
用数据分析来探讨 北上广深哪个城市过得更潇洒
北上广深,似乎已成了一个沉重的话题,它代表着无数功成名就的梦想和不知所措的未来。那里,有的是机遇与资源,与之相伴的是源源不断的压力和挑战。有这样一群年轻人,他们即使过得异常艰苦,远离亲人,仍然义无反顾选择来北上广深打拼。那北上广深哪个城市会让我们过的更潇洒一些呢?接下来用数据的方式,从我们老百姓的角度,通过衣食住行等方面对这四个一线城市进行深入的剖析。
城市热度
首先通过百度指数来衡量四个城市的热度,可以看到北京和上海城市热度难分伯仲,牢牢占据前两位。深圳和广州热度在12年以前相互交替,12年以后,深圳已经完全超越了广州,近年来大有赶超北京和上海之势。至于北京峰值最高的那个点的缘由,对应的时间是2012年3月20日左右,大家自行脑补。
— 这个数据和我们老百姓有什么关系,我们要看身边的数据!
— 没问题,下面就从“衣”开始说起。
衣
一座城市的购物便捷度往往也是城市魅力的表现形式之一,种类繁多的服饰以及低廉的价格通常更能俘获城市居民的芳心。我们根据公式 商铺密度=(综合商场数+各类服饰店面数+品牌折扣店数)/城市常住人口数 统计出居民购买服饰的便捷程度。从上图我们可以看到,上海购买服饰最便捷,而购买的均价也较高。广州和深圳购买的价格较为低廉,这也跟广州和深圳作为全国最大的服装批发聚集地的身份相吻合。
— 作为吃货,我关心的是吃,衣服穿着得体就好!
— 哈哈,那下面我们就给吃货们说说“食”。
食
人们喜欢一座城市,总是逃离不了“美食”二字。这里,我通过每万人餐饮店数量和人均消费额来衡量4个城市的餐饮情况。可以看到,深圳居民吃饭最便捷,上海居民吃饭最不易。对比之前的服饰类消费数据,作为消费水平最低的城市,相信广州人民看到这里后幸福指数瞬间暴增。
— 等等,没有房价作对比谈何幸福?
— 有道理,那接下来我们就来看看各地的房。
住
一谈到房子,作为在一线城市打拼的人来说满满都是泪。上图表示15年以来北上广深二手房的房价变化趋势(新房对我们而言纯粹是奢望,此处不予讨论)。可以看到,深圳房价从今年3月份开始,以火箭般的速度异军突起,接连超越北京和上海,傲视群雄。北京和广州受到深圳房价的影响,在之后的二三个月内房价也相继上涨,随后又回落。上海的房价则是在10月份开始上涨(这反应速度也够慢的),是否也会像另外三个城市那样2个月后回落呢?广州的房价和他的“衣食”指标相吻合,位列四个城市最低水平,看来最幸福一线城市桂冠属于广州人民啦!
— 我这消费水平高,但我工资也高呀,谁说我不幸福的!
— 下面我们就来对比一下北上广深的薪资水平。
薪资
这里由于数据的局限性,我主要根据城市白领人群以及互联网行业的薪酬来分析。可以看到,作为北上深的白领每月能吃将近200只青岛大虾,幸福感远远高于只能吃150只大虾的广州白领。而互联网人士由于经常高强度的脑力劳动,互联网企业也相应发更多的薪资,从而程序猿们可以买更多的青岛大虾来脑补。综合来看,广州的薪资水平和其消费水平成正比,在一线城市中属于较低水平,看来广州生活也没有我们想的那么幸福满满。
— 对了,衣食住行,行还没有说呢!
— 别急,接下来我们就来说“行”的问题。
行
交通作为一个城市的重要组成部分,关乎城市居民的出行便捷程度。上图可以看到,上海无论从城市公交线路,还是城市间的交通便捷度上都具有明显优势,深圳的出行便捷度上则远远逊于其他三个城市,这应该和深圳的城市面积以及所处的地理位置有很大关联。
从15年以来北上广深机票折扣率分布可以看出,各地机票价格变化趋势基本一致,3月份无疑是最划算出行的时间。深圳的机票折扣率远低于其他三个城市,从这点看来,深圳人民无疑是幸福的。
除了公共交通,私家车对于在城市里生活的人们来说无疑也是衡量幸福感的重要指标之一。目前北上广深均采取了限牌的策略,而想要获取车牌,目前只有摇号和竞价2种方式,我针对15年10月份四个城市2种方式的车牌申请情况进行了统计(0表示该城市没有此种申请方式),广州无论从中签率还是竞拍均价上再次展现出了满满的幸福感。上海近乎8万的竞拍价格令所有国人唏嘘不已,或许这就是国际大都市该有的气质吧。
— 有时候,大都市的雾霾真让我受不了!
— 没错,气候也是我们选择生活居住城市的考量之一,下面我们就来看看各地气候的情况。
气候
“你在北方的炕头上裹着貂,我在深圳的艳阳里露着腰”这句话成为了深圳人民调侃近段时间深圳高温天气的口头禅。上图分别表示14年北上广深最低和最高温度的分布情况,同时我把最适宜人体的温度:25度 用红色横线标识出来。可以看到,红色横线落于最高和最低温度之间区域最多的城市是深圳和广州,而这两个城市最低气温常年均在10度以上,人们完全看不到雪花飘零,皑皑白雪的美景,对于喜欢冬天和下雪的朋友来说北京或许是最好的选择。相反,广州和深圳则是有大约6个月左右时间平均最高气温都在30度以上,桑拿天或许这又是北方城市无法体会的感觉。
蓝天数近年来成为了衡量一个城市空气质量好坏的指标,可以看到,作为南方海边城市的深圳遥遥领先于其他几个城市,或许选择深圳作为养老的地方是个不错的选择。
— 不管气候如何,难免会生病,那如果生病了,我在哪看病好呢?
— 下面我们就来看看医疗的情况。
医疗
从上图我们可以看到,北京每万人拥有医院数量和医生数量均遥遥领先于其他三个城市,较为集中的医疗资源,被国人戏称为“全国看病中心”。而相比较其他三个城市,深圳的医疗资源则显得相形见绌,医疗资源的增长速度完全赶不上特区的发展速度。
— 看病大不了排队,但小孩上学问题才头疼呢!
— 下面我们就来看看教育资源分布情况。
教育
我根据互联网上发布的全国小学500强,中学100强的名单(虽然这样的排名存在bias,但在一定程度上能够反映教育资源的优良程度)以及高等院校的分布情况,统计出北上广深的教育资源分布情况。可以看到,北京集中了最多的优秀教育资源,皇城根下的人们好生让人羡慕,深圳则再次垫底,傲娇的房价,薄弱的民生基础建设,真是令无数深圳人欲哭无泪!
总结
我把上面罗列的因素给各个城市进行了打分,满分5分。
可以看到,每个城市都有自己魅力所在,以上分析只是从我们生活的方方面面让大家对北上广深有一个更深入的了解。我们不能妄自评判孰好孰坏,毕竟没有最好的城市,只有最适合自己的那座城市。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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