腾讯研究-北上广深哪里最拥挤？腾讯发布一线城市出行大数据报告更新版_51页_3mb

七千万人的流动与商机总结

核心内容

本报告由企鹅智酷联合腾讯位置服务发布，基于百亿次定位大数据，分析了北上广深四城的工作日内部出行、假日外部出行、春节跨区出行及城市出行数据中的新机会。报告旨在解读城市出行轨迹和服务现状，探索出行数据中隐藏的商业与行政规划机会。

主要观点

1. 城市内部出行服务的发展变化

• 互联网用车出行渗透率：2016年，互联网用车出行的整体渗透率达到70.9%，其中一线城市渗透率超过80%。
• 共享自行车需求增长：20+个共享单车APP在全国10+座城市普及，显示共享出行正在成为城市内部出行的重要组成部分。

2. 一线城市工作日通勤半径分析

• 北京：平均工作日出行半径为9.3公里，5%的人出行半径超过25公里，通勤时间压力最大。
• 上海：平均通勤半径为8公里，3.2%的人出行半径超过25公里。
• 广州：平均通勤半径为6.5公里，2%的人出行半径超过25公里，通勤压力最小。
• 深圳：平均通勤半径为7.4公里，1.8%的人出行半径超过25公里。

3. 主要工作区通勤情况

• 北京：国贸通勤半径最长（11公里），亦庄最短（8.6公里）。
• 上海：虹桥淞虹路通勤距离最长，五角场职住距离最平衡。
• 广州：珠江新城通勤距离最长，科韵路职住距离最平衡。
• 深圳：车公庙通勤距离最长，人民南职住距离最平衡。

4. 假日外部出行分析

• 北上广深：北京、广州、深圳居民市外出行比例较高，上海居民更偏好市内出行。
• 出行方式：火车是春节出行的主要方式，北京居民乘火车出行比例最高（67%）。
• 跨区域出行：深圳和广州虽地理位置相近，但跨区域出行比例差异明显，深圳更倾向于跨区域出行。

5. 春节跨区出行情况

• 空城率：深圳春节空城率最高（69%），北京和上海分别为50%左右。
• 出行方式：IT公司集中的工作区春节出行方式以火车为主，金融行业集中的区域则飞机出行比例高。

6. 城市出行数据中的新机会

• 交通优化：精准的出行数据有助于优化城市交通，实现职住平衡。
• 商业机会：工作区周边形成的密集居住区带来了大量的商业机会，包括餐饮、零售、服务等行业。
• 城市规划支持：出行数据可用于支持城市规划，如发展轨道交通、优化道路布局等。

关键信息

• 数据安全与隐私：腾讯位置大数据在分析中对数据进行了匿名化处理，确保用户隐私安全。
• 数据来源：数据来自腾讯位置服务日均超500亿次定位请求（截至2016年12月）。
• 数据应用：报告中提到的数据可用于警务、智慧城市、旅游、商业等多个行业，提供精准的决策支持。
• 商业机会：工作区周边形成密集居住区，商业选址和营销需结合出行数据，以提高精准度和效率。

结构化信息

城市内部出行情况

假日外部出行情况

春节跨区出行情况

城市出行数据中的新机会

• 交通优化：发展轨道交通、优化道路布局，有助于缓解交通压力。
• 商业机会：围绕工作区周边的密集居住区，可提供更多商业机会。
• 精准营销：通过出行数据，可以更精准地进行市场定位和营销策略调整。

概念定义

• 城市典型工作区：就业人群（尤其是白领）集中的区域，通常为高新技术企业和金融、贸易企业聚集地。
• 出行半径：从某地到出行目的地的直线距离。
• 工作日出行半径：通勤半径，即工作地址到居住地址的直线距离。
• 假期出行半径：出行目的地的远近程度。
• 常住地：工作和居住地址所在的城市。
• 省外出行：假期在常住地所在省以外有定位数据产生。
• 省内出行：假期在常住城市以外、所在省范围以内有定位数据产生。
• 市内出行：假期期间定位数据都在常住城市，且不都是住址周边1千米内。
• 在家：假期期间的定位数据都在居住住址周边1千米内。

腾讯位置大数据特点

• 真实：数据来源于真实用户和场景的主动上报位置信息。
• 完整：覆盖不少于70%的人群，构成全球顶尖的位置大数据库。
• 合法：不收集个人信息，进行匿名化和模糊化处理。

应用案例

• G20灯光秀：腾讯位置大数据为活动提供了交通和人流分析支持。
• 南京秦淮河灯会：大数据支持活动的流量和人流分析。
• 北京通州副中心总体规划：数据用于城市规划和交通优化。
• 上海迪士尼：数据用于游客流量分析和运营优化。

主创团队与数据来源

• 主创团队：企鹅智酷与腾讯位置服务联合发布。
• 数据来源：腾讯位置服务定位大数据，日均定位请求超500亿次。