中国卫星地图2022年高清最新版，中国卫星地图高清地图2020

　　借着大数据的东风，优点网的数据在2016年有了一个实质性的飞跃！通过我们给朋友们提供的数据服务反馈来看，市场信息的数据与算法研发在应用上取得了较为满意的效果，体系搭建基本完成！下面是数据体系的一个回顾，内容越来越丰富，相信每个朋友读完必有收获。

　　还记得这张全国商业热力图吗？

　　当然可以细化到各个城市，例如北京的商业热力：

　　商业热力的分析价值

　　在商业热力上叠加门店，可以判断门店是否分布在“商脉”上，从而为开设优质门店提供参考，上图是某知名连锁生意较好的门店，数据清晰的展示出这些好店都在商业热力区域，生意不好才怪！同样的，购物中心的开发与调整也可以参考这些信息。

　　以上是2016年之前完成的，数据覆盖全国重点商业城市，传宏兄弟帮忙发表在《商业与地产》上，阅读量超过12000，从数据来看这得到了行业伙伴们的认可，我们也更有信心和动力，因此在2016年我们研发了很多数据产品，归纳起来主要如下：

　　第一、全国城市基础信息点亮中国

　　目前已涵盖了700多个城市的所属省份、经济发展区域、城市线等信息。有了这700多个城市的信息，就可以更加快捷的完成各种城市分析，2016年底某品牌给出了300多个城市的开店规划，借助之前积累的信息，我们很快就把目标城市的信息补充完成并且放到地图上。700多个城市的信息可以满足所有品牌/开发商使用。

　　我们已经收集完成的城市：

　　每个城市对应的信息 - 行政属性：

　　每个城市对应的信息 - 经济发展

　　城市基础信息的价值

　　我们希望城市数据的查询不再浪费大家的宝贵时间！优点做一次，大家享用无限次。

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　　怎么让做项目／商圈报告这事变得简单？

　　第二、城市商圈与各品类／业态商圈

　　除商业热力之外，我们完成了城市商圈的定位与商圈热力的计算，更深一步我们完成了各个品类商圈的计算，同行们第一次看到原来各个品类也有商圈的概念，有些品类例如咖啡最好的商圈并非在传统的商业区，因此很多品类开店未必非要挤破头去抢高租金的传统商业旺地，而是应该去选择适合业态的“旺地”。

　　北京城市商圈分布：

　　北京各商圈餐饮热力：

　　上图我们发现：餐饮在北部的商圈表现更佳。

　　北京各商圈咖啡表现

　　上图显示，咖啡在各个商圈的表现差异巨大，写字楼旅游区表现极好，而其他区域则差很多。

　　同样的我们计算了上海、天津等城市的商圈。

　　商圈与品类／业态商圈的分析价值

　　我们希望为大家提供真正意义的商圈列表、让朋友们对城市的商业格局有真正的认知，传递品类商圈的理念，让朋友们理解不同的品类／业态有自身独特的商业特性从而有不同的商圈，让这些商圈图为品牌开店／购物中心定位提供真正有价值的依据。点击下一行进入详情：

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　　第三、各业态／品牌分布图

　　分布图是每个品牌/购物中心都需要的，用来描述自身的布局、竞争对手的态势等等，然而分布图真的很难做，有时一张图就要做很久，优点将这项工作简化：

　　省份分布图：

　　上图LOGO越大代表门店越多。

　　城市分布图：

　　细化到一个城市更有挑战，比如一个城市几百家店，手工根本无法完成：

　　如果说仅仅位置分布还不够，添加上销售表现更有意义：LOGO越大代表生意越好，看看深圳的星巴克生意好的在哪里！

　　有的时候还要添加上竞争对手的信息：COSTA与星巴克谁主沉浮？

　　还有大家都关心的万达：

　　分布图的分析价值

　　分布图就是商业地产的‘天气预报’，一张图让你秒懂各种问题。我们希望今后朋友们需要的各种分布图随手取来，而且绝对高大上！

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　　如何引入星巴克高端品牌臻选 有数据有真相

　　第四、轻松获取任意区域人口

　　几乎每个公司都关心项目周边的人口，但获取人口数据却是一件几乎不可能完成的任务，优点帮大家完成了：

　　各小区人口信息图：圆圈越大代表人口越多，如果你要开社区店，下图点大的地方就是人多的地方，这样做判断是不是更加方便。

　　人口计算不是胡来的，而是有依据的：

　　目前已经覆盖了很多城市，天津、上海、北京、广州等等

　　轻松查询人口的价值

　　我们希望今后大家再也不要把精力放到无效的数楼上面，就算去数其实累死也数不准，而且范围一旦变化就要重新去做，还是坐在电脑前在地图画个圈圈完成吧！

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　　数据福利｜北京人口数据新鲜出炉 支持任意区域查询

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　　第五、新商铺信息监测

　　对于公司来说，铺源信息的获取通常是可遇不可求的，我们也完成了计算机监测铺源信息，支持每天更新：

　　当然还支持信息定制，发展人员每天都可以获得商铺信息。这是公司开店的一个革命性变化。

　　新铺监测的价值

　　我们希望品牌拓展不要在为商铺信息获取而犯难！每天都有适合的商铺可以谈！

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　　每日新铺

　　12-6日新铺 大望路大展面可做牙科 万达广场对面

　　第六、卫星地图变化揭示区域发展趋势

　　我们提供一个地区按时间发展变化的卫星地图信息，通过卫星地图判断区域发展情况：

　　不同年份卫星地图对比的分析价值

　　一个地区发展好坏，卫星图片是不会说谎的！做发展／招商需要的就是前瞻性，卫星地图的变化能够从微小的变化帮助判断未来趋势。

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　　万达广场真的能把荒郊野外变身城市中心吗？

　　第七、地图小工具、免费商圈系统与大数据商圈平台，如何看待大数据选址

　　我们提供了一些技术普及文章以及小工具，其中最受大家欢迎的应该是个性化地图的制作：

　　5分钟制作高颜值商业地图的方法

　　有了数据，还需要系统来发挥其价值，既有免费的版本，又有高大上的大数据平台：

　　免费的商圈系统：制作分布图，添加商圈，通过在卫星地图上叠加百度地图，再也不存在看不到卫星地图的区域。

　　很多小城镇没有卫星地图，通过下面的这种方法完美解决！

　　福利！一个真正免费易用的商圈系统

　　当然也还有高大上的大数据平台：将散乱的数据整合成高颜值仪表板，支持数据交互。

　　上图表示我们可以选择低租金低销售的门店，然后在地图显示门店位置，还有基本信息，如果从一堆烦乱的电子表格中筛选这个信息不知道要多么麻烦！

　　轻松上手-人人都能构建的商圈大数据分析平台

　　工具的价值

　　我们手里常常有数据但散乱，常常需要制作专门的地图为了更好的说明项目，各种工具就是实现的神器，其中商圈大数据平台适合所有公司，数据量再大也能轻松搞定。

　　聊到这，我们说说在风口上的大数据，大数据一定是促进行业发展的，然而想要用好大数据让其创造价值，则一定要对大数据有客观的了解与认知。

　　以上的分析有数据、有工具，是有着丰富实战经验朋友们的‘神器’！而这也正是行业分析最正确的姿势：自助式分析、交互分析，即行业人在利用工具在收集好的数据基础上根据公司的发展要求与市场情况等做分析，分析之后与相关部门做更充分的沟通并达成共识。

　　可以说行业经验是行业分析最重要的因素！数据科学家也是这么认为的，下图是数据科学家需要具备的技能，同样揭示了行业经验的重要性！

　　目前市场上技术公司做出的产品从研发到销售都没有行业经验，基本上从‘假想’出发，产品卖点是数据量大！算法高深！等等，这样最后产品价格也是很高的。实际上数据量只是大是没有用的，关键是要细要相关！即便BAT（因为这三个巨头确实有安装量数亿的app产品来收集用户信息）要做到这点也要耗费不少精力，其它公司基本上谈不上这种能力！而各种算法例如被人吹上天的lookalike也只是给出了一种基于数据的参考，越先进的算法对数据质量的要求越高，就像飞机运行需要的支持远比马车的复杂一样，这些的实现也是有很高壁垒的。

　　大数据从技术到应用也是一条产业链，单纯的技术应用往往不会得到真正有价值的数据应用，点击下方文章进入：

　　大数据选址方法为什么在应用中“不行”了？

　　第八、数据应用实战

　　基于数据我们也做了一些应用分析，例如肯德基与麦当劳的大比拼：

　　对于很多崛起的新品牌也许开店会有新的路径：

　　传统的路径是从核心城市向非周边扩张，从城市核心向其它地区扩张（动图）：

　　而未来更多的品牌可能是农村包围城市的发展策略（动图）：

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　　肯基基 PK 麦当当

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　　做了这么多，优点要做什么

我们做的所有成果其实只有一件事情：外部市场信息！优点的目标是做拓展/招商行业第三方数据库，说白了就是优点查好各种数据例如城市GDP、商圈、商业热力、人口等，行业的朋友们需要这些数据直接查结果就好。

　　我们团队的成员也从事过拓展/招商，正常的业务工作经常被查数据、做分布图等临时性工作打扰，查一个省各个城市的GDP等数据也要半天功夫，如果查县城数据就更难完成，数社区的人口更加苦逼而无效。

　　既然很多公司都需要这样的数据，其实只要一个公司做好就可以！所有的拓展/招商伙伴都受益，为什么大家都去做重复的工作呢？！我们从解决拓展/招商实际问题出发，希望打造一个外部市场数据库，供所有行业人使用，今后大家再也不需要查数据而浪费时间、不需要去数人而浪费体力。我们提供的数据也更加专业可信。

　　有了行业人自己做的数据，我们也可以完成真正能产生价值的自助式分析，再也不用担心被人‘忽悠’以高价购买‘高科技而无用的数据产品’。

　　有朋友给我们说过，做这个事情很难很苦收益也很少。我们觉得这事情难，但不是很难，只要我们去用心做，对行业有贡献，相信也会得到大家的支持和帮助，共同去完成这样一件全行业都受益的事情。可以说我们是解决自己问题的产品经理，现在问题解决了拿出来让所有人受益。