碧桂园分享会——如何通过数据读懂城市(4)(1)
碧桂园营销解读-四位一体方程式解
✓ 活动费用：46万元整；线上、线下回馈媒体资 源合计约152万元，回馈资源比1:3.31
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第四章 复合型案例分析
• 十里银滩案例
章节
Section
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1、截止5月31日销售6.1 亿，与全年目标相差遥远？
3、目标市场客户经过前 两年的“洗客”，貌似需 求殆尽？
市场空白点，力主项目主打低总价洋房和别墅，最终规划别墅以98-240为主（其中联排别墅98-144平米，双拼别墅
171-240 ），洋房以55-115为主；
竞争对 手楼盘
华银天 鹅湖
一渡新 新小镇
一渡龙 湾
项目效果图
主力产品及购买人群数据
主力产品：60-160平洋房，160-450平别墅 n成交客户主要来源地：北京西部城区，以海淀及丰台为主，朝阳区为辅 n成交客户看中：天鹅湖环境、山体坡地，产品总价 n成交客户以企业职工、大学教师、高级白领及私营业主；
有开创性的形象。《纽约时报》评论说："马 斯洛心理学是人类了解自己过程中的 一块里程碑"。还有人这样评价他："正是由于马斯洛
的存在，做人才被看成是一件有希望的好事情。在这个纷 乱动荡的世界里，他看到了光明与前途，他把这一切与我 们一起分享。"的确，弗洛伊德为我们提供了心理学病态的 一半，而马斯洛则将健康的那一半补充完整。
主要竞品未能享受该学区配套。
l 现场签约，六安市长等政府领导亲临见证。 l 近二十家主流媒体出席，密集炒作，制作市场话题；
英伦
区位 商业街
潜力
精装 洋房
城北
淠河 小学
品质
星会所级
大数据分析如何助力智慧城市建设
CPEB蛋白家族在衰老和肿瘤中的翻译调控作用摘要：在减数分裂过程，母性遗传的mRNAs的激活机制是细胞质多聚A尾的延伸，而母性遗传mRNAs是以短多聚A尾形式储存的沉默型转录子。
一个命名为CPEBs的RNA结合蛋白，通过招募翻译抑制元件或细胞质多聚腺苷酸化元件到它们的目标mRNA而直接调控细胞质的多聚腺苷酸化过程。
近年来，大量的研究表明CPEBs蛋白不仅在各种躯体组织中都有表达，而且在成体器官基因的时空表达调控过程具有至关重要的作用。
CPEBs蛋白的“新”的功能包括调控衰老和增殖的平衡，调控病理表现以及肿瘤的发生发展。
在这篇综述里，我们总结了目前已知的CPEBs蛋白家族的功能，主要包括调控细胞增殖，调控并激活其目标mRNAs的机制。
正文：非洲爪蟾蜍卵母细胞在减数分裂过程的转录水平沉默是最早发现的基因表达调控的机制，而该机制就是细胞质中mRNAs通过多聚A尾长度的改变而进行翻译调控。
因此，细胞质中的少量的母性遗传的以短多聚A尾结构形式储存的沉默型或者抑制型转录子mRNAs通过黄体酮这种激素的刺激作用而被激活的母性遗传的mRNAs。
在翻译沉默的非洲爪蟾蜍卵母细胞中首次发现的细胞质mRNAs多聚A尾长度的改变来调控蛋白翻译是基因表达调控中最重要的一个机制。
少量的母性遗传的mRNAs被激活之后通过编码诸如mos或者cyclinB1这些因子而重新启动在前I期被抑制的减数分裂。
在细胞质中，这些母性遗传的mRNAs在黄体酮这种激素的刺激下会发生多聚腺苷酸化而被反应性激活。
这些母性遗传mRNAs在被激活之前是一个具有短的多聚A尾结构的沉默型或抑制型的转录子。
而这些转录子可以募集被命名为细胞质多聚腺苷酸化元件的顺式作用元件到3’端非编码区。
识别这些特异性的mRNAs的是CPEB结合蛋白（CPEB1），这些蛋白可以特异性地结合mRNAs亚群并将其进行多聚腺苷酸化从而参与蛋白的翻译调控。
像其他这类参与翻译调控过程的因子一样，CPEB1也是在非洲爪蟾蜍的卵母细胞中首次被发现的。
数据分析在智慧城市建设中的应用有哪些
数据分析在智慧城市建设中的应用有哪些随着城市化进程的加速，城市面临着越来越多的挑战，如交通拥堵、资源短缺、环境污染、公共服务不足等。
为了解决这些问题，智慧城市的概念应运而生。
智慧城市是利用信息技术和数据分析来优化城市的运行和管理，提高城市的生活质量和竞争力。
数据分析在智慧城市建设中发挥着至关重要的作用，它可以帮助城市管理者更好地了解城市的运行状况，做出更明智的决策，提供更优质的服务。
本文将探讨数据分析在智慧城市建设中的一些主要应用。
一、交通管理交通是城市运行的重要组成部分，交通拥堵不仅影响人们的出行效率，还增加了能源消耗和环境污染。
数据分析可以通过收集和分析交通流量、车速、道路占有率等数据，来优化交通信号灯的控制，实时调整交通流量，减少拥堵。
例如，通过分析历史交通数据，可以预测不同时间段和不同路段的交通流量，提前调整信号灯的配时方案，避免交通拥堵的发生。
此外，数据分析还可以帮助规划新的道路和交通设施，如公交线路、地铁站等，提高公共交通的覆盖率和便利性。
二、能源管理能源是城市发展的重要支撑，但能源的消耗和浪费也给城市带来了巨大的压力。
数据分析可以通过监测和分析能源的使用情况，来优化能源的分配和管理，提高能源的利用效率。
例如，通过智能电表和传感器收集家庭和企业的用电数据，可以分析不同时间段和不同用户的用电模式，制定个性化的节能方案。
对于城市的公共建筑，如学校、医院、政府大楼等，可以通过数据分析来优化空调、照明等系统的运行，降低能源消耗。
此外，数据分析还可以帮助预测能源需求，合理规划能源供应，保障城市的能源安全。
三、环境监测与保护环境质量是人们关注的焦点，城市中的空气污染、水污染、噪音污染等问题严重影响着人们的健康和生活质量。
数据分析可以通过收集和分析环境监测数据，来实时了解城市的环境状况，及时采取措施进行治理。
例如，通过空气质量监测站收集的空气质量数据，可以分析污染物的来源和扩散趋势，制定针对性的减排措施。
数据分析如何推动智慧城市建设
数据分析如何推动智慧城市建设在当今数字化的时代，城市的发展正经历着前所未有的变革，智慧城市的概念应运而生。
智慧城市旨在利用先进的技术和创新的理念，提升城市的运行效率、改善居民的生活质量、促进可持续发展。
而在这一进程中，数据分析发挥着至关重要的作用，它就像城市的智慧大脑，为城市的规划、管理和服务提供着关键的决策支持。
首先，数据分析能够帮助我们更全面、深入地了解城市的现状。
通过收集和整合来自各个领域的数据，如交通流量、能源消耗、环境质量、人口分布等，我们可以清晰地勾勒出城市运行的全景图。
以交通为例，利用传感器和摄像头获取的实时交通数据，能够准确反映道路的拥堵情况、车辆的行驶速度和路线选择。
这些数据经过分析，不仅可以帮助交通管理部门及时调整信号灯设置、优化道路规划，还能为市民提供准确的出行建议，引导他们避开拥堵路段，从而提高整个城市的交通效率。
在能源管理方面，数据分析同样能大显身手。
智能电表和传感器收集的能源消耗数据可以揭示不同区域、不同时间段的能源使用模式。
通过分析这些数据，城市管理者可以发现能源浪费的环节和区域，制定更合理的能源分配策略，推广节能措施，从而降低能源消耗，实现城市的可持续发展。
其次，数据分析有助于预测城市未来的发展趋势。
基于历史数据和当前的发展态势，运用数据挖掘和预测模型，我们可以对城市的人口增长、经济发展、环境变化等进行预测。
例如，通过分析人口出生、迁移等数据，可以预测未来城市人口的规模和结构，为教育、医疗、住房等公共服务设施的规划提供依据。
在经济领域，分析企业的经营数据、市场动态和宏观经济指标，可以预测产业的发展方向和市场需求的变化，为城市的招商引资和产业布局提供决策支持。
对于环境变化，通过分析气象数据、污染源排放数据等，可以提前预测空气质量、水质变化等情况，及时采取预防措施，保护城市的生态环境。
再者，数据分析能够优化城市的公共服务。
在教育领域，通过分析学生的学习成绩、行为表现、家庭背景等数据，教育部门可以制定个性化的教学方案，为每个学生提供最适合的教育资源，提高教育质量。
碧桂园是如何做房地产界数字化的吃螃蟹人的
碧桂园是如何做房地产界数字化的吃螃蟹人的作者：暂无来源：《企业观察家》 2021年第4期文|童言通过凤凰云平台将碧桂园在全国的楼盘信息进行整合，根据用户需求提供快速搜房、在线VR看房、在线预约看房、房贷计算器等功能。
利用用户搜索时产生的数据，凤凰云就可以为不同用户定制化特定的推送信息，形成千人千面，从而提升培育线索的效率。
通过凤凰云平台促成的总交易额超过2488亿元，接近碧桂园2020年上半年的总销售额2600多亿元。
当前的房地产行业面临着不小的调控压力，房子渐渐地不好卖了，头部大体量的地产商正在寻求突破，多元化发展是他们的共识。
例如，万科将业务转变为地产与物流、万达进军电商，碧桂园则是将其主要业务构造改为“房地产”、“机器人”、“农业”三部分。
2020年，政策限制、房屋空置以及疫情的三重压力，让各方都开始将目光投向线上渠道，数据显示，至少151家房企开启了线上营销，143家房企重启或新推出线上售楼处；全国500多家房产机构的5000多名置业顾问在线上，覆盖全国近100个城市。
与中小型房地产开发商相比，碧桂园等巨头显然在数字化方面走得更快，更远。
像碧桂园在抖音进行直播卖房，不仅请到汪涵、大张伟等明星助阵，产品线还覆盖了17个省、70多座城市。
事实上，碧桂园一直以来都愿意成为房地产行业吃螃蟹的。
比如，1995年，碧桂园率先将酒店式服务模式引入物业管理；2012年，推出合伙人制度；2020年，碧桂园开设了全球第一家机器人餐厅，自动生产近200种菜肴，最快20秒钟出餐。
从这个角度来看，在房地产开发商的数字化进程中，碧桂园的的确确有点“领先”。
碧桂园广为人知的高周转率“456原则”：即4个月开盘，5个月资金为正，6个月回笼资金将能投入新的项目之中，是与碧桂园的数字化不无关系的。
还有鲜为人知的是碧桂园也有私域流量池，一方面，碧桂园可以扩展其传统房地产业务，另一方面，可以使用累积的数据来扩展其业务。
事实上，房地产企业进行数字化转型是个很艰难的过程，因为信息化基础不足，这个行业多年来讲究规模效应，强调复制性和标准化，而且对于相对成功的企业而言，里面的每个人对原有的机制和架构都有深度的认同，所以转型更难。
行业智慧城市数据共享与分析方案
行业智慧城市数据共享与分析方案第1章智慧城市数据共享与分析概述 (4)1.1 背景与意义 (4)1.2 国内外发展现状 (4)1.3 挑战与机遇 (4)第2章数据共享政策与法规体系 (5)2.1 政策框架构建 (5)2.1.1 政策目标与原则 (5)2.1.2 政策主体与职责 (5)2.1.3 政策内容与措施 (5)2.1.4 政策评估与调整 (5)2.2 法规与标准制定 (5)2.2.1 法律法规 (5)2.2.2 技术标准 (6)2.2.3 管理规范 (6)2.3 政策推广与实施 (6)2.3.1 政策宣传与培训 (6)2.3.2 政策试点与推广 (6)2.3.3 政策监督与检查 (6)2.3.4 政策支持与激励 (6)第3章数据资源规划与管理 (6)3.1 数据资源分类与整合 (6)3.1.1 数据资源分类 (6)3.1.2 数据资源整合 (7)3.2 数据质量管理 (7)3.2.1 数据质量控制 (7)3.2.2 数据质量提升 (7)3.3 数据安全与隐私保护 (7)3.3.1 数据安全策略 (7)3.3.2 隐私保护措施 (8)第4章数据共享平台架构设计 (8)4.1 总体架构 (8)4.1.1 基础设施层 (8)4.1.2 数据资源层 (8)4.1.3 平台服务层 (8)4.1.4 应用层 (8)4.2 技术选型与平台搭建 (8)4.2.1 技术选型 (8)4.2.2 平台搭建 (9)4.3 数据共享流程与机制 (9)4.3.1 数据共享流程 (9)4.3.2 数据共享机制 (9)第五章数据分析与挖掘技术 (10)5.1 数据预处理方法 (10)5.1.1 数据清洗 (10)5.1.2 数据集成 (10)5.1.3 数据变换 (10)5.2 数据挖掘算法与应用 (10)5.2.1 分类算法 (10)5.2.2 聚类算法 (10)5.2.3 关联规则挖掘 (10)5.3 智能分析与预测模型 (11)5.3.1 时间序列分析 (11)5.3.2 机器学习模型 (11)5.3.3 深度学习模型 (11)第6章数据可视化与决策支持 (11)6.1 数据可视化技术 (11)6.1.1 基本数据可视化方法 (11)6.1.2 高级数据可视化技术 (11)6.2 决策支持系统构建 (12)6.2.1 系统架构 (12)6.2.2 系统功能 (12)6.3 智能决策与辅助决策 (12)6.3.1 智能决策 (12)6.3.2 辅助决策 (13)第7章智慧城市应用场景与实践 (13)7.1 城市交通 (13)7.1.1 智能交通信号控制系统 (13)7.1.2 公共交通优化调度 (13)7.1.3 智能停车诱导系统 (13)7.2 城市安全 (13)7.2.1 智能监控系统 (13)7.2.2 灾害预警与应急响应 (14)7.2.3 食品药品安全监管 (14)7.3 城市环境 (14)7.3.1 环境监测与污染源防控 (14)7.3.2 垃圾分类与处理 (14)7.3.3 城市绿化管理 (14)7.4 城市公共服务 (14)7.4.1 智慧医疗 (14)7.4.2 智慧教育 (14)7.4.3 智慧社区 (14)7.4.4 智慧养老 (15)第8章数据共享与协作机制 (15)8.1 跨部门协作模式 (15)8.1.1 协作需求分析 (15)8.1.2 协作模式设计 (15)8.1.3 协作模式实施与优化 (15)8.2 数据共享激励机制 (15)8.2.1 激励机制设计 (15)8.2.2 激励措施实施 (16)8.3 合作伙伴关系构建 (16)8.3.1 合作伙伴选择 (16)8.3.2 合作模式摸索 (16)8.3.3 合作关系维护 (16)第9章项目实施与评估 (16)9.1 项目规划与管理 (16)9.1.1 项目目标 (16)9.1.2 项目范围 (17)9.1.3 项目时间表 (17)9.1.4 资源分配 (17)9.1.5 项目管理 (17)9.2 项目风险与质量控制 (17)9.2.1 项目风险分析 (17)9.2.2 风险防控措施 (17)9.2.3 质量控制 (17)9.3 项目效果评估与优化 (17)9.3.1 项目效果评估 (17)9.3.2 评估结果分析 (18)9.3.3 项目优化 (18)9.3.4 持续改进 (18)第10章案例分析与启示 (18)10.1 国内智慧城市案例 (18)10.1.1 城市概述 (18)10.1.2 案例一：上海市大数据中心 (18)10.1.3 案例二：杭州市城市大脑 (18)10.1.4 案例三：深圳市智慧交通 (18)10.2 国际智慧城市案例 (18)10.2.1 城市概述 (18)10.2.2 案例一：新加坡智慧国 (18)10.2.3 案例二：巴塞罗那智慧城市 (19)10.2.4 案例三：纽约市开放数据平台 (19)10.3 经验与启示 (19)10.3.1 政策支持与引导 (19)10.3.2 技术创新与应用 (19)10.3.3 数据开放与隐私保护 (19)10.3.4 跨部门协作与公众参与 (19)10.3.5 持续优化与迭代 (19)第1章智慧城市数据共享与分析概述1.1 背景与意义全球城市化进程的加快，城市面临着越来越多的挑战，如交通拥堵、环境污染、能源短缺等。
城市规划中的空间数据分析与可视化方法
城市规划中的空间数据分析与可视化方法随着城市化进程的不断推进，城市规划日益成为提高城市发展质量和效率的重要手段。
而在城市规划中，空间数据分析与可视化方法的运用变得越来越重要。
通过对城市中的空间数据进行分析和可视化，可以帮助城市规划师更好地理解城市发展的现状和趋势，为决策者提供科学的依据。
本文将介绍城市规划中常用的空间数据分析与可视化方法，并探讨其在城市规划中的应用。
一、空间数据分析方法1. 热力图分析热力图分析是一种常用的空间数据分析方法，它以颜色的深浅来表示不同区域的密集程度。
通过对城市中的人口密度、交通流量、绿地覆盖率等数据进行热力图分析，可以直观地展示城市的热点区域和冷点区域，有助于制定相应的规划策略。
例如，通过对人口密度热力图的分析，可以确定人口集中的区域，从而合理规划居住区、商业区和公共服务设施的布局。
2. 空间插值分析空间插值分析是一种将离散的空间数据转化为连续表面的方法。
城市规划中常用的空间插值方法有反距离加权插值、克里金插值等。
通过对城市中的环境噪声、空气质量等数据进行空间插值分析，可以得到整个城市范围内的分布情况，有助于评估城市的环境质量和风险状况，从而优化城市规划。
3. 空间关联分析空间关联分析是一种分析空间数据之间关联关系的方法。
通过对城市中的不同空间数据进行空间关联分析，可以发现它们之间的相互影响和依赖关系。
例如，可以通过空间关联分析发现居住区的人口密度与周边交通流量之间的关系，从而调整居住区的规划范围和交通网络。
二、空间数据可视化方法1. 地理信息系统（GIS）地理信息系统是一种将地理空间数据与属性数据相结合的技术，通过地图的形式将数据进行可视化展示。
在城市规划中，GIS可以将城市的地理空间数据、人口数据、交通数据等进行叠加分析和可视化展示，帮助规划师获取城市发展的全局视图。
例如，在综合交通规划中，可以使用GIS将不同交通方式的出行数据和交通设施进行叠加，形成交通网络的可视化效果，有助于制定更加合理的交通规划。
智慧城市技术中的空间数据分析与动态模拟教程
智慧城市技术中的空间数据分析与动态模拟教程随着城市化的加速发展，智慧城市成为了现代城市发展的一个重要方向。
智慧城市的核心目标之一是通过大数据技术，利用城市范围内产生的海量数据，来优化城市管理、提升居民生活质量。
而在智慧城市技术中，空间数据分析与动态模拟扮演着重要的角色。
本文将介绍智慧城市技术中的空间数据分析与动态模拟，并提供相应的教程。
一、空间数据分析空间数据分析是对地理信息数据进行处理、分析和挖掘的过程。
在智慧城市建设中，空间数据分析可以帮助我们深入了解城市的地理特征、人口分布、交通状况等，从而为城市规划和发展提供科学依据。
1. 数据获取与准备在进行空间数据分析之前，首先需要获得相关的地理信息数据。
常见的数据获取途径包括地理信息系统（GIS）、遥感技术以及各类传感器等。
获取到的数据可能包括地理坐标、地形地貌、人口统计、交通状况等信息。
2. 空间数据可视化将获取到的地理信息数据可视化是空间数据分析的重要步骤之一。
通过绘制地图、制作热力图、生成三维模型等可视化方式，可以直观地展示城市的地理特征，更好地理解城市的发展现状及潜在问题。
3. 空间数据挖掘与分析在数据可视化的基础上，可以进一步对地理信息数据进行挖掘与分析。
常用的分析方法包括空间插值、空间聚类、空间关联等。
通过这些方法，可以对城市的发展趋势、人口活动规律等进行深入分析，并为城市规划、交通管理等提供决策支持。
二、动态模拟动态模拟是指利用计算机技术和数学模型，对城市的运行状态、城市发展趋势进行模拟和预测。
动态模拟可以帮助我们更加直观地了解智慧城市中的各种问题和挑战，并在此基础上进行决策和规划。
1. 模型建立与参数设定在进行动态模拟之前，需要建立相应的数学模型，并设定好加以模型中的参数。
常见的模型包括交通流模型、环境模型、城市发展模型等。
通过合理设定参数，可以模拟不同情景下的城市发展及其对智慧城市建设的影响。
2. 模拟运行与结果分析根据设定的模型和参数，进行动态模拟运行，并获得相应的模拟结果。
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研究必看如何通过数据读懂城市
营销中心前策产品定价部
城市进入：发现城市潜力
进入一个或深耕一个城市需要一套逻辑
传统逻辑
老板逻辑企略逻辑盈利逻辑
聚焦核心城市，扩张全国化布局城市化进程的力
行者
转型核心城市，
挖掘三四线城市
潜力
深耕长三角，逐
层拓展热点区域
万科碧桂园恒大绿城
目标城市筛选法——7次筛选确定目标城市（世联/万科）
城市分级筛选法——划分区域中心和重点
城市分阶段筛选法——单中心、大都市化、外围城市
根据房价上升指标筛选——上升表现、支撑指标、驱动指标根据房企区域战略筛选——是否进入？目标实现？如何进入？根据GDP增速与房地产发展关系筛选
房地产市场预警预报指标体系（中指）
传统逻辑/市场/咨询逻辑
传统逻辑
基础数据数据分析结论产出
人决定了购房需求的厚度
数据筛选数
据
获
取
普查数据
三方数据（修正）
TD运营商腾讯阿里百度&
人口基数
人口特征&人口现状对标城市人口泛城市圈人口关联城市人口未来人口对标城市人口
泛城市圈人口
关联城市人口
封闭人口预测
人口吸纳能力
城市因自身的特殊属性产生的对人口的吸引力或离散程度
人口基数未来人口对标城市人口
泛城市圈人口关联城市人口
人口吸纳能力
城市因自身的特殊属性产生的对人口的吸引力或离散程度
资源价值
江景资源森林资源医疗资源养老资源
湖景资源温泉资源经济资源商业资源
山景资源雪景资源产业资源通勤资源
海景资源河景资源教育资源人口资源
… … … …
通勤对标城市与关联城市
人口通勤情况与分析
日常
通勤阶段通勤特殊
通勤
非自
住人口自住人口原生人口城市本土人口（根据人口不同生命周期内生成各种购房需求）（根据人口不同的内生财务经济情况产生需求）吸引如人口外来守城市吸引进入而选择购房自主人口（根据人口不同生命周期内生成各种购房需求）（根据人口不同的内生财务经济情况产生需求）（根据城市吸附力不同产生不同居住需求力度）由多元的购房需求组成，动机交错如投资、资产配置、未来养老等
人口特征
劳力
人口生育
率
存活
率
多代
居力
幼年
人口
独居
人口
收入资产职业
理财
工
龄
学
历
生命周期/居住结构
财务情况
人
口
特
征
未来城市
发展周期
数据来源：
第五、六次人口普查、统计年鉴、腾讯位置数据（人口规模、迁徙数据）人口普查、统计年鉴、百度地图（医疗、教育、产业资源等地理位置数据）人口普查、链家网、搜房网等（不同年龄人口居住、居住结构、房屋信息）等等
何为城市
以人为本/人即城市
人与城的关系
生活
停留
喜爱进入
数读城市上海温州绍兴合肥劳动力需求大限制外来人口上海2040将丧失劳动力人口负增长温州户籍人口大幅减少，都出去做生意了？易单身合肥男生常住人口比例幅度超过总人口增长比例
离婚率降低绍兴人民的离婚率逐年下降，生活稳定指数上升
人口数据浅析。