极海人口数据洞察动态报告发布 | 如何处理及分析人口数据？

无论是项目咨询还是品牌选址，对人口数据的处理和分析都是其中关键的一环。但想要真正理解并运用好人口数据却并不容易，其中有很多门槛对数据使用者提出了较高的要求。

极海基于腾讯LBS数据魔方发布区域人口数据洞察动态报告模板，用动态可视化的图表帮助你实现对任意区域人口数据的快速分析，感兴趣的朋友可以点击复制下面的链接在浏览器中打开查看测试案例。

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接下来的几篇文章，我都将围绕这个报告模板，将区域人口数据拆开了揉碎了告诉你，我们应该如何应用人口数据帮助我们实现业务目标。

在真正进入这个主题之前，我们不妨先思考一个问题：当我们要统计一个范围内的人口规模时，我们统计的究竟是什么呢？这个问题很模糊，所以在很大程度上，答案取决于我们的分析目的和研究场景。

如果你做的是人口普查，那人口规模说的主要是居住在这里的人；如果你想开一家咖啡店，你更想知道的是区域内的工作人口；但如果你的研究对象是一家商场，那你关注更多的其实是客流。

如下图所示，三者的分布和规模可能截然不同。

所以，在进行具体的分析之前，我们需要先厘清人口数据中最核心的一个概念——客群类型。

我们把所有出现在区域内的人称为 #全部客群，其中一部分人出现在这里的原因是居住在这里，因此是 #居住客群，还有一部分人是因为在这里工作，也被称为 #工作客群，二者又共同构成了 #常驻客群。而全部客群排除常驻客群之后，便是 #流动客群。

那么系统是如何知道一个人居住或工作在哪里呢？如果你使用的是苹果手机，即使你没有设置过，也可以在 "设置>隐私与安全性>定位服务>系统服务>重要地点" 中看到苹果系统对你职住地的判断，其依据就是你的手机设备留下的定位点。

为了更好的说明这一过程，下图展示了某用户过去一个月的脱敏定位点分布。

其中绿色点是晚上10点至凌晨5点之间的睡眠时间产生的定位，红色点是工作日工作时间产生的定位。该用户的生活模式是典型的两点一线，居住在通州区的皇家新村，白天在芳草地工作，工作地与居住地的直线距离约为18km，主要的通勤方式是地铁，从花庄站坐八通线到四惠东，通勤时间约为1.5小时。

当然，实际的情况要复杂的多，上面的例子只是为了方便大家理解而挑选出来的简单模式，更普遍的情况是，一个人的定位点不会那么集中，他可能有多个工作地，会出差去外地，下班后还喜欢到处溜达，这一切都会使职住地判断变得复杂，但好在在我们并不需要直面这个难题，能理解他的原理就足够了。

最后，我们还需要进一步区分一下“人口”与“客流”的区别。毫无疑问，客流是基于人口产生的，但区别主要体现在于如何去重上。

比如某区域日客流量13万人次，这意味着当天有10万人到过这里。下图是该区域的每个时段的客流量，实际上不需要我们将其逐一相加，就可以轻易的发现该数值远大于日客流量，这是为什么呢？

原因就在于当我们统计日客流量时，同天重复出现的人只会被统计一次。但当我们统计小时客流量时，只有在同时段重复出现的人才会被去重，如果一个人在区域内从9点待到10点，那么他就在两个时间段被分别统计，相加的结果自然要远大于日客流量了。

所以，虽然人口和客流的统计单位都可以粗略的说成是多少人，但更准确的表达，需要加上时间限定，比如“人·天”，“人·时”等等，或者用“人次”进行区别。

理解客群和客流两个基础概念，会帮助你更好的理解接下来的人口洞察报告中的内容。现在就让我们进入正题，看看我们如何拆解一个区域的人口数据。

这里我们以上海的五角场、陆家嘴和徐家汇三个商圈2023年9月的人口数据为基础，对区域客流数据进行分析。

进入区域客流分析页，标题强调了两个标签，分别是分析的区域 #五角场 以及分析的客群 #全部客群，我们可以通过右侧的筛选器切换区域和客群，所有的内容将随着筛选器的切换自动更新，方便我们根据需要对不同区域的不同客群进行更有针对性的分析。

【面积与热力】五角场商圈的占地面积约为0.41k㎡，在此次分析的所有区域中面积最小排名第3，仅相当于排名第一的徐家汇商圈的65%（括号内数值）。点击地图下方的定位类型标签，可以切换选定客群在区域内的工作地或居住地热力图。

【日均客流】五角场全部客群的日均客流达到12万人次，在此次分析的所有商圈中排名第3，相当于排名第一的徐家汇商圈的56%，日均客流密度接近30万人次/k㎡，也低于徐家汇商圈。但值得注意的是，五角场商圈的夜间商业氛围极佳，19-24点之间的客流占比24%，排名第一。

【目标客群占比】这里由于我们没有设置目标客群的属性，所以目标客群占比为空。通常我们可以根据客群的年龄、性别、学历、消费水平、收入水平等标签提取出特定的目标客群，观察目标客群对客流的贡献占比。但需要注意的是，目标客群的分类是独立于常驻/流动客群体系的，这仅仅是全部客群的一个子集，在腾讯人口数据的体系下，不再基于目标客群区分常驻客群和流动客群。

【工作日/节假日 日均客流】将数据监测期间的每个日期划分为工作日和节假日，我们可以更直观的观测到商圈的客流特征。这里我用🟦蓝色底色标注出客流更加突出的日期属性。

还是以五角场为例，节假日客流14.6万，是工作日客流的1.4倍，超过了陆家嘴排名第二，主要原因在于陆家嘴的工作人口占比更高，工作日客流反而是节假日的1.4倍，详见下图。

【分时客流】通过分时客流，我们不仅可以观察到区域客流在工作日（—绿色线）和节假日（—黄色线）上的差异，对前面的数据做进一步的支撑，对我们的开店业务也有很多实际的帮助。

首先我们知道客流当然是影响一家门店业绩的重要原因，但客流分布的形态同样关键，因为它会影响有效营业时长。对比这两张图，会发现陆家嘴的客流更加集中，五角场的客流则更加平缓。

如果分别在两个商圈客流接近的位置开店，在五角场开店的订单量大概率要比陆家嘴好。因为门店的承载能力是有限的，你很难完全消化高峰期的客流，除非你能忍受低谷期的空置成本。相较而言，平缓的客流意味着持续稳定的订单，可以有效提升门店租金、设施和员工的利用效率，拉平来看，整体订单量反而会更好。

最后关于分时客流这张图，还有几点需要注意，首先是横坐标的的数字代表的时间段而不是时间点，比如10指的不是10点这个地方有多少客流，而是指9~10点这一个小时里有多少人来过这个地方。图的右上方我还分别将节假日和工作日中客流最高的5个时段进行了标注，方便大家快速识别客流高峰时间。

以上就是我们对人口数据分析动态报告的第一期内容，后续我们将会围绕这份报告展开更多的说明和讲解。其实报告本身已经做了很多注释，稍有经验的人都可以快速上手看懂这份报告，毕竟相对于原始数据而言，这份报告已经简单很多了。感兴趣的朋友还是自己打开链接试试看吧~

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