开店通常要选在客流量大的地方，这恐怕是每个人都知道的常识。但如果按此逻辑推演，一个城市中客流最大的区域应该与商户分布最多的区域高度重叠，但事实真是这样的吗？
以北京城市客流分布热力为例，越红的区域代表日均客流越大。
而在下图中，越红的区域则代表商户在此地的分布越多越密集。
粗看两图似乎还挺像，但这很可能是因地图展现范围过大，热力图不够精确带来的误导，只能得到一个似是而非的结论。
为了量化这一问题，我们分别基于客流分布与商户位置数据，用红色框出了城市中客流最密集的区域，用蓝色框出了城市中商户最密集的区域。同时为确保二者具有可比性，我们通过阈值控制使得基于不同数据最终框选出的区域范围面积是一样的。
在这一情况下，二者相互重叠的部分只占到30%！显然这并不算高。仔细观察我们会发现一些客流较大的场景并不总是适合开店。在北京比较显著的包括景区（如故宫）、交通枢纽（如北京南站）、地铁附近、医院等区域，这些地方客流虽大，但却没有形成与之匹配的商业聚集区。
那有没有可能这仅仅是北京的特殊性呢？这是一个合理的猜想，实际上，在一线城市中，这种客流分布与商户分布分离的现象的确也是在北京表现的最为突出。
我们分别计算了广州、上海、深圳三个一线城市的重叠占比，计算的结果分别为33%、36% 及 41%，其中深圳的重叠率是最高的，甚至要比北京高出10%以上，这意味着仅就平均而言，在深圳的生活便利程度是最高的，获取商业服务是最便捷的。这一结论是否与你印象相一致呢？
接下来让我们回过头来聊一聊门店选址的这个问题，首先我们知道，客流大的地方不一定适合开店，有很多原因导致了这一点，总结起来无非是位置不允许和场景不匹配。但不管怎样，当我们想要筛选出一个城市的潜在选址区域时，人口并不是一个万能的指标，反而是商户的位置分布更有价值。
这里我并不是在否认“开店就要开在客流量大的地方”这句话，只是在具体的实践中，尤其是在应用数据选址的过程中，很容易陷入客流万能的误区。
具体到选址逻辑上，通常我们会先基于商户分布找出城市的商圈范围，然后再基于该范围去统计客流规模和人口属性，从而进一步给商圈评分和排序。这样做还带来另一个好处，那就是可以避免一开始就使用昂贵的人口数据，从而降低选址成本。
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