大数据看"幸福在哪里":杭州最慢 成都爱唠
中国最“慢”的城市是杭州、最喜欢唠嗑的城市是成都、昆明是最会享受生活的城市……这些让人颇为惊讶的结论出自《蓝色幸福指数城市报告》（以下简称报告）。
近日，支付宝、知乎、墨迹天气、３６氪、高德地图等８个中国知名互联网公司通过大数据计算联合发布该报告，从智慧生活、知识交流、空气质量、创业环境、交通便利、旅行出游、移动社交７个角度，量化呈现城市的生活满意度，并将其定义为“蓝色幸福指数”。
报告显示，在作为调查样本的１５０个城市中，上海、深圳、杭州、广州包揽了前四名，而在前十名的城市中，南方城市也占据了８个席位。
“我们认为，城市生活幸福感的一个重要指标是生活的便利和舒适度，因此空气质量、交通状况、城市智能化程度等权重会相对较高，这也可能是南方城市幸福感更高的主要因素。”出具这份报告的蚂蚁金融服务集团商学院相关负责人表示，上海由于城市“智慧化”程度高、居民社交旅游意愿强，空气及交通拥堵情况在一线城市中相对适中，成为了全国“最幸福”的城市。
北京空气质量糟糕，但作为全国的“创业首都”，北京人的幸福感依然很高。创业服务平台３６氪数据显示，北京、上海、深圳、杭州、广州是全国创业指数最高的５个城市，其中北京的创业指数在全国排名第一，３６％的创业公司都选择了北京。
如果说北京的创业、深圳的好空气和上海的生活便利都没有超出大家的想象，那么一些数据可能是让人想象不到的。根据高德地图的统计，北京依然是全国最堵的城市，但在高峰期，杭州平均车速只有２０公里／小时，堪称全国最堵，而在不拥堵时的平均车速为４１公里／小时，被称为“最慢”城市。
在许多人心目中，“一场说走就走的旅行”是人生中最美好的事情之一。阿里旅行—去啊显示，从２０１４年到２０１５年，昆明蝉联了全国最会享受生活的城市，作为一个旅游城市，昆明人的出行频率竟然比众多一线城市居民都要高。
而在城市生活方面，支付宝的数据显示，华中省份湖北也“逆袭”了北京、上海、广州，湖北的宜昌、荆州、黄石、黄冈、襄阳都进入了智慧城市中的前２０名，跨越了经济体量的差距，与大城市齐头并进。
支付宝相关负责人表示，互联网企业联合发布的报告，用大数据告诉人们“幸福在哪里”，这些问题虽然不像柴米油盐一样关系国计民生，但却构成了生活中一点一滴的“幸福感”，也让大家看到了生活的不同侧面，反映了社会的多元。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
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在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的技能工具箱中，数据查询语言（尤其是 SQL）是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验：原理、方法与实战应用 在生存分析领域，Cox 比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小：评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域（如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试） ...
2025-09-26CDA 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中，“数据从哪里来” 是 CDA（Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型：特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中，“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径 在深度神经网络（DNN）的设计中，“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
