京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“宇宙中心”是哪里?哪里又是北京的城市活力中心?
北京究竟是一座怎样的城市?
是汇聚了政治中心、国际交往中心、科技创新中心等多项顶级职能的大国之都,是拥有着悠久历史的文化名城,还是一座正在不断进取的未来之城?
8月28日,第一财经旗下DT财经在北京发布了《2018北京城市大数据活跃报告》(下称《报告》),用地铁辐射圈大数据给出了一个观察北京的新视角。《报告》以北京405个地铁站(换乘站计为1站,含94个在建站点)为锚点,将地铁站中心点周围半径500米的区域定义为地铁站辐射圈,通过DT财经设定的BLECTS指标体系,从商务(B)、居住(L)、休闲娱乐(E)、商业(C)、交通友好度(T)和星巴克偏好(S)等6个维度,对北京的多项城市功能进行了全面深入的分析,为政府政策制定、城市规划,以及商业投资提供决策参考。
在《报告》对北京405个地铁站辐射圈的综合排名中,位于朝阳区的大望路站夺得第一,国贸、东单、东大桥、东直门、王府井、海淀黄庄、三元桥、西单与双井站分列二至十名。
▍数据洞察城市
1亿7千万条数据,探索北京最强地铁辐射圈
地铁一方面是现代城市中重要的交通脉络;另一方面正在成为城市里各种资源汇聚的重要节点。
北京作为最早开通地铁线路的中国城市,如今已拥有21条地铁线(4号线/大兴线计作一条线路)和311个运营地铁站点,并有94个站点在建,几乎覆盖城市的所有重要区域。因此,此次对所有地铁站辐射圈的研究,也堪称对北京这座城市的一次全面分析。其中,综合排名最高的10个地铁站辐射圈,则在某种程度上代表了这座城市各类资源聚集度、人群活跃度最高的地方。
通过对前十名的分析可以发现,王府井、西单、国贸三站为核心的三个老牌商圈地位稳固,联手拿下了前十名站点中的一半以上。其中,位于国贸商圈的大望路站辐射圈在商业、商务、居住和休闲娱乐等多项指标中都表现优异。东单、王府井和西单等地铁站辐射圈,虽然在商业、商务和休闲娱乐方面成绩优异,但居住功能方面的表现却不及大望路,成为其短板。
海淀黄庄站成为北京市西北区域唯一跻身前十的地铁站辐射圈。除了在商业和休闲娱乐消费力方面有些劣势外,其他各项功能都有不俗表现。
支撑这些研究结论的是城市数据库收集的海量数据,DT财经联合中国城市规划院、世界资源研究所、高德地图、美团点评、e成科技、链家等多个机构,收集了约1亿7千万条数据。在此数据基础上,构建了包含商务、居住、休闲娱乐、商业和交通等几个大类在内的BLECTS评价指标,力图呈现出一个全面、立体、鲜活的城市。
▍寻找城市活力中心
“东强西弱”特征明显,长安街地位无可撼动
北京的活力中心在哪里?
一个有特色且各方面均衡发展的城市区域,是更值得推崇的,因此,《报告》根据各功能得分情况的差异,将北京的所有地铁站辐射圈划分为七类。同时,将兼具高分和多元化的地铁站辐射圈定义为城市中心、次级中心类站点,并借助对这两类站点分布位置的观察,分析了北京这座城市活力分布的特征。
《报告》显示,首先,在城市中心及次级中心站点中,2/3分布在东侧的东城区和朝阳区,且站点得分均值较高。8个城市中心站点中,6个分布在中轴线东侧的朝阳区和东城区,只有2个落在西侧的西城区和海淀区,“东强西弱”特征较明显。其次,5个站点分布在地铁1号线即长安街及其延长线上。长安街及延长线上的城市中心站点实力雄厚,地位无可撼动。
值得注意的是,北京城市中心和次级中心站点比较分散,与中心聚拢连成一片的上海并不相同。大望路站和海淀黄庄站同为城市中心站点,但是相距20公里。这一点,在《报告》中的联合研究也有印证,研究显示,北京存在4个主要的高活力地区聚集地:泛CBD、金融街、中关村和望京。
《报告》还从行政区的角度做了分析。发现平均活力最强的是东城区,站点平均得分与常住人口人均拥有站点数量均在各区中排名第1;朝阳区由于面积庞大,属于“贫富差距”较大的“巨无霸”;海淀区站点的平均排名第3,但由于地铁资源较匮乏,常住人口人均拥有地铁站数量在各区中仅排名第7。
▍洞察城市功能分布
商务区聚集1号、10号线,“睡站”频繁出现
除城市中心、次级中心两个代表综合活力的类别外,《报告》还按照各个地铁站辐射圈在不同功能上的表现,划分出北京的居住区、商务区、购物休闲区、交通枢纽和存在感较弱区等五种类别,借此观察不同城市功能在北京的分布特征。
北京的商务类站点集中在东三环内和北城的中关村区域,并在地铁1号线和10号线沿线呈现出“扎堆”的现象。10号线上有12个商务型站点,配套优质站点主要分布在西北角以及东段的国贸站-呼家楼站区域。1号线上有7个成为商务站点,配套优质站点分布在国贸CBD及金融街周边。
《报告》认为,这一现象存在一定的历史原因。北京大规模城市开发时期为1990-2010年,正值北京从三环拓展到五环,因此大量商务楼宇集中于三环至四环区域,形成了如今我们看到的情况。
对购物休闲区的划定,《报告》主要考量了商业和休闲娱乐两项指标。研究发现,北京的商业资源主要向东部和北部倾斜;休闲娱乐资源则沿2号线10号线的东侧呈现出集中分布的特征。北四环内购物休闲资源呈现出围绕城市中心及次级中心站点分布的特征。例如,太阳宫站成为次级中心站点三元桥附近的购物补充;人民大学站、巴沟站、长春桥站则聚集在中关村附近。
除此之外,《报告》还发现距离城市中心稍远的大兴区、通州区和丰台区也出现了发展成熟型购物休闲区站点。南城四环内区域购物休闲业态发展薄弱,四环以内发展成熟型购物休闲区只有前门站、磁器口站和角门东站。
与商务和购物休闲资源均向东部倾斜不同,北京居住资源的分布基本实现了东西均衡。而且,除了城六区之外,近几年发展迅速的通州区,也出现了通州北苑站、梨园站两个配套优质型居住站点。
但值得注意的是,通州区地铁站辐射圈普遍出现商务得分较弱的现象。这意味着区域内很难达到居住、办公功能的有机结合的职住平衡状态,长距离通勤很可能给城市交通带来压力。
备受关注的“睡城”问题也在《报告》中得到佐证。北京配套较差的居住区(即“睡站”)较多,占北京全城地铁站比例超过10%。与中规院的联合研究也发现,在回龙观、天通苑等“睡城”居住的上班族,每天要面对的是平均17公里的迢迢上班路。
在一座城市快速扩张的过程中,往往会留下一些发展不太理想的区域。尤其当北京的地铁线路已延伸到六环的时候,必然有一些站点辐射圈综合实力较弱,各种功能发展均不理想的情况。
《报告》将这些综合实力较弱的站点归为城市里的“存在感较弱区”。除东城、西城和石景山区,这类站点在各区均有分布。其中朝阳区最多,主要分布在东侧、北侧;其余主要分布在在昌平区、通州区和丰台区。
《报告》认为,这类区域目前综合实力较弱,可能是此前的城市发展不均衡所致。而随着地铁对人群和资源聚集能力的不断彰显,这些区域很可能会成为城市未来的增长点。不过《报告》也强调,不排除其中部分区域的实力尚未完全被线上数据捕获的可能。
▍解读地铁与城市发展
部分区域地铁发展滞后,新线路将激活城市活力
北京的地铁网络建设虽然总体发展迅速,但《报告》认为仍存在一定的“遗憾”。尤其是在一些活力热门地区,轨道线路的建设仍相对滞后,如望京、金融街地区的地铁站密度明显偏低,望京地区的轨道站点密度仅有国贸泛CBD区域的一半。
不过,随着未来轨道交通3号线、8号延长线、12号线、17号线和19号线的建成,这些区域的轨道线路数量、站点数量和网络规模将会得到显著改善。特别是金融街、望京与国贸泛CBD区域的出行可达性会得到再次提升,促进现有产业集聚与土地增值,进一步激活城市活力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01