基于线上营销数据的哈尔滨市业态分布格局及热点识别分析

更新时间:2023-07-17 02:20:34 阅读: 评论:0

黑龙江科学
HEILONGJIANG  SCIENCE
第11卷第24期2020年12月
Vol. 11Dec. 2020
基于线上营销数据的哈尔滨市业态
分布格局及热点识别分析
白一航
(伦敦大学学院巴特莱特规划学院,伦敦WC1E  6BT )
摘要:基于线上平台的商户营销数据,结合哈尔滨市人口与城市规划数据,采用核密度估计法、Ge> - O= G ,分析法和Ripley . g  U  函数分析法对哈尔滨市商业网点集聚中心进行了识别,并进一步从不同行业的角度分析了商户分布的影响因素。研究发现,哈尔 滨市商业网点集聚的分布特征显著,且趋向与多中心的布局形式,商业中心在主城区内分散较为平均。商业热点区域总体聚集于 道里区与南岗区,且
哈西商圈发展形式向好。江北地区的商业元素分布较江南差距明显,且商业营销元素较好的商户分布显著集 中于中央大街、群力和哈西商圈。不同行业间集聚表现特征不同,商户选址倾向与其行业经营特征有着较大联系。关键词:线上数据;热点区域;商业空间;分布特征;哈尔滨中图分类号:TU984. 1 文献标志码:A  文章编号:1674 -8646(2020)24 -0158-07
Distribution  Pattern  and  Hot  Spots  of  Commercial  Space
Bad  on  Online  Marketing  Data  io  Harbio
BAI  Yihang
(Bartlett  School  of  Planning , University  Colleye  London , London  WC1E  6BT , England )
Abstract : Bad  on  the  merchanl  marketing  daty  from  the  online  platform , combined  with  population  and  urban
planning  daty  from  Harbin , the  clustering  centers , Getis-Ord  G : analyticol  approach  and  Ripley's  U  function  analysis  art  adopted , and  tfe  factors  influencing  the  distriCution  of  commecii  tenants  art  further  analyzed  from  the  perspective  of  dCferent  industries. The  study  finds  that  the  distribution  characteristicc  of  commeciC  network  clusters  in  Harbin  City  arc  sig
nificcnt  and  tends  i  be  in  tOe  fomi  of  a  multi-ccntes  Sayout , and  the  city  is  evenay  diperd. The  commeciC  hots  pots  are  concentrated  in  Daoli  and  Nangang  disticts , and  the  development  form  of  the  Haxi  business  distWct  is improving. The  distribution  of commercial  elements  in  the  Jiangbei  Aree  is  quite  less-developed  compared  with  Jiangnan Area. Distribution  of  commercial  tenants  with  good  business  marketing  ekments  is  centred  t  Centsl  Street , Qunli  and Haxi  business  d isticts. Dimerent  industWes  have  dmerent  characteristicc  of clustering , in  which  the  tendency  of merchants  choosing  thec  locations  is  closdy  related  te  theC  industiy  operating  characteristics.Kry  word : Online  data; Hot  spots; Commerciaa  spaco; Distribution  chaacteristicc ; Harbin
随着城镇化建设的不断发展与推进,在城市空间
随之演变的过程中,商业元素的影响对城市的格局与 区位起了相当大的作用。对于商业格局空间方面的研
strong反义词究,西方学者早在20世纪就有所研究,积累了大量实 地调研数据和商业发展对城市的影响经验与理 X [I-3]o 国内学者在该领域起步较晚,1980年以来,
我国商业格局研究由宏观的商业区位研究到中观的城
市商业网点空间结构探索,最终随着信息化时代的到 来实现了微观的商户分布区位研究⑷。近些年来,由
于互联网的引入,我国线上商业发展迅猛,随之而来的
微观层面的商业元素区位研究也呈现井喷态势。鉴于商业数据的保密性,大多传统商业格局探究
多着手于大型商业设施网点数据、经济普查数据或抽
样调查问卷的形式来进行研究,这不仅在数据量和准
收稿日期:2020 - 04 -12
作者简介:白一航(1998 -),男,硕士研究生。
确性上有着一定的局限性,也可能会导致片面的分析
结果。P0I 数据作为主要以网络形式呈现的空间数 据,有着数据量大、更新速度快、准确度高等优点,是未 来此方向研究优秀的数据来源[5](相较于从地图服 务商或其他互联网资源获取的数据,研究以美团网的 商户数据作为出发点,由于美团平台是商户的重要盈
利与营销途径之一,其商户数据的精确度和信度可以财务管理都学什么
保证,也肯定了该数据在城市业态分布特征分析和热 点区域识别的重要意义
以哈尔滨市美团商户数据为基础,以哈尔滨市辖
区为研究区域,在识别城市商业热点、分析商业空间格
局的前提下,继续深入探究哈尔滨市不同行业商户的 商业元素分布情况与距离因素对商户集聚区域的影谢尔维
响。总体来讲,有助于增强对哈尔滨市商业整体格局
的认识和拓展零售业微观层面布局影响因素,以期未
来优化商业格局和整体宏观调控。
158
1研究方法与数据处理
1.1研究区概况与数据获取
选取了黑龙江省哈尔滨市南岗区、道里区、香坊 区、道外区、松北区、呼兰区、阿城区、平房区、双城区共 9个市辖区作为研究对象与范围,共10 192. O  Hm 2(其 中,将市辖区内的共182个街道(镇)作为研究子对 象。将哈尔滨市松花江南岸三环以内地区及松北区松sugar
北街道和呼兰区学院路街道设置为中心城区。
爬取了在美团网上注册登记的商户数据,数据获 取时间为2020年7月4日。数据包含内容有商户的 店名、位置、经营情况、销售业绩、消费者评价等,可以 较好地反映商家的真实情况。鉴于大众点评和其他地 图数据提供商受众人群较狭窄、数据年份久远等因素, 故选择了数据代表性强、更新快的美团网作为数据提 取对象。
提取了美团网11个分类共6 179个兴趣数据点, 有美食、酒店、休闲娱乐、生活服务、丽人、结婚、亲子、 运动健身、建材、培训和医疗健康等分类。经过去重、 筛掉市辖区外数据及删除缺失条目、代表性低的商业
网点后,共筛选出了5 082个有效P0I 数据。数据经与 市辖区社会消费品零售总额比较后,确定数据量总体
符合正常水准(图1 )。
图1哈尔滨市辖区美团商户分布情况
Fig. 1 Distribution  situation  of  Meituan  business  tenants  in  Harbin  City 表1研究区域面积、人口和兴趣点分布情况
Tab. 1 Distribution  situation  of  study  areas , population  and  interest  points
注:数据来源于哈尔滨2019年统计年鉴
行政区
总面积 (Hm 2 )
常住 人口
(万人)
人口密度(人数/Hm 2 )
社会消
费品零
售总额 (亿元)
兴趣点
数量(个)
占比(%)
南岗区168.4103. 72611L.1098.3202140.54道里区
443.8
77. 101719.5910. 81562
31.33香坊区341.5L4.18
21L9.024L.458511.4
道外区615.3
65.331084.2
629.4
242  4.85松北区736. 822.24
294.8135.5232  4.65呼兰区2233.5
60.932L2.590.1
192
edelweiss3.85
阿城区
2449.154.45
222.8146.961  1.22平房区
92.4
15.991L35.5
48.058  1.16
双城区3112. 1
LL.00
248.113L.4
32
0.64
1.2研究万法
研究目的有三部分。一是运用核密度估计法和
G ;指数法在宏观层面上识别和分析哈尔滨总体商业
分布状态和积聚特征表现。二是通过数据的丰富性,
运用核密度在哈尔滨市域内的商业网点进行均价、热 度和口碑三方面的分析和统计,并进行加权叠加
分析 来直观地探索哈尔滨市内商业中心地带的分布情况。 三是在统计的11个分类商业网点中选取具有代表性 的分类进行积聚与分散分析,通过Ripley ,s  K 函数来 探求不同分类商业网点积聚与分散随着距离的增加的
不同反应。具体研究流程与方法如图2。在数据预处 理阶段,将收集来的数据进行筛选,并运用ArcGIS 软 件完成投影和其他数据的准备工作。在空间分析阶
段,运用ArcGIS 软件的工具箱功能生成栅格文件进行 分析。在分类统计阶段,根据不同数据源来计算加权 后的核密度栅格图像,最后进行多距离空间聚类分析 来统计不同分类的聚集情况。
空间分析
数据预处理
数据筛选
Ripley's  K  函数
图2商户分布特征识别及空间热点分析技术路线图
acknowledgementFig. 2 Technology  roadmap  of  business  tenants  distribution
characteristics  identification  and  space  hot  spots
1.2.1核密度估计
核密度估计是使用核函数根据数据矢量点或矢量 折线数据计算每单位面积上的量值来将各个矢量数据
拟合成光滑的锥状二维栅格表面。核密度分析法是点 要素在空间积聚分析上经常用于反映要素类空间分布 情况的手段,密度估计随着与中心距离的增大逐渐 减少〔J
核密度分析计算方程为:
159
式中:/(%为%处空间位置的核密度计算函数,h  为距离衰减搜索半径阈值,#为与空间位置%距离小
于等于h 的矢量要素点数量,3函数为空间权重字段。
通过核密度分析商业网点的分布状况,综合考虑分析
范围阈值和权重值,生成的栅格图像数据既能较好地
表现要素点的分布程度,还能体现商业网点总体聚集
特征。
1.2.2 Getis  - Ord  G Getis 和0=提出了度量每一个观测对象与周围
对象群之间是否有局部空间之间的统计数值G "〔o  通过计算某个要素数据在指定范围阈值内相邻的其他
要素点的局部区域内的总和与范围内所有要素的总和
进行比较,用于分析在局部空间上的集聚程度。通过
Getis-Ord  G"的统计可以较好地识别具有统计显著
性的热点区域和冷点区域。
其计算方程为:
!71 .,7 -M !71.,,
(2)
%[7
! 7 i .:7 2 *
#-1
式中:M i  + ! 71 % % i
槡槡!
71
_( M ))%
:是第/个要素点的点密度值,M 是所有要素单元的
密度平均值,为单元"与j 的空间权重系数值,#为
研究范围内所有单元总和值。
1.2.3 Ripley . s  U  函数
在局部空间范围内,随着距离的不断增加,要素点
的空间分布格局可能会发生一定的改变。虽然在较小
范围内,要素点分布呈现出了积聚表现,但是在大空间 范围条件下随着空间的变大可能表现出离散分布的情
况。Ripley 5 sU 函数可以在不同空间尺度下分析空间
点要素表现出的分布模式〔]*o
其计算方程为:
U ( 4)
(3)
式中:C 为研究区域面积,#为要素点数量,4为距 离阈值,3("7是在距离为4范围内要素点"与j 之间
的距离。将观测U 值与随机分布模式(预测U 值)可
以很直观地观测出在何距离下为积聚和分散的临界 值,并根据观测U 值的比率。当观测U 值大于观测U
noi的形容词值时,说明该要素类在空间是呈现积聚状况,当观测U  值小于观测U 值时,表明该分类商业网点呈离散
分布。
2结果分析
2. 1业态总体分布形态特征
在空间经济学中,其重视积聚效应对社会生活生
160
产和城市区位的重构,商业集聚区域是现代城市商业
发展脉络的突出特征[10*o 运用核密度分析法在哈尔
滨市辖区内进一步分析业态分布情况(图3)可得,在
哈尔滨市主城区内,业态分布形成了多中心发展、南北
延伸的空间分布格局,分布密度总计表现为由主城区
中心区域向外部新区逐渐递减的趋势。城市商业网点 主要分布于道里区、南岗区和香坊区,城市商业活力点
呈现着连片分布的形式。在哈尔滨市主城区内可以看
出:业态分布地带呈镜像的“九”字分布,主要随着交 通主要沿线布置。道里区中央大街商圈、南岗区省博
物馆商圈和会展中心商圈互联成片,形成了纵向的商 圈分布形态。新建设的群力商圈、哈西商圈对哈尔滨
市整体业态分布有着较大的影响,与城市旧区商圈相
连接,形成了两条横向的商业活力地带。江北区域松
北区也随着人口的增长逐渐形成了较凸显的商业热点
地带,有着拓展城市新建设发展区域的巨大潜力。
里审
-
--城市一级道路
I  I 哈尔滨市辖区界限
密度分类
图3哈尔滨市商户空间分布核密度分析图
Fig. 3 Nuclear  density  analysis  graphics  of  business
tenants  space  distribution  in  Harbin  City
总体来看,哈尔滨主城区商业热点区域相对平展, 已经初步形成多商业中心的分布形态特征,并且商业
空间也随着城市的不断发展向外拓展,外围区域的商
业积聚区域也正在慢慢地形成。
2.2商户空间分布热点区域
商户积聚地区通常为商业中心,除了可以带来显 著的经济效益,也是城市人群聚集的重要区域〔⑴。
Morans  I 指数是判断空间全局聚集特征最为广泛的全
局指数之一,其通常根据每个要素数据与其最近相邻
的要素之间的平均距离来计算其指数,判断该指数值
在空间上是否存在聚集或者离散特征,进而反映要素
数据在全局空间上的均等化程度。经计算分析,哈尔
滨市辖区内商业网点分布Moran ? s  I 指数为0. 145 591,
为正数,说明整体处于积聚状态。[得分为
-115. 429 422,表示显著性极高,p 值为0,说明置信
度在99%以上。
为了继续进一步分析哈尔滨市业态分布情况,采
用了Getis-Ord G:分析法探索哈尔滨市商业网点分
布的热点区域。图4表明了以街道为单元的业态分布
热点区域集中与主城区的南岗区、道里区,在市域范围
内表明热点状态的[得分大于1.56且置信度大于
95%的街道共有11个,主要分布在南岗区及少量的道
里区和松北区。其中,王岗街道的z得分为739,远高
于1.56,是哈尔滨市内最为活跃的区域。经与地图比
对发现该区域为哈西万达-金爵万象商圈,并与同样
为商业热点区域的和兴路街道、哈西街道连接,说明哈
西商业气息高于其他区域。此外,哈尔滨市道里区群
力街道与工农街道z得分也较高于其他地区,分别为
2.50和4.84,且该区域是哈尔滨市新区规划的重要组
成部分。值得观察的是,除了上述三环以内热点区域
以外,江北区域的松北街道和学院路街道商业气息也
十分浓厚,且学院路街道的商业网点多围绕哈尔滨师
范大学江北校区、哈尔滨商业大学江北校区等江北大
学城部分,说明高校对周围区域的商业有着巨大的影
响。另外,道里区经纬街道(中央大街所在街道)、南
岗区先锋路街道(会展中心所在街道)Z得分也非常突
出,再一次表明哈尔滨市多中心的商业模式。
2.3商圈空间等级分布特征
城市商业中心的自身存活是商圈构成的必要条
件,商圈的形态结构、空间组织关系决定了城市商业经
济发展运行的效率和秩序卫*。为进一步确定哈尔滨
表2
Fig.4
Tab.2Grading division of business cent e re in main urban areas of Harbin City
哈尔滨市主城区商业中心等级划分
等级地段代表性商业网点行政区核密度
估计值
m值
(G:)
!值
商业网点数量
(个)
一级
经纬街-安国街中央大街、卓展购物中心道里区328.5  6.540.000359511中兴大道-哈尔滨大街哈西万达广场、金爵万象、西城红场南岗区314.47.900477
二级东大直街-红军街
远大购物广场(果戈里大街店)、松
雷商业大厦(南岗店)
南岗区172.8  3.950.206565239群力第五大道-景江东路群力远大购物广场、关东古巷道里区158.7  4.840.000001233
三级长江路-红旗大街会展中心、公园小镇南岗区134.2  2.160.030665172学府路凯德广场、服装城南岗区132.9  3.890.0001167
哈平路-三大动力路
乐松广场、松雷和平商业大厦(香
坊店)
香坊区116.1  2.020.042786134
城市不同等级商圈分布对当地区域经济有着重要作用,但同时,不同商圈中商户之间许多商业因素的优劣对消费者也有着较大的影响。随着商户的销售价格、活动热度及人群口碑的左右,也会潜在地影响所在商圈的质量,进而对商圈的辐射范围造成不可估计的损害。
2.4商户网点综合评价
城市便利的商业条件、舒适的商业氛围、丰富多彩的商业类型对城市居民来说是营造优美生活环境的充市商圈分布情况与特征,根据商户的密度分布区域、热点分布及实际商业建筑所在位置,综合提取三者要素数值较高区域作为商圈的分布范围〔13*。基于此方法,将结果分为三个等级,分别表示为一级、二级、三级中心。其中,分析得出的商圈共有7个,一级、二级中心分别有两个、三级中心有三个商圈(表2)。各个商圈位置分布相对分散,哈尔滨市多中心的商业格局已经逐渐形成。在表2中观察可得,商圈主要集中在南岗区,且三个商圈等级均有分布。主城区中道外区并没有任何等级的商业中心,表明了道外区经济活力发展空间受限。一级商圈等级的商业网点数最多,Z值也较多于其他商圈,两者并随着等级的弱化递减,说明了 哈尔滨市商圈设置较为合理。
图4哈尔滨市业态分布热点区域
Hot spot regions of business distribution in Harbin City
分条件〔14*。城市居民在商业区域消费中最为看重的价格、口碑和热度是评价商业网点较为合理的元素、也是零售业赖以生存的根本。本节将根据这三方面因素对哈尔滨主城区业态的分布进行分析,同时将三方面因素进行加权叠加分析比较哈尔滨市内综合评价较为良好的区域。
2.4.1商户商业元素分析
如图5,根据抓取美团网商家数据所得的评分信息、价格信息、评论数据重分类为五个等级,在平面空
161
间上根据核密度估计法进行投影,分析哈尔滨市业态 的口碑、均价及热度分布。从哈尔滨市中心城区商业
分布的核密度图中可以看出,不同的商业指标在空间 积聚的分布有着较为明显的差异性。
5 10 km
(a )商户口碑分布
(b )商户均价分布
(c )商户热度分布
数值分类
biochemistry校低 匚□中1较高 ■高I  |街道界线
图5哈尔滨市商户口碑、均价及热度分布
Fig  5 Distribution  of  publiv  prai , aecge  price 在城区商业网点口碑分布核密度图(图5. a )中可
以观察到,商家口碑的高评分区域主要集中在中央大
街商圈和哈西万达商圈两个部分,且主城区高评分区
域面积较大区域分布广泛,在各个商圈都有大面积的
高口碑评分区域。然而,松北区口碑高评分区域仍然
较小,与江南城区商圈差异仍旧很大。
图5. b 显示了哈尔滨市商家平均价格分布情况。
整体来看,主城区的均价保持着相对较低的价格,除了
各商圈附近观察到的高价格区域,其在道里区群力远 大购物广场商圈和南岗区哈西万达商圈出现了数值较
高的峰值圈。与口碑评分分布不同的是,均价较高区 域分布相对较集中,而口碑评分较高区域则是分布
广泛。
哈尔滨主城区业态的热度分布(图5. c )在江南区 域表现显著,且只有道里区中央大街一个热度明显
高的商圈。博物馆商圈、凯德商圈和哈西万达商圈也
表现着较高的热度。与前两因素相比,哈尔滨市商业
热度分布热点集中于少数区域,相比其他区域热度明 显较差。
2.4.2商户综合叠加分析
根据哈尔滨主城区业态口碑、均价和热度分布情 况,经重分类为1〜9共九个数值,再进行数值叠加生
成商户综合评分核密度栅格数据。如图6,评分较高 的商业区域分布较为分散,其中,道里区中央大街-卓
展购物中心商圈、群力远大-关东古巷商圈和哈西万 达广场-金爵万象商圈是评分最高的三个商业中心,
淘宝店铺怎么做推广且相隔距离较远,充分说明了哈尔滨市多中心分散的
商业中心模式。哈东区域商业发展相比于哈西、哈南 区域有所欠缺,且只有建设时间较早的香坊区会
展中
心-香坊万达商圈活力较强,说明了哈尔滨市哈东区 域经济发展还是有所不足。此外,该商业网点综合评
价分析与业态分布总体分布特征较为相似,各个商圈
and  heat  degree  of  business  tenants  in  Harbin  C 让y
连接起来都呈现着镜像的“九”字分布。哈尔滨市经
济发展仍有较大发展空间,并有由市中心继续向各个
方向扩展商业活力范围的巨大潜力。
吕吕吕
图6哈尔滨市商户营销元素综合叠加分析Fig. 6 Comprehensive  overlay  analysis  of  business
peacemarketinr  elements  in  Harbin  City
2.5分类型商户空间分布格局与特征 2. 5. 1不同类型商户主城区分布情况
为了能进一步探索不同种类商业网点在哈尔滨主 城区的分布状况,筛选出了同分类数据较多(大于300
个)共7种商户类型的数据,分别为生活服务类、婚庆 宴请类、休闲娱乐类、酒店宾馆类、美食类、亲子类及丽
人美容类,运用ArcGIS 软件生成核密度分析栅格图像
进行对比与分析(图7)。可以看出,各类网点分布方 式总体围绕着哈尔滨市内主要商圈,但不同类型之间 商户分布还是有较大的差异。从各行业网点分布密度
看,主要有以下几点特征:各行业分布最集中的商圈为 道里区中央大街商圈和哈西万达商圈,说明一级商圈
的辐射范围对商户的地点选择有着较大的影响。生活
162

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