1樓：小高大資料
所謂的大資料選址，就是利用資料說話，用資料證明該位置是否是乙個好位置，該位置會不會帶來好的收益。傳統的選址辦法是人們根據經驗判斷，推算**，拍腦袋決定選址位置，隨機性大，誤差大，不具有說服力。
隨著大資料技術，gps定位技術的發展應用，出現了一些大資料選址分析工具（例：data-dance）
其原理基本都是，通過手機信令資料（出行資訊採集技術）記錄人群的工作、居住、休閒、常駐興趣區域等，個人特徵：性別、年齡、籍貫。職業性質標籤、線上消費品類偏好。
掌握了人群的這些資料資訊（這其實就是大資料的一種）結合地理資料。
有了這些資料就可進行選址分析，比如說，選乙個位置，你就能知道該位置周邊3公里範圍內的人口數量，人口畫像的情況，客流量情況，這些對選址都是很有幫助的。
2樓：pm張文君
開店選址、商圈分析，首先得知道周邊人群的結構並進行分析，譬如人口數量，收入水平，年齡階段，所屬職業，婚姻情。
況，民用住宅及房價、周邊餐飲業態、周邊購物業態、周邊醫療相關業態、周邊教育培訓相關業態、周邊寵物相關業態、周邊。
景區業態、周邊交通相關業態、周邊公司分佈業態、周邊商務住宿業態、周邊生活服務業態、周邊體育休閒業態、周邊**機。
構業態、周邊公共設施業態，這些因素都是您需要考慮的內容。
data dance(城市地圖）大資料技術+經典演算法，能根據你選擇的行業和位置，**生成基於地圖的視覺化資料包告，能夠有效降低你開店選址的風險。
選址的大資料選址
3樓：王子煮茶茶
對於乙個小型店主來說，最頭疼的事就是店開在什麼地方。選址的合理與否對於店鋪將來的經營情況起到了至關重要的作用。有專家指出：
找到乙個理想的店面，開店創業就等於成功了一半。這話一點都不為過，開店不同於辦廠開公司，以零售為主的經營模式決定了店面的選址至關重要，它往往直接決定著店鋪的成敗。
慧選址基於大量的消費者行為和搜尋資料，可以讓店鋪的經營變得越來越清晰。它從受眾洞察、受眾定位、受眾接觸到受眾轉化幾個步驟，每一步都提供精準細緻高效經濟的資料引導，從而實現大眾創造的c2b，即由使用者需求決定店鋪的日常經營銷售決策，最終為你的店鋪提出針對性的經營建議，而不僅僅是在最初的位置選址上。管中窺豹，你看到的也許只是乙個結果，但這背後卻是由海量的資料和高精準的複雜模型在做支撐。
基於運營商資料深度挖掘出的使用者標籤。如：性別、地域、年齡段、消費習慣、購買能力及興趣標籤等。
基於o2o服務商資料深度挖掘出的店鋪標籤、商圈標籤。如：周邊店鋪的服務能力、人均消費、商圈業態等。
與圖商、商業地產公司合作，獲取到海量的poi興趣點資料、商鋪、寫字樓資訊資料。超圖資料團隊基於網際網絡補充這類資訊的維度。如：小區均價、建造年代、停車位等。
以上資料構成了商業選址的前提，並勾畫出較為清晰的店鋪選址圖。周邊整體產業的發展情況、競品、待租商鋪以及開店配套相關的佈局情況、**、潛在客戶的位置分佈圖呈現在店主面前。
大資料選址是如何實現的？
4樓：大資料小庫
大資料選址是個什麼意思。
選址是選地方，是問如何用大資料幫助你選址？
那選什麼位址？有什麼資料是由業務決定的。選位址的標準是什麼，資料量越大是否越好？很多事首先要定乙個目標和期望才好判斷。
什麼是大資料，大資料的定義是什麼？
大資料指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉 管理和處理的資料集合。通過大量的統計瞭解大家的喜好，想要的東西，從而得到他們想要的，比如精準營銷，徵信分析，消費分析等等 大資料是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取 管理和處理的資料集合。大資料技術是指從各種各樣型別的資料中，快速獲得...
為什麼大資料是人工智慧的基礎，大資料是人工智慧的開始嗎
電腦需要學bai 習，學習的物件就du大資料 zhi收集來的資料dao 阿爾法狗能戰勝內人類 依託的就是海量容的資料學習，並不是真正能達到人腦這種智慧程度，所以人工智慧的進步是建立在學習海量的資料基礎之上的。所以大資料是人工智慧的基礎。想要做類似的事，是要有前車經驗的 有地基才能去蓋樓 人工智慧的發...
什麼是大資料時代大資料時代是什麼意思的？
最早提出 大資料 時代到來的是全球知名諮詢公司麥肯錫，麥肯錫稱 資料，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量資料的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大資料 在物理學 生物學 環境生態學等領域以及軍事 金融 通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來...