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- 荒些绶 尾
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1 观 TD 行为地图看用户何去何从 TalkingData 移动数据研究中心 2015 年 9 月
2 目录 CONTENTS 典型城市用户上班迁移行为分析 典型城市特定人群行为地图分析 北京特定地点人群分布热度分析
3 典型城市用户上班迁移行为分析
4 典型城市用户上班迁移行为分析 北京用户上班距离最远, 平均为 10.23km; 上海用户上班平均距离为 9.11km; 重庆用户上班距离最近, 为 7.77km 移动互联网用户上班平均距离 北京 10.23km 重庆 7.77km 上海 9.11km 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心注 : 此处上班距离指的是用户居住地与就业地的空间直线距离 5km
5 北京用户上班迁移行为分析 北京四环以内的城中心区的就业人群比居住人群更为密集, 另外, 亦庄开发区的就业人群亦较多, 而在 通州 昌平等城郊区域, 居住人群比就业人群更为密集 2015 年 8 月北京移动互联网用户居住地 & 就业地分布图 居住地分布 就业地分布 回龙观 天通苑 回龙观 天通苑 四环内 通州 四环内 通州 亦庄 亦庄 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心, 居住地 就业地分别以工作日凌晨 2 点 工作日上午 11 点用户所在位置来代替
6 北京用户上班迁移行为分析 从北京部分区域居住和就业地分布图, 可以看出, 上地 国贸 - 建国门一带是就业中心, 就业人群多于居 住人群 ; 而通州北苑 回龙观 天通苑更像睡城, 有较多人居住而就业人群较少 2015 年 8 月北京移动互联网用户居住地 & 就业地分布图 通州居住地 上地 - 回龙观 天通苑居住地 国贸 - 建国门居住地 通州北苑 回龙观 天通苑 上地 就业地 就业地 就业地 通州北苑 回龙观 天通苑 上地 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心, 居住地 就业地分别以工作日凌晨 2 点 工作日上午 11 点用户所在位置来代替
7 北京用户上班迁移行为分析 北京金融街的就业属性最强, 其次是建国门和上地 ; 就业中心 Top5 基本被互联网圈和金融圈包揽, 除上 地外, 都位于四环以内 2015 年 8 月北京移动互联网用户就业中心 Top5 上地 中关村 金融街 259 建国门 国贸 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心, 居住地 就业地分别以工作日凌晨 2 点 工作日上午 11 点用户所在位置来代替 注 : 职住指数 = 某区域的就业人数 / 该区域的居住人数 *100, 反映特定区域的就业或居住属性, 如果大于 100, 则表明该区域的就业属性较强, 反之, 则表明该区域的居住属性较强
8 北京用户上班迁移行为分析 北京回龙观的居住属性最强, 其次是天通苑, 两者的职住指数都小于 50, 其睡城之称当之无愧 2015 年 8 月北京移动互联网用户居住中心 Top5 回龙观 40.8 天通苑 41.3 芍药居 55.6 四惠 62.4 宋家庄 58.5 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心, 居住地 就业地分别以工作日凌晨 2 点 工作日上午 11 点用户所在位置来代替 注 : 职住指数 = 某区域的就业人数 / 该区域的居住人数 *100, 反映特定区域的就业或居住属性, 如果大于 100, 则表明该区域的就业属性较强, 反之, 则表明该区域的居住属性较强
9 北京用户上班迁移行为分析 北京回龙观附近居住用户的就业地主要集中在北二环到北五环之间, 较多在上地 中关村工作 ; 通州北 苑和果园附近居住用户较多在朝阳门 建国门 国贸 四惠一带工作 2015 年 8 月北京移动互联网用户上班迁移图 回龙观附近居住用户 通州北苑 & 果园附近居住用户 上地 北五环内 东五环内 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心, 居住地 就业地分别以工作日凌晨 2 点 工作日上午 11 点用户所在位置来代替
10 上海用户上班迁移行为分析 上海的黄浦区 静安区 闵行工业区的就业人群较居住人群更为密集, 此外, 浦东新区的张江 金桥和 奉贤区政府附近就业人群亦较为密集 ; 而宝山区 莘庄的居住人群明显更为密集 2015 年 8 月上海移动互联网用户居住地 & 就业地分布图 宝山 居住地分布 就业地分布 宝山 华漕镇 金桥 张江 华漕镇 金桥 张江 莘庄 莘庄 闵行 闵行 奉贤 奉贤 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心, 居住地 就业地分别以工作日凌晨 2 点 工作日上午 11 点用户所在位置来代替
11 上海用户上班迁移行为分析 上海的张江高科技园区 金融中心陆家嘴 漕河泾开发区的就业人群明显多于居住人群 ; 而宝山区的居 住人群略多于就业人群, 居住人群的就业地向城中心转移 2015 年 8 月上海移动互联网用户居住地 & 就业地分布图 张江 陆家嘴居住地 陆家嘴 徐汇漕河泾居住地 宝山居住地 张江 陆家嘴 就业地 就业地 就业地 张江 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心, 居住地 就业地分别以工作日凌晨 2 点 工作日上午 11 点用户所在位置来代替
12 上海用户上班迁移行为分析 上海陆家嘴就业用户多居住于市中心区域, 主要在地铁 4 号线沿线 地铁 6 号线德平路 - 金桥路一带 ; 张江 高科技园的就业用户较多居住在中环路东南沿线 地铁 2 号线华夏东路附近以及周浦镇 2015 年 8 月上海移动互联网用户上班迁移图 陆家嘴就业用户 张江就业用户 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心, 居住地 就业地分别以工作日凌晨 2 点 工作日上午 11 点用户所在位置来代替
13 重庆用户上班迁移行为分析 重庆的居住人群在各区分布基本较为均衡, 在九龙坡 机场路沿线 大学城 大石坝等地分布略为集中 ; 就业人群在解放碑商圈 南坪商圈 光电园附近 观音桥商圈分布较为密集 2015 年 8 月重庆移动互联网用户居住地 & 就业地分布图 居住地分布 就业地分布 机场路沿线 机场路沿线 光电园 光电园 大学城 大石坝 观音桥 解放碑 南坪 大学城 大石坝 观音桥 解放碑 南坪 九龙坡 九龙坡 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心, 居住地 就业地分别以工作日凌晨 2 点 工作日上午 11 点用户所在位置来代替
14 重庆用户上班迁移行为分析 从重庆部分区域居住和就业地分布图, 可以看出, 解放碑 渝中区政府附近就业人群较居住人群密集 ; 沙坪坝歌乐山公园 沙坪公园附近 渝北区机场路沿线的居住人群较就业人群密集 2015 年 8 月重庆移动互联网用户居住地 & 就业地分布图 渝中区解放碑居住地 沙坪坝居住地 渝北机场路沿线居住地 区政府 解放碑商圈 歌乐山公园 沙坪公园 就业地 就业地 就业地 区政府 解放碑商圈 歌乐山公园 沙坪公园 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心, 居住地 就业地分别以工作日凌晨 2 点 工作日上午 11 点用户所在位置来代替
15 重庆用户上班迁移行为分析 重庆富人区之一的新牌坊区域居住用户的就业地较多在解放碑 南坪和观音桥商圈, 此外, 还有相当一 部分用户位于高速路上, 富人区的中高端人士真是时刻奔走在路上的完美践行者 2015 年 8 月重庆新牌坊居住移动互联网用户上班迁移图 观音桥 解放碑 南坪 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心, 居住地 就业地分别以工作日凌晨 2 点 工作日上午 11 点用户所在位置来代替
16 典型城市特定人群行为地图分析
17 北京 & 上海金融用户行为地图分析报告 北京金融用户地域辐射较广, 从门头沟到通州 从昌平到大兴都有分布, 其中, 王府井 - 大望路一带 望 京 中关村 五道口 西二旗 清河的分布最为密集 2015 年 8 月北京金融用户居住区域热力图 首都国际机场 西二旗 清河 五道口 望京 中关村 王府井 大望路 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心 &WIFIPIX 基于地理位置的数据
18 北京 & 上海金融用户行为地图分析报告 北京金融用户周末活动区域比工作区域分布更广 更为分散, 其工作区域主要集中在金融街 王府井 - 国 贸一带 三元桥 酒仙桥 望京 西北旺 上地 中关村 五道口等地 北京金融用户工作区域热力图 北京金融用户周末活动区域热力图 西北旺 天通苑 中关村 上地 五道口 望京 酒仙桥 三元桥 公主坟 青年路 金融街 王府井 国贸 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心 &WIFIPIX 基于地理位置的数据
19 北京 & 上海金融用户行为地图分析报告 上海金融用户的居住区域辐射较广, 而在中环路内 莘庄 宝山区通河新村周边 张衡公园附近 唐镇 等地金融用户相对更为密集 2015 年 8 月上海金融用户居住区域热力图 通河新村 中环路内 唐镇 虹桥站 张衡公园 莘庄 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心 &WIFIPIX 基于地理位置的数据
20 北京 & 上海金融用户行为地图分析报告 上海金融用户周末活动区域较工作区域更为分散, 其工作区域主要集中在陆家嘴 南京东路 静安寺 徐家汇 淞虹路 漕河泾开发区 张江 金桥等地 上海金融用户工作区域热力图 上海金融用户周末活动区域热力图 上海财经大学 淞虹路 南京东路静安寺 徐家汇 陆家嘴 张江 金桥 漕河泾开发区 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心 &WIFIPIX 基于地理位置的数据
21 北京 & 上海金融用户行为地图分析报告 北京金融用户更偏好餐饮 珠宝手表和运动健康类, 爱吃爱运动是其一大特性 ; 而上海金融用户更偏好 服饰鞋帽 化妆品和家居电器类, 上海金融用户真是爱美又居家 2015 年 8 月北京 & 上海金融用户线下消费品类偏好 59.7% 52.5% 北京 上海 21.7% 14.4% 7.7% 6.9% 4.4% 5.6% 4.3% 4.7% 2.5% 2.1% 2.0% 2.2% 1.3% 1.2% 1.3% 0.8% 1.1% 0.9% 1.2% 1.5% 服饰鞋帽餐饮珠宝手表化妆品家具电器运动健康箱包数码零售卖场文化教育其他 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心 &WIFIPIX 基于地理位置的数据
22 北京 & 上海金融用户行为地图分析报告 北京金融用户爱快餐, 其线下品牌偏好 Top10 中,KFC 麦当劳分列前两位 ; 上海金融用户更居家, 其 品牌偏好 Top10 中, 美克美家 伊森艾伦 2 个家具电器类品牌入围 2015 年 8 月北京金融用户线下品牌偏好 Top10 排名 品牌名称 所属品类 1 KFC 餐饮 2 McDonald's 餐饮 3 STARBUCKS 餐饮 4 Adidas 服饰鞋帽 5 屈臣氏 零售卖场 6 必胜客 餐饮 7 UNIQLO 服饰鞋帽 8 URBAN REVIVO 服饰鞋帽 9 hotwind 服饰鞋帽 10 NIKE 服饰鞋帽 2015 年 8 月上海金融用户线下品牌偏好 Top10 排名品牌名称所属品类 1 美克美家 家具电器 2 STARBUCKS 餐饮 3 Adidas 服饰鞋帽 4 KFC 餐饮 5 ONLY 服饰鞋帽 6 McDonald's 餐饮 7 UNIQLO 服饰鞋帽 8 NIKE 服饰鞋帽 9 伊森艾伦 家具电器 10 屈臣氏 零售卖场 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心 &WIFIPIX 基于地理位置的数据
23 北京 & 上海金融用户行为地图分析报告 北京 上海金融用户的移动设备关联应用类型分布较为一致, 排在前三位的都是通讯社交 金融理财 生活服务 ; 上海金融用户与金融理财 旅游出行的关联度高出北京较多, 对这两类应用更为依赖 2015 年 8 月北京 & 上海金融用户移动设备关联应用类型分布 北京 上海 通讯社交金融理财生活服务旅游出行电商视频音乐电台地图导航新闻图片摄影办公教育阅读游戏医疗健康 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心, 系统应用 实用工具 应用商店类应用除外
24 北京 & 上海金融用户行为地图分析报告 北京金融用户与银行类应用的关联度高于上海金融用户, 而上海金融用户与证券类应用的关联度高于北 京金融用户 北京金融用户移动设备金融理财类关联应用 Top10 上海金融用户移动设备金融理财类关联应用 Top10 招商银行 7.90% 同花顺 8.41% 同花顺 7.09% 招商银行 6.85% 工行手机银行 6.99% 中国建设银行 5.35% 中国建设银行 6.72% 工行手机银行 5.02% 掌上生活 5.49% 大智慧 4.85% 交通银行 3.58% 掌上生活 4.80% 农行掌上银行 3.07% 交通银行 2.86% 中国银行 2.77% 东方财富通 2.76% 大智慧 2.38% 中国银行 2.46% 民生银行 2.02% 农行掌上银行 2.46% 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心
25 北京 & 上海金融用户行为地图分析报告 北京金融用户与滴滴打车 Uber 和去哪儿旅行的关联度高于上海金融用户 ; 上海金融用户与嘀嗒拼车 快的打车 携程旅行 同程旅游 阿里旅行的关联度高于北京金融用户 北京金融用户移动设备旅游出行类关联应用 Top10 上海金融用户移动设备旅游出行类关联应用 Top10 滴滴打车 18.79% 滴滴打车 13.30% 铁路 % 携程旅行 7.77% 去哪儿旅行 6.87% 嘀嗒拼车 6.75% 携程旅行 6.50% 铁路 % 嘀嗒拼车 5.51% 去哪儿旅行 6.33% Uber 3.61% 快的打车 4.33% 快的打车 3.28% Uber 3.48% 阿里旅行 1.97% 同程旅游 2.33% 智行火车票 1.93% 阿里旅行 2.19% 同程旅游 1.60% 天天用车 1.98% 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心
26 北京 & 上海同志用户行为地图分析报告 北京同志用户主要居住在五道口 工体 - 三里屯一带 双井 - 潘家园一带 芍药居 国展以及传媒大学附 近 2015 年 8 月北京同志用户居住区域热力图 五道口 芍药居 国展 工体 & 三里屯 传媒大学附近 双井 - 潘家园一带 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心 &WIFIPIX 基于地理位置的数据
27 北京 & 上海同志用户行为地图分析报告 北京同志用户工作区域比周末活动区域分布更广 更为分散, 其周末活动区域主要集中在三里屯 朝阳 门 国贸 大望路 劲松 - 双井一带 中关村 西单 青年路附近, 与居住区域距离较近 北京同志用户工作区域热力图 北京同志用户周末活动区域热力图 798 望京东湖渠 酒仙桥 中关村 三元桥 十里堡 & 青年路 三里屯 & 朝阳门 金融街 东单 西单 国贸 & 大望路 双井 - 劲松 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心 &WIFIPIX 基于地理位置的数据
28 北京 & 上海同志用户行为地图分析报告 上海同志用户主要分布在内环路以内, 在静安寺 - 南京西路一带 柳营路 金沙江路 蓝村路 - 世纪大道 一带以及江浦路最为集中 2015 年 8 月上海同志用户居住区域热力图 柳营路 江浦路 金沙江路静安寺 - 南京西路 蓝村路 - 世纪大道 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心 &WIFIPIX 基于地理位置的数据
29 北京 & 上海同志用户行为地图分析报告 上海同志用户工作区域主要在中环路内 张江 虹桥附近, 周末活动区域在静安寺 人民广场 - 新天地一 带 中山公园附近 徐汇区政府周边以及商城路 - 世纪大道一带最为集中 上海同志用户工作区域热力图 上海同志用户周末活动区域热力图 中环路内 中山公园 静安寺 商城路 - 世纪大道 张江 人民广场 - 新天地 虹桥 徐汇区政府 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心 &WIFIPIX 基于地理位置的数据
30 北京 & 上海同志用户行为地图分析报告 北京 上海同志用户的线下品类偏好中, 最受欢迎的都是服饰鞋帽和餐饮类 ; 上海同志用户更爱服饰鞋 帽 化妆打扮, 而北京同志用户更爱吃 更爱珠宝手表 2015 年 8 月北京 & 上海同志用户线下消费品类偏好 56.2% 53.0% 北京上海 23.3% 16.2% 7.4% 7.5% 4.7% 4.4% 5.6% 3.9% 2.3% 3.1% 1.7% 1.6% 1.4% 0.7% 1.0% 1.2% 0.7% 1.7% 0.9% 1.6% 服饰鞋帽餐饮珠宝手表家具电器化妆品运动健康箱包数码零售卖场文化教育其他 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心 &WIFIPIX 基于地理位置的数据
31 北京 & 上海同志用户行为地图分析报告 北京同志用户线下品牌偏好 Top10 中, 北京和平宾馆 王府半岛酒店入围 ; 上海同志用户的品牌偏好 Top10 中, 美克美家 伊森艾伦 Sakura 三个家具电器类品牌入围 2015 年 8 月北京同志用户线下品牌偏好 Top10 排名 品牌名称 所属品类 1 北京和平宾馆 生活服务 2 膳粮府 餐饮 3 STARBUCKS 餐饮 4 KFC 餐饮 5 McDonald's 餐饮 6 CARDKAI 服饰鞋帽 7 hotwind 服饰鞋帽 8 Adidas 服饰鞋帽 9 URBAN REVIVO 服饰鞋帽 10 北京王府半岛酒店 生活服务 2015 年 8 月上海同志用户线下品牌偏好 Top10 排名品牌名称所属品类 1 千佰度 服饰鞋帽 2 美克美家 家具电器 3 伊森艾伦 家具电器 4 阿娜世家 化妆品 5 Sakura 家具电器 6 宝程珠宝 珠宝手表 7 维也纳皮草 服饰鞋帽 8 H&M 服饰鞋帽 9 UNIQLO 服饰鞋帽 10 STARBUCKS 餐饮 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心 &WIFIPIX 基于地理位置的数据
32 北京 & 上海同志用户行为地图分析报告 北京 上海同志用户都与通讯社交类应用的关联度最高, 且北京同志用户的关联度高于上海同志用户 ; 上海同志用户对旅游出行类应用的关联度高于北京同志用户, 对旅游出行类应用更为依赖 2015 年 8 月北京 & 上海同志用户移动设备关联应用类型分布 北京 上海 通讯社交生活服务视频电商旅游出行金融理财音乐电台图片摄影地图导航新闻教育阅读办公游戏 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心, 系统应用 实用工具 应用商店类应用除外
33 北京 & 上海同志用户行为地图分析报告 北京同志用户与 Blued 陌陌的关联度高于上海同志用户 ; 上海同志用户与 ZANK 知乎的关联度高于北 京同志用户 北京同志用户移动设备通讯社交类关联应用 Top10 上海同志用户移动设备通讯社交类关联应用 Top10 微信 35.38% 微信 32.21% QQ 32.25% QQ 28.92% Blued 26.13% Blued 23.97% 微博 21.20% 微博 18.78% ZANK 9.91% ZANK 10.07% QQ 邮箱 9.58% QQ 邮箱 8.41% QQ 空间 7.46% 百度贴吧 6.42% 百度贴吧 7.04% QQ 空间 6.28% 陌陌 4.35% 知乎 4.11% 知乎 3.93% 陌陌 3.18% 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心
34 北京 & 上海同志用户行为地图分析报告 北京同志用户与滴滴打车 去哪儿旅行的关联度高于上海同志用户 ; 上海同志用户与 Uber 快的打车 携程旅行的关联度高于北京同志用户 北京同志用户移动设备旅游出行类关联应用 Top10 上海同志用户移动设备旅游出行类关联应用 Top10 滴滴打车 20.44% 滴滴打车 15.71% 去哪儿旅行 9.76% 去哪儿旅行 9.36% 铁路 % 携程旅行 8.59% 携程旅行 7.10% 铁路 % 嘀嗒拼车 5.07% 嘀嗒拼车 6.69% 快的打车 4.13% Uber 5.93% 阿里旅行 3.16% 快的打车 5.47% 一号专车 2.20% 阿里旅行 3.75% 智行火车票 2.11% 同程旅游 2.79% 艺龙旅行 2.02% 一号专车 2.59% 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心
35 北京特定地点人群分布热度分析
36 北京旅游景区人群分布热度分析 北京热门景区中, 人群热度最高的是奥林匹克公园 ; 颐和园 天坛 圆明园 欢乐谷 南锣鼓巷等景 区, 周末的人群热度排名高于工作日 工作日 2015 年 8 月北京热门旅游景区人群分布热度 Top10 周末 排名 旅游景区 人群热度值 1 奥林匹克公园 2 朝阳公园 3 玉渊潭公园 4 颐和园 5 天坛公园 6 北京月坛公园 7 圆明园遗址公园 8 北京欢乐谷 9 百望山森林公园 10 莲花池公园 排名 旅游景区 人群热度值 1 奥林匹克公园 2 朝阳公园 3 颐和园 4 天坛公园 5 玉渊潭公园 6 圆明园遗址公园 7 北京欢乐谷 8 南锣鼓巷 9 恭王府 10 百望山森林公园 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心
37 北京奥林匹克公园人群分布热度分析 北京奥林匹克公园的用户主要来自清河 北苑 天通苑 亚运村 望京 林翠路附近 中关村 五道口 等公园周边区域 2015 年 8 月北京奥林匹克公园的用户来源区域热力图 天通苑 清河 北苑 中关村 五道口 林萃路 亚运村 望京 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心
38 北京奥林匹克公园人群分布热度分析 在工作日, 北京奥林匹克公园用户的品牌偏好 Top10 中, 餐饮品牌占 4 席, 且以快餐简餐为主 ; 周末的 Top10 品牌偏好中,Costa coffee 上榜, 周末用户的小资情调更浓 工作日 2015 年 8 月北京奥林匹克公园用户线下品牌偏好 Top10 周末 排名 品牌名称 所属品类 1 麻辣诱惑 餐饮 2 正一味 餐饮 3 ZARA 服饰鞋帽 4 银辉玩具 儿童玩具 5 GAP 服饰鞋帽 6 Paw in Paw 服饰鞋帽 7 MISS SIXTY 服饰鞋帽 8 KFC 餐饮 9 麦当劳 餐饮 10 慕诗 服饰鞋帽 排名 品牌名称 所属品类 1 银辉玩具 儿童玩具 2 吉野家 餐饮 3 聚点串吧 餐饮 4 维纳斯 生活服务 5 Paw in Paw 服饰鞋帽 6 铁丹 服饰鞋帽 7 Costa coffee 餐饮 8 上品堂 餐饮 9 花花公子 服饰鞋帽 10 伯爵 珠宝手表 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心
39 北京奥林匹克公园人群分布热度分析 北京奥林匹克公园用户的应用偏好 Top10 中, 通讯社交类占据 3 席, 微信 QQ 分别排在前两位, 通讯社 交成为用户不可或缺的交流工具 2015 年 8 月北京奥林匹克公园用户移动设备关联应用偏好 Top10 排名 应用名称 应用类型 1 微信 通讯社交 2 QQ 通讯社交 3 支付宝钱包 金融理财 4 滴滴打车 旅游出行 5 百度地图 地图导航 6 手机淘宝 电商 7 高德地图 地图导航 8 搜狗手机输入法 输入法 9 微博 通讯社交 10 京东 电商 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心
40 北京机场 & 火车站人群分布热度分析 北京热门的机场和火车站中, 人群热度最高的是北京首都国际机场, 其次是北京南站 2015 年 8 月北京热门机场 & 火车站人群分布热度排名 排名 机场 & 火车站 人群热度值 1 北京首都国际机场 2 北京南站 3 北京西站 4 北京站 5 北京南苑机场 6 北京北站 7 北京东站 8 北京定陵机场 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心
41 北京首都国际机场人群分布热度分析 北京首都国际机场的用户主要来源于五环西北与东南角连线上方的东北区域, 在金融街 国贸 望京 青年路等地最为集中 ; 工作日北京用户去首都国际机场的热度高于周末 工作日 2015 年 8 月北京首都国际机场的用户来源区域热力图 周末 望京 望京 金融街 青年路国贸 青年路国贸 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心
42 北京首都国际机场人群分布热度分析 北京首都国际机场用户的品牌偏好 Top10 中, 以服饰鞋帽类为主, 卡帝乐鳄鱼 思莱德 七匹狼等商务 男装均上榜 ; 此外, 首都国际机场用户工作日更爱必胜客, 周末更爱 KFC 工作日 2015 年 8 月北京首都国际机场用户线下品牌偏好 Top10 周末 排名 品牌名称 所属品类 1 ZARA 服饰鞋帽 2 慕诗 服饰鞋帽 3 Gap 服饰鞋帽 4 思莱德 服饰鞋帽 5 安奈儿 服饰鞋帽 6 必胜客 餐饮 7 七匹狼 服饰鞋帽 8 鄂尔多斯 服饰鞋帽 9 银辉玩具 儿童玩具 10 MICHAEL KORS 奢侈品 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心 排名 品牌名称 所属品类 1 KFC 餐饮 2 H&M 服饰鞋帽 3 Calvin Klein Jeans 服饰鞋帽 4 亨得利 珠宝手表 5 卡帝乐鳄鱼 服饰鞋帽 6 幕诗 服饰鞋帽 7 思莱德 服饰鞋帽 8 爱慕 服饰鞋帽 9 雅戈尔 服饰鞋帽 10 森达 服饰鞋帽 商务男装
43 北京首都国际机场人群分布热度分析 北京首都国际机场用户的应用偏好 Top10 中, 滴滴打车 百度地图和高德地图 3 个出行相关应用榜上有 名, 其中, 滴滴打车排在关联应用第二位, 成为高频出行用户的新宠 2015 年 8 月北京首都国际机场用户移动设备关联应用偏好 Top10 排名 应用名称 应用类型 1 微信 通讯社交 2 滴滴打车 旅游出行 3 QQ 通讯社交 4 支付宝钱包 金融理财 5 百度地图 地图导航 6 手机淘宝 电商 7 高德地图 地图导航 8 大众点评 生活服务 9 搜狗手机输入法 输入法 10 京东 电商 数据来源 :TalkingData 移动数据研究中心
44 移动观象台 - 行为地图
45 关于我们 TalkingData( 北京腾云天下科技有限公司 ) 成立于 2011 年 9 月,2013 年完成千万美元 A 轮融资 ( 北极光领投 ),2014 年完成数千万美元的 B 轮融资 (MileStone 和软银领投 ), 总部位于北京, 在美国硅谷, 日本东京, 上海都设有分公司 经过近四年的高速发展,TalkingData 逐步打造了由开发者服务平台, 数据服务平台, 数据商业化平台为中心的数据生态体系, 覆盖超过 18 亿独立智能设备, 服务超过 8 万款移动应用, 以及 6 万多应用开发者 公司服务的客户既有如 : 腾讯, 百度, 网易, 搜狐,360,Google,Yahoo,Zynga, 宝开, 聚美, 唯品会, 滴滴打车等知名互联网企业, 又有中国银联, 招商银行, 兴业银行, 中信银行, 平安集团, 国信证券, 海通证券,Ochirly, 碧桂园, 亨得利, 全城热恋等传统行业巨头 我们在移动互联网发展过程中创造数据价值, 并帮助传统行业积极拥抱未来
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TalkingData-2016年春节出境游分析-0302
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