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 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22