
2014京东数聚汇 大数据技术展现城市牵挂指数
一件发往老家的包裹,不仅是一份质朴的礼物,更代表了一颗思乡之心。随着网购的日益普及,千千万万远在他乡的外地务工人员不必再扛着颜色各异的大小包裹把礼物带回家中,轻点鼠标几个简单的操作就能完成一次心意的传达。而这千千万的返乡商品,通过京东的大数据分析,最终绘成了一副“城市牵挂”指数图。近日,京东发布了2014年度“数聚汇”,通过大数据技术展现了国内城市之间的关心指数、育儿情况、健康关注系数以及各地区的手机关注维度,让人们得以从另一个视角重新审视自己的生活。
2014京东数聚汇
湖北黄冈成全国“最受挂念“城市四线城市关心指数最高
独在异乡为异客,每逢佳节倍思亲,到底哪些城市最受其他城市牵挂?答案马上揭晓!湖北省黄冈由于流出人口比例较高,本地收货量中从外地区域下订单寄往本市区域的商品所占的比例达到全国最高,从而成为2014年度最受异地牵挂的城市,赣州、衡阳、梅州、襄阳则紧随其后。此外,数据还显示,城市越大,经济发展水平越高,城市的被牵挂指数就越低。一线、二线、三线、四线城市的异地牵挂指数平均水平为23.62、40.67、62.51、72.68。
这些备受牵挂城市均为我国区域小城市,原因何在?京东“数聚汇”经过详细的调查分析发现,这次牵挂城市排名与我国近几年流动人口城市排名相仿,这样说来就不难理解了。据国家统计局2014年4月24日公布的《中华人民共和国2013年国民经济和社会发展统计公报》的数据显示,中国流动人口约为2.45亿。过去35 年,中国人口流动的主流是“村里人进城”,城市化率从1980 年的20%以下上升到53%以上,城市人口从2.3 亿多增加到7 亿多。
人口大幅度的流动带来的问题便是留守儿童及老人不断地增加,他们的生活状况也备受政府及社会的关注。远在他乡,如何更好地照顾老人孩子,无疑网购生活用品在其中带来了很大的便利,从五湖四海送达家乡的不仅仅是一件商品那么简单,它们都承载着厚重的思念和深深的牵挂。
另一方面,随着京东渠道下沉战略的进一步夯实,让越来越多的3-5线城市居民都能享受到十分便捷的网购服务,这让异地游子得以更加放心地通过京东来传递对家乡亲人的思念,网络购物不再是一线城市的专属,相信在未来几年,这一趋势将被进一步确立并扩大。
京津沪领跑最关注健康城市上海男人最顾家广东用户最在意手机容量
京东2014年度“数聚汇”通过数据挖掘技术,描绘出母婴人群的用户画像,结合性别、地域和下单等因素,得出各地区的“奶爸当家指数”,全面展现各省份男性在育儿中占主导地位大小的分布情况。结果发现,“奶爸当家指数”最高的省份是上海,上海男人疼老婆出了名,在育儿上比其他区域更高一筹。然后依次是四川,北京,广东,天津。四川省竟然跻身于“北上广”这些猛虎之中,看来并不是经济造就“奶爸王国”或许辣妹子更能铸成“奶爸”的成长。东北三省的爷们是该“反省反省”了,黑龙江和吉林分别是倒数第2和第3,东北爷们是不是也该展现你们体贴的一面呢?东北的爷们不爱带孩子,什么仇什么怨?
不管是熊孩子还是懒大人,健康的身体总归是是革命滴本钱,如果你对健康保养的概念还停留在“一天一苹果,医生远离我”的话,我想你真的OUT了。京东“数聚汇”从健康监测、运动健康、身体保养、饮水健康、空气健康和食品健康这六大方面及这六方面的综合指标来看居民对自身健康的关注程度,超级城市中北京、天津、上海名列前三,别问为什么,首都人民腾云驾雾的痛楚一般凡人岂能体会! 在“手机解密”中,京东2014年度“数聚汇”从外观、容量及品牌三个维度描绘了各地区人们对手机的主要关注点,其中,上海人最关注手机外观,北京人最注重手机品牌,广东人则最在意手机容量。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09