,或者从交通、人口、城市规划的角度对商业集聚进行研究,又或者从营销视角对以商业街或购物中心为表现形式的商业集聚体的聚客力进行研究,都没有回答从现实角度来讲两家或若干家店靠在一起的商业集聚的集聚效应到底是多少(how much),或者商业集聚的集聚效应应该如何(how)度量和怎样(procedure)度量?原因在于本问题所表现的商业集聚是属于微观层面的商业集聚,即两家或若干家有着关联的商店相互聚集的商业集聚。
商业集聚一、背景介绍商业集聚是指一定区域内商业资源密集的现象。
在这样的区域内,商业活动频繁,商家互相之间产生竞争和合作,形成了一个独有的商业生态系统。
商业集聚的背后有着诸多原因和影响因素,深入了解商业集聚对于我们认识现代经济体系具有重要意义。
二、商业集聚的形成原因1.资源聚集:商业集聚地通常拥有丰富的资源,如人才、资金、供应链等,吸引了众多企业在此扎根。
2.成本优势:商业集聚地可能拥有较低的运营成本、劳动力成本等优势,吸引着大量企业前来发展。
3.规模效应:众多企业汇聚在一起,形成规模效应,提高了整体效率和竞争力。
4.市场需求:商业集聚地的市场需求通常更加活跃,吸引了众多企业前来服务市场。
5.政策扶持:政府可能会在商业集聚地提供税收优惠、土地开发等扶持政策,吸引了企业前来投资。
三、商业集聚的影响1.经济发展:商业集聚地通常是经济发展的引擎,带动区域经济的快速增长。
2.创新能力:商业集聚地通常聚集了大量的创新企业和人才,促进了创新能力的提升。
3.就业机会:商业集聚地创造了大量就业机会,吸引了人才流入,促进了人才的交流与创新。
4.城市形象:商业集聚地的繁荣将提升城市的形象和吸引力,带动周边房地产及旅游业的发展。
四、商业集聚的案例分析1.硅谷:作为全球科技创新的中心,硅谷聚集了大量的高科技企业和创业公司,成为全球人工智能和高科技产业的领军地。
2.纽约曼哈顿:作为全球金融中心之一,曼哈顿聚集了大量金融机构和企业,成为全球金融业的核心。
3.上海陆家嘴:作为中国的金融中心,陆家嘴聚集了大量金融机构和企业,成为中国金融业的龙头地区。
五、商业集聚的未来展望随着全球化的深入和科技的发展,商业集聚的形式可能会发生变化,如虚拟商业集聚、产业互联网等新兴形式将逐渐崭露头角。
商业集聚将继续发挥着促进经济发展、推动创新的重要作用,成为引领区域经济发展的关键力量。
六、结语商业集聚作为现代经济的重要现象,对于促进经济发展、推动创新有着重要意义。
《产业集聚理论与应用的研究——创意产业集聚影响因素的研究》篇一一、引言随着经济全球化的不断深入,产业集聚作为一种经济现象,已经成为了许多国家和地区发展的重要模式。
尤其是在创意产业领域,产业集聚已经成为提升地区产业竞争力和推动经济发展的重要手段。
本文旨在研究产业集聚理论及其在创意产业中的应用,并深入探讨创意产业集聚的影响因素。
二、产业集聚理论概述产业集聚是指某一特定领域内相互关联的企业和机构在地理空间上的集中。
这种集中可以带来资源共享、信息交流、技术创新等优势,从而提高整个产业的竞争力。
产业集聚理论主要涉及到的是空间经济地理学、新经济地理学以及新古典主义理论等多元的理论基础。
三、创意产业集聚现象及其特征创意产业集聚是近年来兴起的一种产业集聚现象,它主要以创意为驱动力,以知识创新为发展核心。
其特征主要表现在文化内涵丰富、技术含量高、创新性强等方面。
创意产业集聚不仅可以提高产业的创新能力,还可以推动区域经济的发展。
四、创意产业集聚的影响因素研究(一)政策支持政策支持是影响创意产业集聚的重要因素之一。
政府通过制定相关政策,如税收优惠、资金扶持等,可以吸引更多的企业和机构进入该地区,从而形成创意产业的集聚。
此外,政府还可以通过举办各类活动、搭建平台等方式,促进企业和机构之间的交流与合作。
(二)人才资源人才资源是创意产业的核心要素。
一个地区的人才资源丰富程度直接影响到该地区创意产业的发展水平。
因此,人才资源是影响创意产业集聚的重要因素之一。
在创意产业集聚的过程中,各地应注重人才的引进和培养,提高人才的聚集度,从而推动产业的发展。
(三)基础设施与产业链完善度基础设施的完善程度以及产业链的完整度也是影响创意产业集聚的重要因素。
完善的基础设施可以为企业和机构提供良好的工作环境和生活环境,从而吸引更多的企业和机构进入该地区。
而完整的产业链则可以为企业和机构提供更多的合作机会和更广阔的发展空间。
(四)创新环境与文化氛围创新环境与文化氛围是创意产业发展的关键因素。
基于大数据分析的客流预测模型研究与应用客流预测模型是一种通过分析大量的数据来预测人流量变化的工具。
随着科技的进步和数据的快速增长,基于大数据分析的客流预测模型在各个领域中的应用逐渐扩大。
本文将探讨基于大数据分析的客流预测模型的研究与应用。
首先,我们将介绍客流预测模型的意义和背景。
随着城市发展和人口增加,人口流动性越来越强,因此对于公共交通、商业和旅游等领域来说,预测客流量变化具有重要的意义。
通过客流预测模型,可以提前了解到人流量的变化趋势,从而合理调配资源和制定相应的决策,提高服务效率和满意度。
其次,我们将介绍基于大数据分析的客流预测模型的研究方法。
大数据分析是通过收集、存储和分析大量的数据来发现潜在的模式和趋势。
在客流预测模型中,我们可以利用多种数据源,包括历史客流数据、天气数据、节假日数据等,进行分析和建模。
通过对这些数据的综合分析,可以提取出影响客流量的关键因素,并构建客流预测模型。
客流预测模型可以采用多种算法和技术,如时间序列分析、回归分析、神经网络、机器学习等。
这些方法在各个领域中已经得到广泛应用,并取得了一定的成果。
例如,在公共交通领域中,可以利用历史客流数据和天气数据,通过时间序列分析和回归分析方法来预测公交车站的客流量。
在商业领域中,可以利用历史销售数据和促销活动数据,通过神经网络和机器学习方法来预测商场或超市的客流量。
同时,我们将介绍基于大数据分析的客流预测模型的应用案例。
大数据分析的客流预测模型已经在多个领域中得到了应用。
例如,在城市交通管理中,可以利用公交车和地铁的智能卡数据,通过大数据分析和客流预测模型来实现优化调度和减少拥堵。
在商业领域中,可以利用消费者的购物数据和社交媒体数据,通过大数据分析和客流预测模型来优化商品陈列和促销策略。
在旅游领域中,可以利用游客的行为数据和旅游景点的历史数据,通过大数据分析和客流预测模型来优化景区的管理和服务。
最后,我们将总结基于大数据分析的客流预测模型的研究与应用,并展望其未来的发展方向。
基于聚类分析法的广州地铁周末客流变化规律随着城市人口的增长和交通需求的增加,地铁已经成为现代城市交通系统中不可或缺的一部分。
广州作为中国南方经济中心城市,拥有发达的地铁网络系统,每天都有大量的乘客通过地铁来往于各个地方。
然而,随着城市发展和生活节奏的加快,地铁客流量也出现了一定程度的波动,特别是在周末这一时间段。
因此,通过聚类分析探究广州地铁周末客流变化规律,对于合理调整地铁运行时刻和提升乘客出行体验具有重要的意义。
首先,我们需要收集广州地铁周末客流数据,包括每个地铁站每个小时的客流量。
通过将周末的客流数据聚类分析,可以将客流量相似的地铁站归为一类。
然后,我们可以分析每一类地铁站的客流变化规律,从而揭示广州地铁周末客流的总体规律。
在聚类分析的过程中,首先需要选定适当的聚类算法和距离计算方法。
常用的聚类算法有K均值、层次聚类、DBSCAN等,距离计算方法通常为欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
根据实际情况和数据特点选择合适的算法和距离计算方法非常重要。
然后,根据聚类结果对地铁站进行分类,并绘制出每一类地铁站的客流变化曲线,以便于直观地观察客流变化规律。
通过对广州地铁周末客流数据的聚类分析,我们可以得出以下结论:1.每一类地铁站的客流变化规律存在一定的共性。
有些地铁站在周六周日客流量较高,可能与周末商业区、旅游景点等的集中有关;而有些地铁站在周末客流量较低,可能位于居民区或办公区周边。
2.不同类地铁站的客流变化趋势可能不同。
有些地铁站在周六客流量较高,周日略有下降;有些地铁站则是周日客流量略高于周六。
这些差异可能与地铁站所在位置、周边环境等因素有关。
3.通过对聚类结果的分析,我们可以针对不同类地铁站提出相应的运营建议。
对于周末客流量较高的地铁站,可以加密列车班次、增加站台服务人员等措施,提高运行效率和乘客出行体验;对于周末客流量较低的地铁站,可以适当调整列车班次、拓展周边商业服务等,吸引更多乘客出行。
从集聚效应角度出发,评价大型购物中心对入驻商户的影响
大型购物中心对入驻商户的影响主要体现在集聚效应方面。
集聚效应是指大量的消费者聚集在同一地点,从而吸引更多的商户前来经营,进一步形成良性循环的现象。
首先,大型购物中心能够带来人流量的聚集。
购物中心通常位于繁华地段或交通便利的区域,吸引大量顾客前来消费。
商户可以从购物中心丰富的人流量中获益,增加品牌知名度,提高销售额。
其次,大型购物中心提供了一站式的购物体验。
购物中心往往集合了众多品牌商户、餐饮娱乐等业态,顾客可以在一个地方满足各种需求,提高购物的便利性和效率。
对于入驻商户来说,购物中心的综合服务能够吸引更多顾客前来,增加销售机会。
此外,大型购物中心也为商户提供了更好的经营环境和资源。
购物中心通常配备完善的设施和管理,提供安全便捷的运营环境,商户可以共享购物中心的统一品牌宣传、市场推广等资源,降低单独经营店面的成本和风险。
然而,对于一些小型商户来说,入驻大型购物中心也存在一定的竞争压力。
大型购物中心中的知名品牌和大型连锁商户往往更具吸引力,可能对周边小商户造成一定程度的竞争压力。
因此,商户要有竞争意识和策略,提供独特的产品或服务,从而与其他商户相区别,吸引顾客。
综上所述,大型购物中心通过集聚效应为入驻商户带来了人流量、综合消费和资源共享的益处,同时也需要商户面对一定的竞争压力。
商户应根据自身情况和定位,灵活运用营销策略,提高吸引力和竞争力。
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对某知名小吃店近一年的客流数据进行深入分析,揭示其客流量的变化规律、消费群体特征以及影响客流量的关键因素,为小吃店未来的经营策略提供数据支持。
二、数据来源与时间范围数据来源于某知名小吃店的销售系统、会员管理系统以及第三方客流监测设备。
时间范围为2022年1月1日至2022年12月31日。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析:对客流量、消费金额、顾客停留时间等指标进行统计描述。
2. 时间序列分析:分析客流量随时间的变化趋势。
3. 顾客细分分析:根据顾客特征进行市场细分,分析不同细分市场的消费行为。
4. 关联规则分析:分析顾客购买行为中的关联性。
四、数据分析结果(一)客流量分析1. 客流量总体趋势:从图表中可以看出,本年度客流量呈现出明显的季节性波动。
在节假日、周末以及工作日的午晚餐时段,客流量明显增加。
2. 日客流量分布:通过对日客流量的分析,发现客流量最高的时间段集中在11:00-13:00和17:00-19:00,这与人们的用餐时间规律相符。
3. 周客流量分布:周内客流量呈现明显的周末效应,周六和周日的客流量明显高于周一至周五。
(二)消费金额分析1. 消费金额总体趋势:从图表中可以看出,消费金额在节假日和周末有明显的提升,这与客流量趋势基本一致。
2. 消费金额分布:通过对消费金额的分布分析,发现顾客的消费水平较为集中,中等消费水平的顾客占比较高。
(三)顾客细分分析1. 顾客年龄分布:顾客年龄主要集中在20-40岁之间,这部分人群具有较高的消费能力和消费需求。
2. 顾客性别分布:顾客性别比例较为均衡,男女顾客各占一半。
3. 顾客职业分布:顾客职业分布广泛,主要集中在白领、学生和自由职业者。
(四)关联规则分析1. 热门菜品组合:通过对顾客购买记录的分析,发现以下菜品组合较为受欢迎:A 套餐+B饮品、C套餐+D甜品。
2. 促销活动影响:在开展促销活动期间,客流量和消费金额均有明显提升。
宁波城市商圈集聚效应研究城市商圈的形成提升了城市的综合服务功能,增强了城市在区域经济乃至全球经济中的综合竞争力,加速并推动了城市现代化、国际化进程。
宁波作为长三角南翼重要的商贸物流中心,着力打造核心商务圈,搭建了长三角国际贸易服务平台的进程,以此推动城市总体竞争力的提高。
标签:城市商圈集聚效应区域经济城市核心商务圈是集商贸、休闲娱乐、购物消费、旅游酒店、商务办公等为一体的公众商务中心,它就有着较强的集聚优势,通过形态营造和功能整合,提升区域内的服务业能级,最终形成知识、信息、资本、人才的集聚。
一、城市商圈的“集聚效应”“集聚”是一种隐性的功能,大规模的集聚本身就是财富、资源和效率,城市行业的集聚效应在信息沟通、资本流通、人力资源调配方面都有很大的优势。
它主要表现在:快速准确搜集市场信息,形成城市商贸业“信息集聚”效应;吸引政府和广大投资者投资创业,形成“资本集聚”效应;汇聚各方精英,从地区人才高地向全球化人才市场转型,形成“人才集聚”效应。
城市商圈是城市空间形态的象征,能突出城市景观和特有的识别性标志,形成高层次、高密度、,环境优美、交通方便的现代化地区,产生城市景观形态的“集聚效应”。
城市商圈的形成不仅仅突出了城市空间形态集聚效应,更是利用其信息化和国际化的发展方向,结合科技、人才、空间和地区文化的优势,形成商贸业发展的“集聚效应”。
城市商圈采用引领发展模式,扩展点的智慧,发挥点的核心力,吸引了周边城市以及跨国投资者的目光,使其集聚效应辐射到周边各个层面,带动整个城市经济的发展。
二、宁波城市商圈的“集聚效应”宁波城市核心商务区以三江汇合处向外呈环状延伸的区域,范围横跨海曙、江东、江北三个建成区,重点发展以国际商务、金融保险、中介服务等为主的现代服务业。
核心商务圈在发挥国际竞争力,构建城市“商业航母”上起示范带头作用,培育和巩固宁波长三角南翼经济中心和国际港口城市的地位。
1. 城市商圈是信息流通的窗口,是市场行情的预知者。
商业集聚的效应消费带动效应一个商业集聚区,往往是百货、专卖店、精品店、餐饮、休闲、酒吧、文化、旅游、娱乐、健身等多种元素的集聚地。
各种类型商业企业在空间上的联合,会产生1 +1>2的综合经济效应。
对于消费者而言,他们的各种消费会在这个区域实现,而且在该地区的消费要超过在一般地区的消费,因而产生消费带动效应。
此外,商业集聚通过集中化大规模的商业活动和提供相关服务,将会带动所在地区的金融、房地产、建筑、广告、装饰装修及交通运输的发展,促进该区域的商业规模化和专业化。
而当商业集聚规模、专业程度达到一定水平,还会引起周围人们的思想和消费观念的变化,甚至消费结构的改变,从而促进消费环境和商业经营的进一步提升。
节约社会成本效应商业集聚所形成的规模经济性,使这些服务业或配套设施具备了经济上的合理性。
从消费者角度讲,由于商业集聚区各类企业之间提供的产品和服务具有明显的互补性和配套性,使得集聚内的商品的广度和深度较大,可以满足不同层次客户的需求,使其愿意来购买商品;同时由于商家的集中,消费者在价格搜寻过程中节约了时间和搜寻成本,集聚区内商品价格上的优势,又节省了消费者剩余,从而使消费者成为商业集聚效应的最大受益者。
从生产者角度讲,可以使其迅速、准确地掌握市场信息,减少市场盲目性。
同时,集聚区把分散的企业聚集到某一空间内,无形中扩大了商品销售的规模,从而使生产者实现大批量的销售,节省了交易成本。
从政府及有关公共机构角度讲,它们提供的专业基础设施或教育项目及企业集群的信息、技术、声誉等准公共物品能为商业集聚区内的企业共享;另一方面政府部门也积累了许多专业性管理知识和技能,从而更加有利于促进商业集聚区内的企业发展。
集聚区区位品牌效应商业集聚区往往形成一定的区位品牌效应。
商业区位品牌是商业集群内企业一种重要的无形资产。
商业企业通过集聚,集中广告宣传的力度,这既减少了单体企业的广告宣传费用,又借助广告效应形成整体品牌优势和区位商业优势,使单体企业获得稳定乃至不断增长的顾客流以及整体的商誉。
实验二Clementine12 购物篮剖析(关系规则)一、 [实验目的 ]设计关系规则剖析模型,经过模型演示怎样对购物篮剖析,并依据细分结果对采纳不一样的营销策略。
体验以数据驱动的模型计算给科学决议带来的先进性。
二、 [知识重点 ]1、购物蓝剖析观点;2、管来呢规则算法原理;3、购物蓝剖析工具;4、关系规则剖析流程。
三、 [实验要乞降内容 ]1、初步认识使用工作流的方式建立剖析模型;2、理解智能数据剖析流程,主假如CRISP-DM 工业标准流程;3、理解关系规则模型原理;4、设计关系规则分流;5、运转该流,并将结果可视化展现;6、得出模型剖析结论7、运转结果进行有关营销策略设计。
四、 [实验条件 ]Clementine12.0 发掘软件。
五、 [实验步骤 ]1、启动软件;2、在工作区设计管来呢规则发掘流;3、履行模型,剖析计算结果;4、撰写实验报告。
六、 [思虑与练习 ]1、为何要进行关系规则剖析?它是怎样支持客户营销的?实验内容与步骤一、序言“啤酒与尿布”的故事是营销届的神话,“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一同进行销售、并获取了很好的销售利润,这种现象就是卖场中商品之间的关系性,研究“啤酒与尿布”关系的方法就是购物篮剖析,购物篮剖析以前是沃尔玛秘而不泄的独门武器,购物篮剖析能够帮助我们在门店的销售过程中找到拥有关系关系的商品,并以此获取销售利润的增添!“啤酒与尿布”的故事产生于20 世纪90 年月的美国沃尔玛商场中,沃尔玛的商场管理人员剖析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象:在某些特定的状况下,“啤酒”与“尿布”两件看上去毫没关系的商品会常常出此刻同一个购物篮中,这种独到的销售现象惹起了管理人员的注意,经事后续检查发现,这种现象出此刻年青的父亲自上。
在美国有婴儿的家庭中,一般是母亲在家中照看婴儿,年青的父亲前往商场购置尿布。
父亲在购置尿布的同时,常常会趁便为自己购置啤酒,这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相关的商品常常会出此刻同一个购物篮的现象。
《产业集聚理论与应用的研究——创意产业集聚影响因素的研究》篇一一、引言随着经济全球化的不断深入,产业集聚作为一种经济现象,已经成为了许多国家地区推动经济发展的重要方式。
尤其在创意产业领域,产业集聚更是被视为推动创新、提升产业竞争力的重要手段。
本文将围绕产业集聚理论,特别是创意产业集聚的影响因素进行深入研究,以期为相关产业的发展提供理论支持和实践指导。
二、产业集聚理论概述产业集聚是指某一特定领域内相互关联的企业及其支撑体系在一定地域范围内的集中。
这种集聚现象能够促进企业间的合作与交流,降低生产成本,提高整体竞争力。
产业集聚理论认为,这种空间集聚能够产生正外部性效应,从而提升区域内企业的整体效率和创新能力。
三、创意产业集聚的特点及重要性创意产业是指以创意为核心,以知识产权为特征的产业,如影视、音乐、设计、广告等。
创意产业集聚是指这些相关企业在某一地域的集中。
创意产业集聚具有知识溢出效应强、创新能力强、产业链完整等特点。
对于地区经济发展和产业结构优化,创意产业集聚具有重要影响。
四、创意产业集聚影响因素研究1. 政策支持:政策是推动创意产业集聚的重要因素。
政府通过制定相关政策,如税收优惠、资金扶持、知识产权保护等,能够为创意产业的发展提供有力支持,从而促进创意产业的集聚。
2. 人才集聚:人才是创意产业的核心。
人才集聚能够促进知识交流和创新,提升整个产业的创新能力。
高校、科研机构、人才交流平台等为创意产业提供人才保障。
3. 基础设施:完善的基础设施是创意产业集聚的硬件保障。
包括交通、通信、能源等基础设施的建设,能够降低企业运营成本,提高企业运营效率。
4. 产业链整合:产业链的完整性是创意产业集聚的重要条件。
通过整合产业链上下游企业,形成完整的产业链条,能够提高企业的协同创新能力,推动产业的持续发展。
5. 文化氛围:文化氛围是创意产业集聚的软环境。
一个开放、包容、创新的文化氛围能够激发企业的创新活力,促进企业间的交流与合作。
现代商业建筑中的空间人流分析与优化研究现代商业建筑作为城市中重要的社交和商务活动场所,人流量的分析和优化成为了设计师和经营者们亟待解决的问题。
通过分析人流动态和空间布局,可以为商业建筑提供更合理的设计方案,提升顾客的体验和购物效率,从而提高商业运营的效益。
人流分析是指对商业建筑中顾客、员工等人群的运动轨迹进行研究和分析。
其中,空间人流分布的分析是人流分析的重要组成部分。
通过分析商业建筑内不同空间区域的人流密度分布,可以揭示出不同区域的人气和热度,为商业管理者提供决策依据。
空间人流分布的分析方法多种多样。
其中一种常见的方法是通过人流热力图来表示人流密度的分布。
利用专业的人流感应设备,可以实时感应到不同区域内的人流情况,并将其以颜色的形式展现在平面图上。
从热力图中,我们可以清晰地看到人流的集中区域和疏散区域,了解到商业建筑中哪些区域是热门区域,哪些区域是冷清区域,从而进行相应的优化。
空间人流分析的优化不仅仅是为了提升商业运营效益,还能够改进建筑的设计和功能规划。
通过对人流密度分布的分析,可以发现一些潜在的问题和矛盾。
例如,某一区域的人流密集度过高,导致拥堵和排队现象严重,这时可以考虑增加通道宽度或者改变布局以缓解瓶颈;或者某一区域的人流密度过低,导致资源的浪费,这时可以考虑引入新的吸引点来提高区域的人气。
除了热力图分析外,还可以借助计算机模拟技术进行空间人流的模拟和预测。
在设计初期,可以通过建模软件对商业建筑的布局进行模拟,通过仿真相应的人流状况,来评估不同方案的可行性和效果。
这种方法可以更早地发现潜在的问题并进行调整,在实际建设阶段提供参考和建议。
优化商业建筑的空间人流还需要考虑不同人群的行为习惯和需求。
例如,在购物中心中,家庭顾客通常会以逛街购物为主,而年轻人更倾向于体验新奇和创意的活动。
因此,在空间布局上应该合理划分出不同的功能区域,提供给顾客们多样化的选择和体验。
最后,空间人流分析与优化不能仅停留在理论层面,还需要与实际操作相结合。
聚类分析技术在客流预测中的应用研究随着现代社会的发展,人们对于旅游、购物、探亲等出行需求越来越高。
对于商场、旅游景区、地铁等场所,如何预测人流量、优化服务,已成为一项必要的工作。
而聚类分析技术是一种有效的工具,可以帮助我们对客流量进行预测和管理。
本文将介绍聚类分析技术在客流预测中的应用研究。
一、聚类分析技术的基本原理聚类分析技术是一种无监督学习技术,其基本原理是将数据集分成若干个互不重叠且具有相似性的簇(clusters)。
聚类分析技术可以分为两大类:基于划分的聚类和基于层次的聚类。
基于划分的聚类将数据分成 k 个簇,每个簇的数据点与该簇中所有其他数据点的相似度要尽可能大,与其他簇中所有数据点的相似度要尽可能小。
基于层次的聚类是不需要事先确定簇的数目,通过计算两点之间的距离,得到树形结构,从而得到一系列的簇。
二、聚类分析技术在客流预测中的应用客流预测是指在特定时间和空间范围内,对人员接受服务或商品的需求进行量化的过程。
在现实生活中,客流预测对于商场、旅游景区、公共交通等地方的管理十分重要。
聚类分析技术可以通过对历史数据进行分析,得到每一个时期、每一个地点和每一个客群的客流量,从而对未来的客流量进行预测、规划和调整。
在商场中,客流量的预测可以帮助商场管理层设置人员、制定物流策略和调整销售策略。
通过对历史数据的聚类分析,可以将客户分成不同的群体,每个群体的客流量和消费习惯不同。
这样可以制定针对不同群体的营销策略,提高产品销售等级。
同样地,聚类分析还可以帮助商场管理层合理安排人员,防止人员拥堵和排队。
在旅游景区,客流量的预测可以帮助景区管理层制定游客接待计划、整合资源,并规划出游路线。
研究发现,在旅游景区客流量的预测中,聚类分析技术是最有效的工具之一。
在聚类分析的过程中,特别是在用层次聚类或基于密度的聚类方法,意味着数据点可以很好地自动分为不同的组或类别。
这个方法可以应用于了解不同游客的行为,比如不同的人群在景点的分布和旅游目的。
广东社会科学2021年第2期中国城市群的服务业协同集聚研究——基于长三角与珠三角的对比*钟韵秦嫣然[摘要]城市群是经济高质量发展的空间载体,协同集聚为城市群内部的产业发展研究提供了新视角。
本文选取长三角和珠三角两大城市群2003年至2018年的服务业面板数据,运用EG协同指数方法测度对比两地的服务业协同集聚特征,并对其影响机制进行实证分析。
研究对研判我国城市群内服务业行业间的关联性提供了新的解读思路。
研究发现:(1)两大城市群当前已有部分服务行业呈现协同集聚的空间格局,但各自特征存在差异;(2)知识密集型行业与劳动密集型行业间的协同集聚程度相对更为显著;(3)产业因素和科技水平对服务业协同集聚均存在促进作用,但产业关联度仅在长三角地区显著,产业结构和科技投入因素仅在珠三角地区显著;(4)由于服务业发展水平和城市数量差异等原因,城市规模因素对协同集聚的影响虽然显著,但在两个地区的影响存在差异。
[关键词]城市群服务业协同集聚长三角珠三角[中图分类号]F127[文献标识码]A[文章编号]1000-114X(2021)02-0005-11引言当前,我国经济发展已经由追求高速增长和数量扩张,转向推进高质量发展、讲求经济增长质量和效益的发展阶段。
城市群是我国经济社会发展的重要空间载体,高质量发展对城市群内部的产业发展提出了新要求。
已有研究显示,当产业发展到高级化阶段,单一产业的集聚将发展至产业协同集聚。
其依据在于:产业集聚是由知识溢出所产生的,那么,在知识交流的空间应该可以看到协同集聚,换而言之,当出现集聚效应时,协同集聚也将会出现(Helsely et al,2014)。
所谓协同集聚,是指在某一特定空间内不同产业在区域中高度集中的现象(Ellison et al,1997;Duranton et al,2005;陈建军*本文系国家自然科学基金项目“城市等级与生产性服务业发展的互动关系研究”(项目号41371174)和暨南大学中央高校基本科研专项资金资助(项目号19JNYH09)的阶段性成果。
枢纽车站地铁进出站与商业客流关联性研究【引言】随着轨道交通的发展,多线换乘车站与周边地块开发的结合越发紧密,车站进出站设置带来的客流组织变化,对商业开发影响较大,研究二者的关系,对轨道交通运营成本的管理和商业利益的增值至关重要。
【摘要】国内轨道交通建设的快速发展,国内多线换乘车站日益增多,伴随车站带动的地块开发越来越多,地块开发与车站紧密结合,互相拉动。
多线换乘涉及楼层较多,进出站位置的设置,对轨道交通和商业开发的客流组织有直接的关系,通过研究对比,分析进出站设置方案的利弊,便于枢纽开发选取合适的进出站设置模式,达到轨道运营和商业开发双赢的目的。
【关键字】多线换乘站;客流引导;进出站设置【正文】随着轨道交通建设在国内迅速发展,各大城市轨道交通建设日趋网络化,传统的换乘站由两线换乘发展为多线换乘。
而伴随多线换乘车站带来的对周边土地和开发的带动作用,车站与地下商业之间的连接越发紧密。
轨道交通与商业之间的联动作用,和进出站的设置密切相关。
深入研究二者的关系,对增强商业开发的经济效益至关重要,同时对轨道交通客流组织效率提升也有较大助益。
1枢纽车站模式案例1 香港金钟站金钟站位于香港岛,车站连接荃湾线、港岛线和南港岛线的跨平台交汇处。
该站进行了大规模扩建,以容纳原始结构下方的一组新平台,以服务于南港岛线。
金钟是香港岛中央商务区的一部分。
车站周围有许多办公楼。
太古广场(Pacific Place)是其中一个主要的购物中心,可以通过车站的人行道进入。
该项目是两条线上下对应换乘,减少乘客行走的时间,而第三条线则在两条线下方呈 90 度穿过。
香港与深圳有各方面的可比性,包括人们的生活方式,地铁站的使用方式及人流量。
金钟站的成功案例是可以被复制到深圳枢纽建设中的。
金钟站共有 6 个地下楼层; B1 层有售票窗口,大堂,商店,客户服务中心和其他主要设施。
在 B2 楼,乘客可以到达 4 号平台(荃湾线至中环)和 3号平台(港岛线至柴湾)。
基于关联规则客流分析的商业集聚效应研究摘要:由现实生活中的两家或若干家有关联的商店聚集现象出发,本文试图对微观层面商业集聚的集聚效应的具体度量方法进行探讨和研究:从客流共享的角度,借鉴购物篮分析的关联规则的算法对微观层面商业集聚的集聚效应进行研究,总结出16种微观层面商业集聚的客流情境,探讨了客流的集聚效应以及商店机会得失的计算方法,通过观察法将理论分析的集聚效应度量方法运用于两家体育品牌专卖店的集聚效应的实际度量;通过问卷调查法实证检验和证实了基于关联规则客流分析的微观层面商业集聚效应度量方法的实践有效性。
关键词:商业集聚;集聚效应;客流分析;关联规则现实生活中经常可以看见相同业态的商店进行“扎堆”的现象,例如麦当劳的旁边就是肯德基,海王星辰药店的旁边就是养天和药店,某商业街上的耐克专卖店与相邻的阿迪达斯专卖店把内墙打通了,之所以这样做是为了能够产生“共赢”的商业集聚效应。
那么这样的商业集聚效应到底是多少呢,它们相互之间是否存在竞争效应呢?谁又从对手那里获得更多的“外部性”好处呢?一、微观层面商业集聚效应研究思路探析(一)有关商业集聚文献的启示问题已经提出,然而遍览有关商业集聚的文献,尚没有看见有哪篇文献能够对本问题进行具体、细致和准确的回答,原因在于和本问题所表现的商业集聚层面不同。
大多数文献都偏向于从宏观和较宏观层面的对商业集聚的研究,如对商业集聚的集聚动力机制和集聚效应进行理论上的分析,或者从交通、人口、城市规划的角度对商业集聚进行研究,又或者从营销视角对以商业街或购物中心为表现形式的商业集聚体的聚客力进行研究,都没有回答从现实角度来讲两家或若干家店靠在一起的商业集聚的集聚效应到底是多少(how much),或者商业集聚的集聚效应应该如何(how)度量和怎样(procedure)度量?原因在于本问题所表现的商业集聚是属于微观层面的商业集聚,即两家或若干家有着关联的商店相互聚集的商业集聚。
虽如此,但从商业集聚的有关文献中可以看出,从微观层面而言商业集聚效应的其中之一的表现形式是客流的共享。
蒋三庚(2005)认为随着一个地区内的中心店或旗舰店的建立和发展,商圈不断扩大,各种中小型业种店也会随之聚集于此,新颖的业种店会让顾客感觉商品种类丰富,因而吸引大批量顾客流,顾客流的增长,又进一步吸引其他商业的入住;傅慧(2007)对酒店集群的集聚效应进行了理论分析,认为集群内酒店数量越多,对客源市场的市场控制力就越强,集聚效应就越大;teller, rutterer&shnedlitz(2008)经实证研究发现,大型购物中心由于商户组合产生的协同效应可以为顾客提供整套的服务,使得其比其他单体商店更有吸引力,即能吸引更多的客流。
(二)有关客流分析文献的启示通过在中国期刊全文数据库(cnki)的检索,大多数有关客流的文献集中在交通、运输和物流方面,而和商业相结合的客流文献并不多见,较早的一篇文献为吴宪和(1997)发表在《财贸经济》的《商业客流的剖析及吸引》,他认为按照客流的性质和特点可以将商业客流划分为有效客流和无效客流、忠诚客流和一般客流、目标客流和无差异客流、现实客流和潜在客流。
肖怡(2003)在其编著的高等教育教材《零售学》中认为客流的性质可以分为三种类型,分享客流、派生客流和本身客流。
其它有关商业客流的文献包括赵黎明等(2006)的《基于客流量相关系数的商业街规划抉择研究》、齐晓斋(2006)的《上海都市商业中心客流与商圈特性分析》,这些有关客流的文献都对本问题的研究提供了一定的思路借鉴。
基于以上文献的阅读和启示,本文决定从客流共享的角度对微观层面的商业集聚效应进行研究。
(三)有关关联规则和购物篮分析的启示所谓购物篮分析法,是指通过计算顾客一次所购商品中各品类的平均购买率,以及购买这些商品的同时购买率,来分析不同品类间的商品关联关系。
沃尔玛的经典营销案例尿布和啤酒的交叉陈列,就是典型的购物篮分析的结果。
购物篮分析运用了关联规则的算法,有三项基本指标可以反映商品的相关性:(1)支持度(support)指标,表示在购物篮中同时包含关联规则左右两边物品的交易次数百分比,即支持这个规则的交易的次数百分比,相当于联合概率;(2)置信度(confidence)指标,是指在所有的购买了左边商品的交易中,同时又购买了右边商品的交易概率,是一个条件概率;(3)提高度(lift)或称增益,提高度是两种可能性的比较,一种是在已知购买了左边商品情况下购买右边商品的可能性,另一种是任意情况下购买右边商品的可能性。
提高度数据越大,则商品之间的关联性就越强。
借鉴《零售学》当中的经典案例啤酒与尿布的故事,可以运用购物篮分析的关联规则对微观层面商业集聚的客流共享情况进行分析,也即是把两家靠在一起的商店理解为消费者需要进行选择的“啤酒”和“尿布”,考察两家商店的关联关系。
二、基于关联规则客流分析的微观层面商业集聚效应理论分析(一)微观层面商业集聚的研究对象描述从最简单和抽象的情况考虑,如图1所示,在某商业街有两家同业态的商店a店和b店比邻而立,他们的门头都面向街道,同时为了更好的发挥客流的商业集聚效应,两家店把内墙打通了①。
考察单个的消费者的客流情况,他有可能从a店和b店的门口路过,不论是往左走还是往右走,都没有进店,我们把这种客流称之为无效客流,不是我们的考察范畴,我们只考察进入了a店或b店的有效客流。
有效客流又要考虑若干种情况:(1)主客流方向,即消费者在a 店和b店门口的街道是往左走还是往右走;(2)出店的方向是否与主客流方向一致,即消费者在走出a店或b店后与先前进店的方向是相同还是相反;(3)作为有效客流的消费者是进入了a店还是进入了b店,或者通过a店和b店的内墙两家店都进去了;(4)如果消费者a店和b店都进入了,那么首先是进入了a店还是首先进入了b店,简称首进店,一般认为首进店是消费者的目标商店。
(二)微观层面商业集聚的客流情境分析1.微观层面商业集聚的客流情境。
根据有效客流的若干情况,共总结出16种微观层面商业集聚的客流情境②,如图2所示。
2.不同客流情境的商店机会得失分析。
不同的客流情境下,商店的机会得失是不一样的:对于第1种情境,消费者进了a店,那么a店得到1个机会,但是消费者的主客流方向与出店方向是一致的,进了a店却没有进b店,故此认为过b店门口而不入,丧失了1个机会;对于第2种情境,即进了a店又进了b店,两者都得到1个机会;对于第3种情境,主客流方向与出店方向一致,过a店而不入,a店丧失1个机会,b店得到1个机会;对于第4种情境,虽然主客流方向与出店方向是一致的,但是首进店是b店而不是a 店,故此认为b店是消费者的目标商店,但是由于相邻的a店存在,对消费者产生吸引力,进入a店,改变了消费者从左至右的行走方向,所以认为a店得到2个机会,b店得到1个机会;对于第5种情境,主客流方向与出店方向不一致,a店得到1个机会,b店未进,没有得到机会但也没有丧失机会,b店无得无失;对于第6种情境,首进店是a店,b店也进入了,但是由于b店的存在,使得消费者在a店和b店内行走的方向与消费者出店的方向是不一致的,b店具有较大的吸引力,所以认为a店得到1个机会,b店得到2个机会;对于第7种情境,进入了b店而没有进入a店,而且是两次路过a店的门口都没有进入,所以认为a店丧失2个机会,b店得到1个机会;对于第8种情境,a店和b店都进入,而且在a 店和b店内行走的方向与出店的方向是一致的,所以认为a店和b 店都得到1个机会;对于主客流方向是从右至左的另外8种情境的商店机会得失分析依此类推,不再赘述。
为了更清楚的列示16种微观层面商业集聚的客流情境以及商店机会得失情况,见表1。
(三)客流集聚效应的关联规则计算及分析1.支持度(support)的计算。
支持度反映的是同时到两家店购物的概率,支持度越高,表明两家店的集聚效应越大。
用公式表示为:(四)客流集聚效应的机会得失综合分析对a店和b店发生的机会得失进行汇总,然后进行比较,可以得到四种情况:(1)a得>b得;a失b得;a失>b失:表明b有更多忠诚顾客,b对a有共享效应;(3)a得b失:表明b是强势竞争者,b对a有竞争效应;(4)a得b得;a失>b失:b有更多忠诚顾客,b对a有共享效应;a得>b得;a失b失:b是强势竞争者,b 对a有竞争效应;a得<b得;a失<b失:a有更多忠诚顾客,a对b 有共享效应。
则a店得到机会总数为91,失掉机会34。
b店得到机会总数为100,失掉机会13。
属于第三种情况。
即耐克店是强势竞争者,耐克店对阿迪店有竞争效应。
结论:综上所述,耐克店与阿迪店有60%的共享顾客,但耐克店的忠诚顾客比阿迪店稍多,耐克店是阿迪达斯店的强势竞争者,相对而言阿迪达斯店比耐克店作出的客流资源共享贡献较大,也即耐克店从对手那里获得的外部性利益更多一点。
(三)运用问卷调查法对分析结论进行检验为了对以上的分析结论进行检验,同时进一步的探讨导致这种客流差异的原因,我们对耐克和阿迪达斯专卖店的消费者进行问卷调查。
根据曹晓春(1996)的《消费者商店选择原理及应用》,建立消费者选择运动品牌专卖店模型。
消费者搜寻运动品牌专卖店的信息,主要有六大方面:(1)品牌,包括运功专卖店品牌的知名度,消费者对此品牌的喜欢程度;(2)地址,包括专卖店的选址以及所处位置的交通情况;(3)商品,包括商品的品项,商品的质量,款式,价格;(4)门面,包括专卖店门头专修,橱窗展示以及店面的醒目程度;(5)店内设计,包括店内布局,专卖店的空间,商品的陈列情况;(6)店员,包括店员的素质,店员的态度情况。
根据公式:ta=[dd(]n[]i=1[dd)]wibia ta表示消费者对商店a的态度值,wi表示商店特性i被消费者重视的程度,bia表示消费者认为商店a具有特性i的程度,n消费者认为选择商店所需要特性的数量。
wi与bia可以经过消费者调研得到,即也可得到ta,得出不同专卖店受消费者欢迎的程度。
并且从bia还可以看出专卖店具体不同的原因。
实际总共发放发问卷140份,收回有效问卷120份。
经过分析统计,具体数据见表3。
耐克店:ta=3.6*4.5+3.4*3.9+4.2*3.9+3.3*3.4+3.4*3.7+4.5*3.4≈85阿迪达斯店:ta=3.4*3.9+4.2*3.9+4.2*3.9+3.3*3.4+3.4*3.7+4.5*3.4≈81经过调研与计算,消费者选择耐克店的可能性大于阿迪达斯店。
从“各特征的得分”和对两家店实际店面的观察,得以下结论:(1)耐克的知名度比阿迪达斯大,喜欢耐克的消费者比阿迪多;(2)耐克的品项、款式比阿迪多,价格稍贵但阿迪达斯的质量比耐克好;(3)耐克的门头装修稍不如阿迪达斯,阿迪达斯醒目点,两家店的橱窗展示差不多,阿迪达斯略胜一筹;(4)阿迪达斯店内空间稍大,耐克店内布局比阿迪合理,陈列整洁程度差不多;(5)耐克店店员的素质与态度较阿迪达斯店好。