京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
我们用大数据画了个圈,发现了城市的新边界
“首都北京,行政面积1.64万平方公里。”
“多大?”
“1.64万平方公里。”
“那是多大?”
比起行政面积,也许出行半径更能描述市民日常实际活动范围。滴滴媒体研究院利用滴滴出行平台订单数据对全国主要城市的出行半径进行“测量”,从一个侧面反映城市究竟有“多大”。
毫不意外的,北京的出行半径最大,31.7公里。也就是说,北京90%的出行订单的起点或终点在距离市中心(天安门)31.7公里的范围内,而从天安门开车到东六环,刚好是30公里。中国城市中,出行半径大于30公里的有4个:北京、上海、深圳和佛山。
全国主要城市出行半径排行
注:“出行半径”:若超过90%的出行起点或终点与城市中心的距离在R公里范围内,则定义城市半径为R(单位:公里),即大多数出行活动的起终点都在城市半径R范围内。
工作在北京东四环外传媒产业园的张扬,两年前把房子买在了南六环,每天开车上班单程需要近一个半小时。
上海的姗姗在市中心的一家日企工作,家住长宁区的她每天要乘地铁上下班,单程三站地,加上走路全程需要近40分钟。
一个城市有多大?看看上班族上下班要花的时间。这是衡量“城市有多大”的另一个维度:通勤。
如上所述的出行半径是一个静态的直线距离,它并不能体现出城市形态、城市规划、拥堵状况等因素。而平均通勤距离和时间则可以帮助我们融合更多的路面信息和生活体验,从而更好地感知一个城市到底有多大。
全国主要城市通勤距离&时间
**“通勤距离&通勤时间”:此处是指根据滴滴出行平台上打车出行数据测算的上下班通勤距离和时间,即工作日06:00-10:00和16:00-21:00期间通过滴滴顺风车和专快车来往于住宅小区和商务楼宇的订单的平均距离及时间,数据统计周期为2017年11月。
令人惊讶的是,广东东莞的平均通勤距离和时间分别为17.3公里和48.5分钟,超过了上海、广州、深圳这些一线城市,仅次于北京。早高峰期间,从东莞住宅区发出的订单中很大一部分会进入了深圳、广州、惠州等周边城市。这便不难理解,为何出行半径并不显著的东莞,会在通勤排行上如此高位。
出行半径、通勤距离&时间前十位
东莞北接广州,南连深圳,毗邻香港,是粤港澳大湾区的重要组成部分,据媒体报道,在东莞凤岗停满大量的粤B牌轿车,早高峰期间人流也几乎全部涌向深圳方向,珠三角一体化程度高,城市间连通性也极高,因而,在地域上仅用“行政区域”来描述生活区域便不够准确,这便引出另一个概念,“城市功能地域”。
四大城市功能地域
城市功能地域,是以24小时为周期的城市工作、居住、教育、商业、娱乐、医疗等功能所波及的范围。它或大于,也或小于本来的城市行政区域,由于如今城市群一体化进程不断加快,一个城市的功能区也很可能与相邻城市连成一片。
上图中呈现的功能地域是中国融合程度最高的四大城市群,以区域一为例,也许你生活在东莞,但每日的工作、娱乐范围,完全可能涵盖深圳、广州等城市。由此可见,在一定程度上,城市功能地域要比城市行政区更能准确描述你在这个城市可能的生活范围。
此时,让我们再回头考虑那个初始问题:“这个城市到底有多大?”,我们便有了一些更加贴合日常生活的数据:出行半径、通勤时间、通勤距离,以及城市功能地域。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15