基于基站定位数据的商圈分析上机报告
基于出租车GPS数据的商圈分析-计算机应用与软件
Ａ Ｎ Ａ Ｌ Ｙ Ｓ Ｉ ＳＯ ＦＢ Ｕ Ｓ Ｉ Ｎ Ｅ Ｓ ＳＣ Ｉ Ｒ Ｃ Ｌ ＥＢ Ａ Ｓ Ｅ ＤＯ ＮＴ Ａ Ｘ Ｉ Ｇ Ｐ ＳＤ Ａ Ｔ Ａ
Ｚ ｈ ｕＣ ｈ ａ ｎ ｇ ｓ ｈ ｅ ｎ ｇ ㊀Ｌ ｉ ｕＪ ｉ ｎ ｇ ｓ ｈ ｕ ａ ｉ ㊀Ｌ ｉ Ｓ ｈ ｕ ｏ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄＣ ｏ ｍ ｍ ｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｌ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕＵ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｌ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ７ ３ ０ ０ ５ ０ ， Ｇ ａ ｎ ｓ ｕ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
朱昶胜㊀刘敬帅㊀李㊀硕
（ 兰州理工大学计算机与通信学院㊀甘肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ５ ０ ）
摘㊀要㊀㊀出租车运营特性具有随机性、 即走即停、 覆盖范围广的特点， 行驶的起止点由乘客决定， 其运营规律能 够很好地反映乘客出行的特点。根据出租车 Ｇ Ｐ Ｓ 的定位数据在真实地理空间的覆盖情况， 可以还原居民出行的 活动轨迹， 挖掘潜在信息。提出采用出租车 Ｇ Ｐ Ｓ定位数据进行商圈分析。通过对 Ｇ Ｐ Ｓ定位数据进行网格划分、 聚类， 使用 Ｒ语言建立相应的数据模型以及对模型的应用和结果分析。实验结果表明， 将不同时段、 不同地点的 出租车特征进行统计分析做出折线图， 可以识别出不同商圈类型， 根据这些信息为潜在顾客的分布制定适宜的商 业对策。 关键词㊀㊀数据挖掘㊀Ｒ语言㊀Ｇ Ｐ Ｓ 数据㊀商圈分析 中图分类号㊀Ｔ Ｐ ３ ９ １ ㊀㊀㊀㊀文献标识码㊀Ａ ㊀㊀㊀㊀Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ ３ ８ ６ ｘ ． ２ ０ １ ７ ． １ ０ ． ０ ２ １
基于位置信息网络的商业消费产品终端对城市发展的影响研究
基于位置信息网络的商业消费产品终端对城市发展的影响研究概述：随着科技的不断进步和智能手机的普及，基于位置信息网络的商业消费产品终端在城市发展中发挥着越来越重要的作用。
本文将对这种终端对城市发展的影响进行研究和分析，以期探讨其对城市经济、社会和环境方面的影响。
1. 介绍基于位置信息网络的商业消费产品终端基于位置信息网络的商业消费产品终端，简称LBS（Location-Based Services），通过使用移动设备和位置感知技术来提供与用户当前位置相关的服务。
这些终端可以为用户提供周边商家信息、导航、社交媒体整合等功能。
目前，LBS已经成为现代生活中不可或缺的一部分。
2. 终端对城市经济的影响基于位置信息网络的商业消费产品终端在城市经济中发挥着重要作用。
首先，这些终端可以为商家提供精确的定位信息，帮助他们更好地了解用户需求和行为习惯，并通过针对性的广告和优惠券来推广产品和服务。
其次，这些终端可以提供实时的交通和导航信息，帮助用户快速到达目的地，提高城市交通效率。
此外，终端的增加也带动了城市相关产业链的发展，如移动支付、电子商务等，促进了城市经济的繁荣。
3. 终端对城市社会的影响基于位置信息网络的商业消费产品终端对城市社会也产生了深远影响。
首先，这些终端推动了城市商业的创新和发展，使得用户更加便捷地获取所需商品和服务，提高了城市生活的质量。
其次，这些终端还催生了共享经济的兴起，通过在线平台和应用，人们可以共享资源和服务，提高资源利用效率，减少资源浪费，促进城市可持续发展。
此外，终端的使用也激发了人们的社交需求，并促进了人与人之间的互动和交流。
4. 终端对城市环境的影响基于位置信息网络的商业消费产品终端在城市环境方面也具有重要影响。
首先，由于终端的普及，人们可以通过在线购物等方式减少线下购物的需求，降低城市交通压力和雾霾污染。
其次，这些终端提供实时的交通信息和路线规划，使得用户能够选择更短的行驶路线，减少交通拥堵和能源消耗。
商圈分析报告范文
商圈分析报告范文商圈分析是指对商圈的构成、特点和影响商圈规模变化的各种因素进展综合性的研究。
岁商场来讲，商圈分析有重要的意义。
它有助于企业和选择店址，在符合设址原那么的条件下，确定适宜的设址地点，有助于企业制定市场开拓目标，明确哪些是本商场的根本顾客群和潜在顾客群，不断扩大商圈范围，有助于企业有效地进展市场竞争，在掌握商圈范围内客流和客流类型的根底上，开展有针对性的营销。
商圈分析调查的内容设定商圈范围。
对于在预定地的周围能把握多少住户，能把握多远以内的住户，住户每周购物的频率等，都需要进一步了解与调查。
调查商圈的客源。
由顾客的年龄、收入、职业、流动人口等来判断消费的特征，依据这些信息计算超市本身的功能。
调查竞争店。
了解对手的实力，对开业的影响予以评估。
确定卖场的规模。
卖场面积越大吸引消费就会越多，卖场面积、商品品种、商品的价格，商场的环境等等。
回收投资的可行性。
营业平衡之后的收益是否大于平衡的亏损，估计在年限之内回收投资的可行性。
商圈分析有何意义呢？新设零售在选择店址时，关系力求较大的目标市场，以吸引更多的目标顾客，这首先就需要经营者明确商圈范围，了解商圈内人口的分布状况及市场，非市场因素的有关资料，自此根底上进展经营效益的评估，衡量店址的使用价值，按照设计的根本原那么，选定适宜的地点，使商圈店址、经营条件协调融合，创造经营优势。
两手店为取得竞争优势，广泛采取了非价格竞争手段，如改善形象，完善效劳，加强与顾客的沟通等，这些都需要经营者通过商圈分析，掌握客流性质、了解顾客需求、采取针对性的经营策略，赢得顾客信任。
商业企业经营方针、经营策略的制定或调整，总要里足于商圈内各种环境因素的现状及其开展规律、趋势。
通过商圈分析，可以帮助经营者明确哪些是本店的根本顾客群，哪些是潜在顾客群，力求保持根本顾客群的同时，着力吸引潜在顾客顾客群吗，制定积极有效的经营战略。
零售店经营的一大特点是资金占用多，要求资金周转速度快。
商圈分析调查报告
商圈分析调查报告商圈分析调查报告一、引言商圈是指一个地区内，以商业活动为主要特征的区域。
商圈的发展与城市经济密不可分，对于商家和消费者来说，商圈的繁荣与否直接影响着他们的利益。
因此，本次调查旨在深入了解某商圈的现状和潜力，为商家提供有针对性的建议。
二、调查方法本次调查采用了多种方法，包括实地观察、问卷调查和访谈。
我们选择了某城市的A商圈作为调查对象，该商圈位于市中心，涵盖了商业、餐饮、娱乐等多个领域。
三、商圈概况A商圈地理位置优越，周边交通便利，商业设施齐全。
商圈内有大型购物中心、酒店、餐厅、咖啡馆等，吸引了大量的消费者。
然而，随着周边其他商圈的崛起，A商圈的竞争压力也在不断增加。
四、消费者需求通过问卷调查，我们了解到消费者对A商圈的需求主要集中在以下几个方面：1. 购物便利性：消费者希望商圈内有更多的品牌和种类，同时提供更多的优惠和折扣活动。
2. 餐饮选择：消费者希望商圈内有更多的餐厅和咖啡馆，提供多样化的菜品和环境。
3. 娱乐体验：消费者对商圈内的娱乐设施有较高的期望，希望有更多的电影院、KTV等娱乐场所。
4. 服务质量：消费者对商圈内的服务质量要求较高，包括店员的态度和专业性等。
五、竞争对手分析A商圈周边有多个竞争对手商圈，其中B商圈是最具竞争力的一个。
B商圈拥有更多的国际品牌和高档餐厅，吸引了大量的高消费群体。
与此同时，C商圈则以时尚潮流为主打，吸引了年轻人的关注。
针对这些竞争对手，A商圈需要找到自己的定位和特色，以吸引更多的消费者。
六、发展建议基于以上调查结果和竞争对手分析，我们提出以下几点发展建议：1. 增加品牌和种类：商圈应吸引更多的国际品牌和知名品牌入驻，同时提供多样化的商品选择，以满足消费者的需求。
2. 加强促销活动：商圈可以通过举办特色促销活动，吸引更多的消费者，增加销售额。
同时，可以与周边商家合作，开展联合促销活动，提高商圈的知名度和影响力。
3. 提升餐饮水平：商圈应引入更多具有特色的餐厅和咖啡馆，提供多样化的菜品和独特的用餐体验，以吸引更多的消费者。
LBS市场分析报告
LBS市场分析报告1.引言1.1 概述概述：LBS（Location-Based Service）即基于位置的服务，是一种利用移动设备和无线网络技术，结合地理位置信息，为用户提供相关信息和服务的技术。
随着移动互联网的发展，LBS市场逐渐成为互联网和移动应用的重要领域之一。
本报告旨在对LBS市场进行全面分析，对其定义、发展历程、现状和未来趋势进行深入研究，以期为相关产业提供有价值的参考和指导。
1.2 文章结构文章结构部分内容如下：文章结构部分将介绍本篇长文的主要结构和各部分内容。
首先，我们将对LBS市场进行概述，介绍其定义和发展历程，以及现状分析。
接着，我们将展望LBS市场的未来发展前景，并分析竞争格局。
最后，我们将对整篇报告进行总结，概括全文的主要内容和结论。
通过以上内容，读者将能够全面了解LBS市场的相关信息，并对未来发展有所展望。
1.3 目的文章的目的是对LBS市场进行深入分析，包括市场定义、发展历程、现状分析、未来发展前景和竞争格局。
通过本文的撰写，旨在帮助读者更全面地了解LBS市场的现状和趋势，为读者提供关于LBS市场的相关知识和信息，同时为相关行业从业者和投资者提供参考和决策依据。
希望通过本文的研究，为LBS市场的发展提供一定的参考和帮助。
1.4 总结总结:通过对LBS市场的概述、发展历程和现状分析，我们可以看出LBS技术的应用范围越来越广，市场潜力巨大。
随着移动互联网的快速发展，LBS 市场将迎来更多的机遇和挑战。
在未来，LBS市场有望成为移动互联网行业的重要组成部分，竞争格局将更加激烈，但也将吸引更多的投资和创新。
总的来说，LBS市场具有广阔的发展前景，必将成为移动互联网行业中的热点领域。
2.正文2.1 LBS市场定义LBS市场是指基于移动定位技术的地理位置服务市场，通过利用GPS、无线网络等技术，向用户提供与其当前位置相关的信息和服务。
这些服务包括但不限于地图导航、位置分享、附近推荐、打卡签到、位置广告等。
商圈分析报告 模板
商圈分析报告模板1. 引言本次报告旨在对某商圈进行全面的分析，以评估其商业潜力和发展趋势。
我们将结合市场情况、消费者需求、竞争对手和其他相关因素，提供详细的数据和分析，以帮助业主或投资者做出明智的商业决策。
2. 商圈概述2.1 位置该商圈位于某城市市中心，是该城的主要商业区之一。
周边地区交通便利，有多条主要道路和公共交通线路穿过，容易引起人流。
2.2 环境商圈周边环境优越，包括配套设施完善、邻近办公区和住宅区、美丽的公园和绿地等。
这为商圈的发展提供了良好的基础。
2.3 商业组织商圈内设有多家大型购物中心、超市、餐饮店、服装店、娱乐场所等商业机构，各类品牌和业态齐全。
商圈的商业结构合理，满足各类消费者的需求。
3. 市场情况3.1 人口调查商圈周边居住人口众多，其中高收入阶层比例较高，消费能力较强。
同时，附近还有多个办公区，每天都有大量上班族和商务人士造访。
3.2 消费指标在过去几年里，商圈的消费指标呈现稳步增长的趋势。
尤其是年轻人和家庭消费者对该商圈的消费兴趣日益增长，这为商家带来了更多的商机。
3.3 消费需求通过对消费者需求的调查发现，该商圈附近消费者对购物、餐饮、休闲娱乐等方面需求较高。
他们希望能够在商圈内找到一站式的购物和娱乐体验，这也为商家提供了更多的发展空间。
4. 竞争分析4.1 主要竞争对手商圈内有多个主要竞争对手，其中包括大型购物中心、知名品牌店、连锁餐饮店等。
这些竞争对手在市场上具有较强的竞争力，需要我们认真分析和应对。
4.2 竞争优势商圈本身有一定的竞争优势，包括地理位置优越、多元化商业结构、配套设施完善等。
此外，商圈还拥有新兴的品牌和个性化的小型商户，这些都是与竞争对手形成差异化竞争的优势。
4.3 竞争策略在面对竞争对手时，我们可以采取一系列策略来应对，包括提升产品和服务质量、优化价格策略、加强市场推广等。
同时，借助商圈的独特优势和特色，树立自己的品牌形象，也是重要的竞争策略。
商圈分析报告完整版
商圈分析报告完整版一、引言商圈是指一个集市、购物中心、商业街或商务区的地理范围，通常包含一系列商业设施和服务，为消费者提供各种商品和服务。
商圈分析是一种通过数据分析和市场调研来评估一个商业区域的潜力和竞争情况的方法。
本文将对某商圈进行全面的分析，以揭示其发展的现状和未来趋势。
二、商圈背景该商圈位于某市中心地带，拥有优越的地理位置和便利的交通条件。
其周边环境包括大型住宅区、办公楼、公园等，吸引了大量的居民、上班族和游客。
商圈内有多家大型购物中心、超市、餐饮店等商业设施，形成了一定的商业氛围。
三、市场概述1. 人口统计数据：该商圈周边居民人口数量稳定增长，目前约为XX万人。
其中，18-35岁的年轻人群占比较高，消费能力强，对时尚、休闲和娱乐设施有较高的需求。
2. 竞争情况：商圈内存在多个购物中心和超市，以及各式各样的餐饮店和咖啡馆。
竞争激烈，需要寻找差异化发展的机会。
四、消费行为分析1. 消费偏好：调研显示，该商圈的消费者更倾向于购买品质好、价格合理的商品，对品牌、口碑和服务质量有较高的要求。
2. 消费习惯：消费者更愿意在周末或节假日前往商圈购物，一般会选择在下午或晚上到商圈活动，且常常会结伴而行。
线上消费也在逐渐增长，尤其是年轻人群。
五、商业竞争力分析1. 商业设施布局：根据调研数据，商圈内购物中心的租赁率较高，尤其是大型购物中心。
部分商家在商圈附近选择了较小的店铺，以减少成本。
然而，商业设施的品质和特色还有进一步提升的空间。
2. 商业氛围：商圈内的商业氛围较活跃，餐饮、咖啡馆和休闲娱乐设施的种类较多。
但在品牌多样性和体验性方面，商圈还有待提升。
六、商圈发展机会分析1. 优化商业设施：商圈可以进一步引进具有特色和创新的商业设施，如文化艺术中心、电影院等。
同时，根据消费者需求，加强差异化服务和体验，提升商业品牌形象。
2. 打造特色街区：商圈可以将某一区域打造成特色街区，如美食街、时尚街等，吸引更多的游客和消费者。
基站市场分析报告
基站市场分析报告1.引言1.1 概述概述:基站是无线通信系统的核心组成部分，通过无线信号进行通信传输。
随着移动通信技术的不断发展，基站市场已经成为各大通信运营商和设备供应商关注的焦点。
本报告将对基站市场进行深入分析，包括市场概况、市场发展趋势以及竞争格局，旨在为相关企业提供决策参考。
通过全面了解基站市场的现状和未来发展趋势，可以帮助企业制定更为有效的市场策略，并抢占先机。
1.2 文章结构文章结构部分内容可以包括本文的章节安排，以及每个章节的主要内容提要。
具体可以包括引言部分介绍了本文的目的和结构，正文部分分别介绍了基站市场的概况、发展趋势和竞争格局，结论部分则展望了基站市场的未来发展，并提出了策略建议。
每个章节内容的摘要可以简要概括本文将要讨论的主要议题和观点。
1.3 目的：本篇文章旨在对基站市场进行全面深入的分析，以揭示基站市场的概况、发展趋势和竞争格局。
通过对基站市场的深度分析，旨在为相关企业和投资者提供可靠的市场参考和决策依据，同时也能够为相关从业人员提供有益的行业洞察和发展建议。
通过本篇分析报告，读者可以了解基站市场的发展状况，预测未来市场趋势，制定相应的市场策略，并为行业发展和投资决策提供重要的参考依据。
1.4 总结总结：通过对基站市场概况、发展趋势和竞争格局的分析，我们可以看到基站市场正处于快速发展阶段。
随着5G技术的推广和应用，基站市场将迎来更大的发展机遇和挑战。
未来，基站市场将面临更多的竞争压力和技术更新换代的挑战，但我们也看到了市场中存在着许多机会和潜力。
在未来的发展中，我们需要根据市场变化及时调整策略，抓住机遇，提高核心竞争力，从而在激烈的市场竞争中取得成功。
2.正文2.1 基站市场概况基站是移动通信系统的重要组成部分，用于提供无线通信服务和连接用户设备与通信网络。
随着移动通信技术的不断发展，基站市场也呈现出快速增长的趋势。
基站市场的概况可以从市场规模、市场增长率、市场需求和市场趋势等方面进行分析。
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基于基站定位数据的商圈分析上机报告————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：基于基站定位数据的商圈分析上机报告1数据读取及其标准化ｓｅtｗd("E:/数据处理＂)Data=reａd.csｖ（＂.／buｓｉnesｓ＿circｌe.csv",headｅr=Ｔ,encoding=＇uｔf-8') colnａmeｓ(Ｄaｔa)=c("numｂeｒ","ｘ1","x2＂,"x3","x４")attach(Daｔa）y1=(x1-miｎ(ｘ1）)/（ｍax(x1)-mｉn(ｘ１)）y2＝(ｘ2－min（x2）)/(ｍａx（x2)－min(x2)）y３=（x3－mｉn（x３)）／（max(ｘ３)-ｍｉn(x３）)y4＝（ｘ４－mｉｎ(x4))／(mａx(x４)-min(x４))ｓtandａrdiｚｅd=ｄata.frａme（Data[,１]，y1,y2,ｙ３，y４）wrｉｔe.ｃsv(stａnｄarｄized,"./ｓtａndardｉzedData．csv",row．nａmes＝TＲUE）2 模型构建２.1层次聚类library(gｇpｌｏt２）Data=read.cｓｖ(＂./standardｉzeｄDaｔａ.csv＂,hｅaｄer=F)Data1=daｔａ.fｒame(ｙ1，y2，y3,ｙ4)ａttach（Ｄaｔa1）dist=dist(Data1，method＝'ｅｕclidｅａn'）hc1<-hcｌust(diｓt,"warｄ．D2")ploｔ（hc1)pｌｏｔ（hc1,haｎg=－１)＃分成三类re1＜-reｃt.hclｕsｔ(hc１，k=3, ｂorder="purplｅ") #＃对构建好的谱系聚类图进行分类，这里分三类a=ｒe1[[2]]##列表名[[下标]]b=re1[[3]]ｃ=re1[[１］]#商圈类别1maｔriｘ＝Daｔa1［ａ,] ＃# 137个观测值、４个变量d＜-ｄｉm(matrix）##１37 4ｙ<-as.ｎumｅｒｉc(t(mａtrix）) # t(）：矩阵转置,这里转换成数字向量roｗ<-ｆacｔｏr（rep(1:d［1],ｅach=ｄ[2]）)x＜-rep(１：d[2］，ｔimｅｓ＝d[1])data＜-data.frame(y=y,ｘ=ｘ,ｒow＝row)View(dａta)ｇｇplot(daｔa=data,ａes(x=x，y=y,grouｐ=ｒoｗ)）+ｇeｏm_ｌｉne(）+ｓcale_x_continuous(breａｋs=c（1,２，3,4), lａbｅlｓ=c(＂工作日人均停留时间＂，＂凌晨人均停留时间", "周末人均停留时间"，＂日均人流量"))+ｌabs(title="商圈类别１",x="",y="")#商圈类别2matrｉx=Ｄaｔa1[b,]d<-diｍ(maｔｒix)y<－as．nｕmeriｃ(t（mａｔrix))row<-ｆａctoｒ(reｐ（1:ｄ[1］,ｅaｃh=d［2]))x<-rep(１:d[2］，tiｍes＝d[1])data<-data.frame(y=y，ｘ＝ｘ,ｒoｗ=row)ggｐｌot(data=daｔa，aes(x=x，y=ｙ,group=row)）+ｇeom＿ｌｉne()+sｃalｅ_ｘ＿continuｏus(bｒｅａｋs＝c(1,2,３,4), labelｓ＝ｃ("工作日人均停留时间", "凌晨人均停留时间", "周末人均停留时间","日均人流量"))＋labs(tｉtle="商圈类别２＂,x="＂,ｙ=""）#商圈类别3matrｉx=Ｄａta1［c,]d<-dim(ｍatrｉx）＃#148 4ｙ＜-as.nｕmerｉｃ(t(ｍaｔriｘ）)row＜-factor（ｒep（１：ｄ［1],ｅaｃh＝d[2］))ｘ<－rep(1：d[2],ｔimes=d[1]）data＜-data.fｒame(y=y,ｘ=x,row=row)gｇplot(ｄata=ｄａta,ａes(x=ｘ,y＝y,groｕp=ｒow））+geom＿lｉne（)＋scale_x_ｃonｔiｎｕｏus(ｂreakｓ=c(1,2，３,4)，ｌabels=ｃ("工作日人均停留时间＂, "凌晨人均停留时间"，"周末人均停留时间＂,"日均人流量"）)+ｌａbs(tｉｔle＝"商圈类别3",x="＂,ｙ＝"＂)2.2 K-meaｎｓ聚类setwｄ("Ｅ:/数据处理"）Data＝read．csｖ(＂．／business＿circｌｅ.ｃsｖ",hｅaｄeｒ=Ｔ,ｅｎcｏding='ｕtf-8')km=kmｅans(Ｄata,ceｎｔeｒ=3)ｐrｉnt(km)#数据分组aaa＝data.framｅ(Data，km＄cluster)Dａta１=Data［wｈich(aａa＄ｋm.cluｓteｒ==1）,］Data2=Data[whiｃh(aaａ$ｋm．cluｓter==２）,]Daｔa3=Daｔａ[whiｃh(aaa$ｋm.clustｅr=＝3),]＃商圈1的概率密度函数图ｐar(mfroｗ＝c(2,2))##公共参数列表ｐar#设置布局ｐｌoｔ(ｄensiｔy（Ｄatａ1［，1]),ｃｏl="rｅｄ",maｉn＝"工作日人均停留时间"）ｐlｏｔ（ｄensity(Dａｔa1[,2]),ｃｏｌ="ｒｅｄ",main="凌晨人均停留时间＂) pｌot(ｄensｉty(Ｄａta１[,３]),coｌ="rｅd",mａin=＂周末人均停留时间")plot(density(Data1[,4]),col="rｅd",main="日均人流量")#商圈２的概率密度函数图paｒ（ｍfrow=ｃ（２,2））plｏt(ｄｅｎｓiｔy(Data２[,1]),cｏl="purple",maｉn=＂工作日人均停留时间＂) plot（dｅnｓiｔｙ(Data2[，2])，ｃol="purpｌe",maｉn=＂凌晨人均停留时间") plot(densiｔｙ（Ｄata2［,3］）,ｃol＝"ｐｕrple",main="周末人均停留时间")plot(ｄｅnｓｉｔy（Dａtａ2［,4]),cｏl="ｐurｐｌe"，main＝"日均人流量")#商圈3的概率密度函数图pａr(mfrow=c(2,2))ｐlｏt（density(Data3[,1]）,ｃol="blue"，main=＂工作日人均停留时间＂)pｌot(deｎsｉtｙ（Datａ3［,2］）,cｏl=＂ｂlue",main="凌晨人均停留时间＂) pｌoｔ(deｎsity(Dａta3［,３])，coｌ="ｂlue＂,ｍaｉn＝"周末人均停留时间") ploｔ(densitｙ(Dａta3[，4]),coｌ="ｂluｅ",main＝＂日均人流量")３总结３.1数据标准化的方法及使用离差标准化原因1.数据标准化方法数据的标准化（normalizatｉｏn）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。
在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。
其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[０，1］区间上，常见的数据归一化的方法有：1)ｍｉn-maｘ标准化(Min-maｘnｏrmaｌizａtｉoｎ）也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换,使结果落到[0,1]区间,转换函数如下:其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。
这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和mｉn的变化，需要重新定义。
2)log函数转换通过以10为底的loｇ函数转换的方法同样可以实现归一下，具体方法如下:3)aｔaｎ函数转换用反正切函数也可以实现数据的归一化:使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为[０,1],则数据都应该大于等于０,小于0的数据将被映射到[－1，0]区间上。
而并非所有数据标准化的结果都映射到[0，1]区间上,也有一些非归一化的方法，如下：4)z－ｓｃｏre 标准化（zerｏ－meaｎnormａlizａｔion）也叫标准差标准化，是SＰSS中最为常用的标准化方法:经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为１，其转化函数为：其中μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差。
5)Decimal scalｉnｇ小数定标标准化这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化。
小数点移动多少位取决于属性A的取值中的最大绝对值。
将属性A的原始值ｘ使用decimaｌｓcaling 标准化到x'的计算方法是:x'＝ｘ/（1０*ｊ)其中,j是满足条件的最小整数。
例如:假定A的值由-９86到９1７，A的最大绝对值为9８6,为使用小数定标标准化,我们用1０0０(即,j=3)除以每个值，这样，-986被规范化为-0.98６。
2.使用离差标准化原因数据标准化处理后，原始数据均可以转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析,但是离差标准化是最常用最简单的一种方式3．２构建层次聚类模型时,可以调节哪些参数，对模型有何影响１.层次聚类1)计算变量之间的距离代码为：ｄist.r = dist(ｄata, method=”“)其中mｅtｈod包括6种方法，表示不同的距离测度:”ｅucｌiｄeａｎ”，“ｍaxｉmum”, “maｎhａttaｎ”,“cａnberra”，“binary” or “minkowｓki”，分别表示欧几里德距离,切比雪夫距离,绝对值距离,Laｎce 距离，明科夫斯基距离，定性变量距离。