京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
北上广深不相信眼泪 大都市上班族行为数据分析
曾经,“逃离北上广”成为年轻人中一个口号式的选择,但是,这个口号根本就没喊上多久,就没人响应了,因为,“逃离北上广”的人又都回来了。只有“北上广”加上深圳,才聚集着中国最多的资源、最好的机会,逃是逃不掉的。那么,只有“拼”,拼就拼一个星光灿烂。
滴滴打车与生鲜电商“本来生活网”对交通出行、回家吃饭这两件大事进行联合调查。数据显示,北京晚上20点以后回家的人群,占到了30%。综合各项标准,北上广深四个城市中,北京人仍然是最拼最累的。
1上班里程
北京城市面积最大,人均上班里程也最长,为19.2公里;其次为上海18.82公里;广州和深圳平均就要短一些,分别为15.16公里和13.97公里。拿北京而言,翻山越岭中关村,望眼欲穿CBD都不算事,光是上班路上就得非常拼。
2上班时间
整体来看,北京平均上班要52分钟,上海要51分钟,差异不是很大;广州需46分钟,深圳得40分钟。每天早晚高峰各堵1小时,从22岁到80岁,会有30624个小时,相当于10.48年,而这就少了许多对家人的陪伴。
3深夜出行范围
这是四大城市晚间出行的热力图,看吧,颜色最重、范围最大的是北京吧?
热力图上看,夜22:00-23:00,上海、深圳、广州三个城市的打车地点集中在城市商区,而北京的集中打车地点遍布整个城市,每个角落的人都在以自己的方式奔忙。再细微观察北京,深夜打车的人,大CBD地区和大中关村地区仍然是最重要的区域,这两个地方集中了北京最多的大型公司、互联网公司。想一想,这些拖着疲惫身躯刚刚走出办公室的人们,他们那倦怠的身心吧。
4月,一项“吸血加班楼”的评选活动中,北京国贸地区、上海陆家嘴、深圳深南大道是这三个城市加班最集中的地区,果然到了晚上热力不减。快节奏的大时代,每分钟都在翻天覆地变化着。
4出行时间峰值
数据显示,上海只有上午9:00出现一次早高峰,没有晚高峰和夜高峰,也说明上海人比较享受生活,而非工作。广州和深圳的出行波峰走向非常一致,下午高峰和晚高峰峰值也基本相同。而在北京,一天中三次高峰非常明显,夜高峰的订单量远远高于早高峰和晚高峰,加班到深夜才回家的人是上班族的大多数。
在程序员、工程师等聚齐的北京西二旗,到了晚上,只有26%的人能正常下班回家,18%的人22点回家。而凌晨以后,还有10%的人在忙着改变世界。
5晚回家人数
四个城市中,北京和上海人口数量相仿,但日均打车人数北京远远高于上海;深圳和广州人数差不多,打车人数深圳稍高于广州。北京城市过大,市中心到家的距离很远,紧张忙碌的城市中,分分秒秒都很可贵,这时候选择叫车回家最为方便。
在晚回家人数的比例中,北京占到29.38%,广州居于其次为22.12%,深圳19.71%,而上海人的比例最少,这也与打车峰值分布相符合。
北上广深四个城市的上班族每天步履匆匆,繁忙的工作也在挤压着私人空间。四个城市中,北京人出行时间最长、加班时间最晚、加班范围最广、不能回家吃饭比例最高,各项指标都完胜上海、广州、深圳。
数据不能说明一切,每个人的生活体验更直观、更细致。在这个城市里打拼,你的前景将有更多的可能性,有梦想就有希望,有坚持就有价值。也许每年都有那么几个瞬间,虽然挤在人海中,仍觉得这是一座希望之城。
来自大数据邦
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12