有人問小度，你們整天說大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的，它到底有啥用??？今天就給大家用三分鐘講講看看如何用大數(shù)據(jù)來看“風(fēng)水”！
說起看風(fēng)水開店選址，大家腦海里浮現(xiàn)出來的十有八九是風(fēng)水先生們拿著羅盤走來走去的畫面。
而在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，商家們緊跟時(shí)代步伐已經(jīng)學(xué)會(huì)了用大數(shù)據(jù)看“風(fēng)水”。簡(jiǎn)單說來就是基于搜索數(shù)據(jù)來推斷出來哪個(gè)地方的用戶對(duì)服務(wù)和商品有需求，相當(dāng)于是根據(jù)需求的密集程度來選址——這大概是開店選址最關(guān)鍵的一步，也是百度大數(shù)據(jù)最獨(dú)特的地方。
舉個(gè)例子，下面是一份研究的是星巴克和海底撈未覆蓋地區(qū)的用戶對(duì)這兩家店的需求分析的數(shù)據(jù)圖表（看不懂的可以直接跳過看下面的大白話解釋）：
唔，看完之后是不是發(fā)現(xiàn)果然看不懂？沒關(guān)系，我們已經(jīng)為你翻譯好了：
圖一：對(duì)比一周的需求，吃貨們?cè)谥苣?duì)海底撈的需求高過星巴克。
圖二：在一天之內(nèi)，單身狗喜歡在午飯后約女神喝星巴克（果然是占用上班時(shí)間，拿老板的薪水來泡妞）。
圖三：七成星巴克消費(fèi)者一般選在附近1公里，而吃海底撈一般需要跑更遠(yuǎn)的距離（大約3公里）。
Big Data Lab（百度大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室）要做的就是通過分析這些時(shí)間、空間、網(wǎng)點(diǎn)、交通便利程度、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手情況等等因素，結(jié)合用戶需求，告訴你應(yīng)該在哪里開店。
上面的數(shù)據(jù)經(jīng)過大數(shù)據(jù)進(jìn)一步處理，就得到下面的兩幅圖：
現(xiàn)有網(wǎng)點(diǎn)未覆蓋的用戶需求分布熱力圖，紅色的點(diǎn)表示現(xiàn)有的海底撈火鍋店的位置。
是不是又看不懂了？沒關(guān)系，往下看：
選址優(yōu)化模型計(jì)算出的新網(wǎng)點(diǎn)候選位置，如圖中氣泡標(biāo)示。（老板看到這種圖表數(shù)據(jù)報(bào)告，首先會(huì)亮瞎，其次就會(huì)給你漲薪。）
用大數(shù)據(jù)測(cè)算結(jié)果跟實(shí)際地址對(duì)比一下。水滴標(biāo)記是初算的地址，小圓點(diǎn)是第二、三步復(fù)算出的地址，大圓點(diǎn)是最終的建議選址。結(jié)合商鋪?zhàn)詈蟮倪x址感受一下，如有雷同，不是巧合！
前方圖片高能！
海底撈選址效果驗(yàn)證（石景山萬達(dá)店）
星巴克選址效果驗(yàn)證（星巴克北辰購(gòu)物中心店）
好了好了，可以收起你們的目瞪口呆了～這種小預(yù)測(cè)對(duì)Big Data Lab（百度大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室）來說so easy的啦。
我們的大數(shù)據(jù)選址服務(wù)不但只是給出現(xiàn)有情況的數(shù)字和結(jié)論，而且可提供未來決策的合理化建議。
最后要說的是，我們正在緊張建設(shè)“大數(shù)據(jù)堪輿”的用戶接口，如果你對(duì)這項(xiàng)科技感興趣，可以寫郵件給：wuhaishan@baidu.com
End.
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