基于基站数据的商圈聚类与特征分析

本研究文档《基于基站定位数据的商圈研究》由张良、张欣和周昌顺三位作者在贵州大学大数据与信息工程学院完成，着重探讨了如何利用基站定位数据来分析和研究商圈特性。基站定位数据在移动通信中扮演着关键角色，它记录了手机用户的位置信息，包括所在基站的编号、时间和独特的用户标识（EMASI号）。通过对这些数据的挖掘，可以揭示用户的活动模式，进而将基站覆盖的区域映射到商圈。 论文首先介绍了GSM蜂窝网络的基本结构，它是由多个蜂窝基站构成的，每个基站负责服务特定区域，这有助于理解基站与商圈之间的关系。当用户在移动设备上使用各种通信服务时，都会产生定位数据，这些数据是研究商圈的关键输入。 数据处理阶段是研究的核心环节，包括从运营商接口获取用户定位数据，以及对数据进行清洗和预处理。研究者选择了2016年6月至12月这一段时间的数据作为观察窗口，对某一特定区域的定位数据进行抽取，构建模型。例如，通过对用户EMASI号为“55552”的数据进行分析，研究人员可以观察用户在不同基站的停留时间，以此来推断其在商圈内的活动路径和消费行为。 通过层次聚类算法，对不同基站覆盖的区域进行分群，进一步识别出不同类型的商圈。作者关注的是商圈的价值评估和分类，这有助于运营商制定更精准的促销策略，比如针对不同商圈类别开展有针对性的营销活动。这种基于基站定位数据的商圈研究，不仅有助于商业决策，也为城市规划和发展提供了有价值的数据支持。 这篇论文深入探讨了如何通过基站定位数据挖掘技术，洞察消费者的移动行为模式，识别商圈特性，这对于移动通信运营商优化服务、提升商业效率以及城市规划者了解消费者需求具有重要意义。