Vol 28：用数据之眼观察城市-未来预想图
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[by:AI智能字幕]
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[00:00.00]本字幕由TME AI技术生成
[00:00.13]数据行业里面很大的一个痛点
[00:01.97]叫数据孤岛
[00:02.99]就是我们会说
[00:03.77]虽然新线也每年跟非常多的互联网公司在合作数据
[00:07.73]但我们也会发现
[00:08.61]大家其实越来越守着自己的数据了
[00:11.73]很多名次下降的城市
[00:13.81]他们可能会有一些失落
[00:16.12]但其实我们会跟他讲
[00:17.59]并不是因为你做的不好
[00:19.37]而是你竞争的城市
[00:21.53]他们发展的更好
[00:22.85]所以说
[00:23.33]你的下降不是代表你的不好
[00:24.83]而是你的对手更强
[00:26.53]跑的更快
[00:27.51]最终一个城市发展到底什么是重要
[00:29.97]还是需要靠人类的智慧来解决的
[00:32.13]这是目前的机器算法没有办法去介入的
[00:35.13]包括目前我们对于中国智慧城市的建设来说
[00:37.85]我们也觉得大家都还在趟路的过程当中
[00:40.43]他没有一个明确的一条道路吧
[00:45.99]Hello
[00:46.35]大家好
[00:46.79]欢迎收听不说废话
[00:48.17]严肃观察的现在进行时
[00:50.01]我是未来预想图主编赵慧
[00:51.97]这是一档由未来预想图推出的播客
[00:54.65]关注设计
[00:55.65]城市 商业 文化
[00:58.07]连接你的理想生活
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[01:05.48]你也可以通过喜马拉雅
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[01:08.46]荔枝等平台收听
[01:12.96]大家好
[01:13.52]欢迎收听这一期现在进行时
[01:15.88]我是未来异想图的编辑姜文杰
[01:18.53]这一期我们来聊一聊未来预想图比较常见的城市话题
[01:24.89]比较熟悉我们的听众
[01:26.17]有可能之前都听过我们聊一些城市设计规划方面的一些细节的讨论
[01:32.37]但今天我们会从另一个角度来聊一聊城市
[01:35.33]那就是数据
[01:36.83]那今天请来了两位嘉宾
[01:39.41]也是我的同事
[01:40.67]你们自我介绍一下
[01:42.31]大家好
[01:42.77]我是第一财经新一线城市研究所的负责人沈从乐
[01:46.49]大家好
[01:47.05]我是来自新一线城市研究所负责商务运营的潘潘
[01:51.59]他们所在的组织叫新一线城市研究所
[01:54.73]新一线这个提法
[01:56.47]现在大家经常可以在各种地方看到
[02:00.31]那最早的时候其实就是第一财经周刊那个时候提出的这样一个概念
[02:06.25]然后沈从乐从这个概念出发
[02:08.25]现在成立了一个组织
[02:10.81]专门用数据来研究城市
[02:13.79]做的还挺好玩的
[02:15.11]所以今天想请他来聊一聊
[02:18.56]如何用数据来看待城市
[02:21.08]然后这件事情到底有什么用
[02:23.41]要不先介绍一下现在新一线具体做些什么呢
[02:27.77]嗯
[02:28.43]可能要跟大家从头开始讲起新一线的来历
[02:31.81]新一线其实我们当时在第一财经周刊在二零一三年的时候去提出的一个城市的属性定义的一个概念
[02:38.33]我们其实当时希望是寻找新
[02:40.75]呃
[02:41.01]新的一线城市
[02:41.99]因为那个时候其实北上广深已经是很明确是一线城市了
[02:45.31]然后我们需要通过各线手段去发掘哪些城市是未来有可能成为一线城市的那些城市
[02:51.03]所以我们当时创立的这个概念
[02:52.57]并且通过各种定量和定性的方法去研究这些城市
[02:56.21]那么慢慢的
[02:56.93]我们其实把思路聚焦到一线城市
[02:59.03]因为既然要选出谁会是嘛
[03:01.71]那它其实用数据研究的方式会更加精准一点
[03:04.53]所以我们就会在二零一五年的时候
[03:06.71]成立了一个所有的城市数据的研究团队
[03:09.15]叫新一线城市研究所啊
[03:10.97]然后这个团队每年是会发布城市商业魅力排行榜
[03:14.13]也就是大家知道的新一线排行榜
[03:16.17]然后对中国所有的地级以上城市进行一套系统性的排市
[03:19.89]所以推选出十五个新一线城市
[03:22.17]它基本上是完全靠数据算法来说话的
[03:25.78]那么基于这个城市的榜单
[03:27.94]其实我们也就知道了每个城市它背后在各个面向的一些数据的表现
[03:32.60]所以 因此
[03:33.22]其实我们现在基于这个榜单
[03:35.66]会有传统的城市政府来找到我们
[03:37.98]说能不能帮我们看一下
[03:39.42]我们的城市到底在什么位置上
[03:41.40]他们当中有哪些商据表现
[03:43.20]如果他和一些我们很关心的城市比较
[03:45.50]哪些地方更好
[03:46.26]哪些地方是值得去努力提升升
[03:48.40]能不能帮我们去找一些很深板的分析
[03:50.76]并且做一些对策建议
[03:52.36]所以这块其实也是我们在很多城市里面去服务于政府的一些业务
[03:56.66]那同时呢
[03:57.24]其实还有很多商业公司也会关心这份排名
[03:59.92]因为对他们来说
[04:00.86]在哪些城市去重点布局他们的市场
[04:03.34]过去他们更多依靠一些传统的宏观经济的统计数据
[04:07.22]但其实实际上这些数据并不能完全真实的反映出一座城市
[04:11.30]那同时呢
[04:12.14]他的商业繁荣度和他些市方我们生生活满满度度
[04:15.82]那以他们也会请到我们去帮他们去做一些些深度度城市级别或者城市市部的一些数数据析析
[04:22.04]辅助于他们的商业局
[04:23.27]错 嗯
[04:24.19]等于一开始其实是做一个排名
[04:27.57]然后为了做这个排名
[04:28.85]要建一套自己的数据体系
[04:30.65]接下来有很多人发现
[04:32.73]既然你们有这个方法论
[04:33.87]可以用在更多的际应的地方
[04:35.97]对
[04:36.11]然后你们九点担任一个咨询的角色
[04:39.03]是的
[04:39.46]就我们做了几年的咨询业务之后
[04:41.31]我们会发现很多大家的需求其实通用性的
[04:44.19]所以我们在二零二零年也推出了自己的数据平台
[04:47.35]叫支撑
[04:48.27]在这个平台上
[04:49.11]其实可以更加便捷的去查询到
[04:51.63]首先是我们每年榜单上每个城市的这个细分的指标
[04:54.75]其次也可以查询到中国的整一套商圈的一个划分的体系
[04:58.71]也是每商圈圈的细细的分析
[05:00.69]包括未来我们还会在支识上推出更多大量的城市分析的这些功能
[05:05.19]嗯
[05:05.81]想要先聊一聊排的的一个数分维系
[05:09.53]其实最早提新一线的个细法的时候
[05:13.23]也有有一定的
[05:14.67]怎么说
[05:15.11]时代背景吧
[05:15.95]嗯
[05:16.39]在一二一三年那个时候
[05:18.39]大家开始感觉很多的城市都在大型土木也好啊
[05:22.73]或者 呃
[05:23.52]有很多新的建设
[05:24.66]不单单是北京上海了
[05:26.40]一些过去只在北京或上海可能看到的一些店铺
[05:29.20]也在一些别的城市能看到了
[05:31.12]嗯
[05:31.38]大家就觉得
[05:32.14]好像和中央的距离拉近了
[05:34.90]然以才会有这样的概念
[05:36.10]对吧
[05:36.46]等于是先有了这个直观的感受之后
[05:38.38]才会去观察这个东西的
[05:40.18]嗯
[05:40.70]最开始我们肯定都是一种很感性的经验
[05:43.30]然后慢慢的就是发现
[05:44.66]其实我可以用更梳理统计
[05:46.92]或者说我们说定量的方法
[05:48.22]能够把它们固化下来
[05:49.62]对
[05:49.98]我记得最早的时候
[05:51.30]第一财经周刊讲新一线城市的时候
[05:53.96]会用一些很细节的一些指数啊
[05:55.96]比如什么招商银行指数
[05:57.40]对
[05:57.98]招商银行加大众汽车
[06:00.02]再加
[06:00.56]好像还加万科
[06:01.92]对
[06:02.10]就等于从衣食住行的几个角度
[06:03.92]去把中产阶级这个人群能够筛选出来
[06:07.62]对 就是说
[06:08.40]这个城市里能够有这些公司
[06:10.06]它能够进入的
[06:10.86]然后这些服务渗透的比较深的
[06:13.42]那就说明它在某种程度上是
[06:17.02]呃
[06:17.22]比较进步的
[06:17.86]可以这么说吗
[06:18.40]对 说直白点
[06:19.38]其实就是我们说的供需关系的动态平衡嘛
[06:22.18]嗯
[06:22.68]当你这个城市里面有一定的这种人群
[06:25.55]才会有相应的服务商会来满足你的这个需求
[06:29.03]他提供他的供给
[06:30.27]那当他的供给到一定程度
[06:31.91]他觉得也可以达到这个城市总体需求
[06:33.81]它就基本上会停下来
[06:35.21]所以
[06:35.57]其实在一个比较长的时间周期来看
[06:38.19]我们会发现
[06:39.15]这些商业品牌的落位
[06:41.31]也就是我们说的商业资源的供给
[06:43.03]它其实就能够比较全面的反映出一座城市它的商业地位了
[06:47.25]其实也是现在才会有考虑这个问题了
[06:49.43]过去
[06:49.85]比如说如果放在几十年前
[06:51.37]或者改革开放之前的话
[06:52.49]我们来评价一个城市
[06:53.75]不太会以商业这个维度的
[06:55.61]对
[06:55.81]你为什么么
[06:56.45]那的时候没有什么跨国商业品牌这些东西
[06:59.93]对
[07:00.43]也就是到了
[07:02.27]呃 新世纪
[07:03.25]有可能甚至是第二个十年开始
[07:04.91]对
[07:05.13]二零一零年之后
[07:06.25]大家会讨论了
[07:07.21]哎
[07:07.47]这个地方有没有星巴克
[07:08.81]这个地方有没有肯德基
[07:10.35]麦当劳有几家
[07:11.29]大家其实是在直观的感受里面
[07:13.13]对
[07:13.69]甚至包括是改革开放之后
[07:15.75]市场经济之后
[07:16.85]九十年代
[07:17.51]或者二十世纪头十年
[07:18.79]更多的评价一个城市的标准还是
[07:21.11]呃 人口 Gdp
[07:22.33]以这两个维对吧
[07:23.60]对
[07:23.74]我们看到的一些比较官方的一些城市排名
[07:26.46]也都
[07:26.76]都是讲gdp 或者是财政收入
[07:28.80]这 对
[07:29.18]不光是官方的
[07:30.44]而且包括说外资的咨询公司
[07:32.84]这个巨头进来
[07:33.84]你让他们去研究城市
[07:34.78]他们第一步也会去收集这些资料
[07:36.80]包括是商业公司
[07:37.92]哪怕是我们说选址能力非常强的这一些零售品牌
[07:41.54]他们的数据库里
[07:42.46]你刚刚提到
[07:43.00]这几项数据都是排在最前面的
[07:45.06]因为对很多尤其其境境的品牌牌说要了解中国很难
[07:48.22]那目前城市实数太多了
[07:50.34]而且就是在中国人眼里
[07:51.50]这城城市就是有区别的
[07:53.10]对他们来说
[07:53.80]可能要先去了解
[07:55.22]那先从最基础的数据摸起
[07:57.12]但是长期以来
[07:58.30]一直没有人能够给他们提供到说更丰富的一种数据衡量的指标
[08:03.00]嗯
[08:03.36]那你说说看呗
[08:04.14]现在新一线你们是怎么来排这个城市排名的
[08:07.50]对
[08:07.80]我们从二零一六年定了一个大的定稿
[08:11.66]对于这个城市的商业魅力去做了一个比较确定的框架
[08:15.76]那目前沿用了五年
[08:17.78]马上就要做第六年了
[08:19.04]其实它的大框架是没有改变的
[08:20.84]首先我们会从五个大的一级维度来衡量
[08:24.57]这五个大的一维维度
[08:25.69]第一个叫商资源集集聚度
[08:27.25]也就是我们刚刚一直讨论的这些商业品牌到底到城市里面落到什么位置了
[08:31.77]当然
[08:32.05]在这个里面
[08:32.53]我们会更聚焦于
[08:33.67]比方说我们还会专门去计算它在具体的商圈里面
[08:37.45]它有多强的聚集
[08:38.59]因为难点式的布局
[08:40.37]和聚焦在某一些巨型的商圈里面质量的布局
[08:43.61]它其实对于城市能级也是有影响的
[08:46.03]在这里面
[08:46.41]我们还会再去考量一些基础性的商业指标
[08:48.93]同时呢
[08:49.49]我们在第二个维度会去考量城市的枢纽性
[08:52.17]城市枢纽性
[08:52.75]其实大家从字面上的理解
[08:54.81]可能更偏向于交通啊
[08:56.27]物流啊
[08:56.83]这种人或物的这种流动
[08:59.29]但这里面我们也加了一个商业资源的区域中心度指数
[09:02.65]在这个指数里面
[09:03.49]其实我们更多的去衡量每一个城市它在它区域里面的地位
[09:07.27]把它作为城市同样的一个商业的枢纽性去判断
[09:10.41]其实我们刚刚讨论商业资源布局的时候
[09:12.65]就会有这个概念
[09:13.83]如果一个区域或者一个城市群里面
[09:15.97]某一个城市它的商业资源更高
[09:18.11]它聚集了更多大量品牌
[09:19.57]比方说在长三角地区
[09:20.85]就是上海把
[09:21.77]这其实是有辐射力的
[09:23.26]很多品牌他会优先先去选上海
[09:25.14]然后再慢慢的去到杭州
[09:26.84]南京
[09:27.48]苏州这样的城市
[09:28.82]更特别的就比方说像在成都和重庆
[09:31.30]其实整个西南地区
[09:32.48]它其实像门户一样的
[09:34.06]当一个品牌他说我觉得中国的西部市场重要的时候
[09:36.90]他们第一站一定会是这两个城市选点
[09:39.30]所以这两个城市肯定是当地这个区域里面非常典型的中心城市
[09:45.02]第三个维度
[09:45.66]我们叫城市人活跃度
[09:47.38]这个活跃度它更多的是通过大量的我们手机上用的移动app
[09:52.64]它的这种用户的活跃度来去分析这个城市到底有多少年轻人实实在在是在活跃的
[09:58.26]因为年轻人他其实是app 的重度的使用者嘛
[10:01.60]这个其实我们说的是需求端的数据
[10:04.02]第四个维度
[10:04.72]叫生活方式多样性
[10:06.04]这个其实是一个供需结合的一个状况
[10:08.26]就是在城市里面
[10:09.46]我们不仅仅是在这个城市里工作
[10:12.02]我们还有很多生活
[10:12.98]去享受这座城市的休闲文化氛围的一种体验
[10:16.42]所以在这个里面
[10:17.18]我们会把大量的文化的活动啊
[10:19.10]文化消费啊
[10:20.26]体育活动啊
[10:21.10]这些的多样性去做一个计算
[10:23.71]比方说我们会重点算一个叫城市的餐饮多样性
[10:28.91]在这个里面
[10:29.57]我们会把每个城市里面各种菜系的餐厅参考一个生物多样性的方式去做它的一个算法
[10:37.15]那这里面我们就会看到说
[10:38.39]这个城市里
[10:39.05]它的包容度是不是更强
[10:40.47]它是不是更愿意海纳百川的接受这种餐饮文化
[10:44.21]最后一个维度
[10:45.01]叫未来可塑性
[10:46.67]未来可塑性是我们专门去衡量这个城市里面的以后今后发的一一种潜力的
[10:52.57]这里面包包括我们说的创样性的氛围
[10:54.95]也包括了人才的吸引力
[10:56.51]也包括了消费的潜力
[10:57.75]当然
[10:57.95]这里面我也纳入了一些宏观的数据
[10:59.61]因为我们会觉得说
[11:00.69]虽然我们整个指标其实是和gdp
[11:03.73]人口不是在一个话语体系里的
[11:06.07]但是这些数据它也会对这个城市它未来的发展会有一些影响
[11:10.25]所以在这里面
[11:11.11]我们会还会再多加一个城市的规模与增长的指数
[11:14.55]从了
[11:15.27]刚才其实讲了一个我维度嘛
[11:17.63]对
[11:18.11]我自己其实当时也参与一起帮忙
[11:21.55]对
[11:21.79]肖老师也参与了我们这套维度的建立
[11:24.10]嗯 对
[11:24.98]其实他其中有一些基本的理论基础和框架的
[11:28.78]是的
[11:29.10]包括像那个枢纽性
[11:31.10]嗯
[11:31.24]核心是因为有城市群这个概念
[11:33.20]还有中心城市对周围城市的辐射的这个概念嘛
[11:36.06]是的
[11:36.36]如果你对周围有辐射
[11:37.38]或者说你是区里面那个枢纽的话
[11:39.34]那你的重要性我们觉得可以再提高一下
[11:41.60]跟商业资源这些度啊
[11:43.04]就是我们认为商业比较重要呗
[11:44.98]跟生活相关的一些app 的数据啊等等的
[11:47.72]那是因为觉得这个我
[11:50.08]我们一直说城市中生活的年轻人是这个城市的
[11:53.24]怎么说呢
[11:53.70]主角
[11:54.06]或者说是活力的来源
[11:56.26]这部分过去有可能数据里面都会被忽视掉嘛
[11:58.66]那现在因为有这个数据基础
[11:59.96]可以来部分的量化体现它
[12:01.74]所以可以列进去
[12:03.48]然后未来可塑性嘛
[12:04.54]就是比较少见的一个提法
[12:07.28]对吧
[12:07.60]但是未来可塑性里面指指标都是大家非常熟悉的一些东西
[12:11.08]对
[12:11.40]但是你用重新的角度来看之后
[12:13.86]会感觉不太一样
[12:15.10]嗯
[12:15.52]在这五个一级指标下面的
[12:16.84]还会应该会有一些二级指标
[12:18.22]对 对吧 嗯
[12:18.96]那个就更加复杂一些
[12:19.96]对
[12:20.16]刚才也都有提到一些
[12:21.96]举例到一些
[12:22.68]对二级指标
[12:23.59]它更多的是围绕我们对于这个一级指标的一些展开性的解读
[12:27.67]嗯
[12:27.83]二级指标下面还会有些些级级的指标
[12:30.45]就会 会具
[12:30.99]具体哪些据据来源
[12:33.45]问一个朴素的问题啊
[12:34.47]就是这些数据哪里来的
[12:36.21]嗯
[12:36.31]首先大家能想到就是我们用了很多互联网的大数据
[12:39.36]这些数据其实因为第一财经一直是一个财经领域非常大的一个媒体公司
[12:43.81]所以我们在作为一个第三方吧
[12:46.09]其实我们能够整合到大家比较熟悉的这些常用的app
[12:49.99]他们的开发方
[12:51.33]其实大家数据都有在留存
[12:52.89]那么我们也会跟他们提到一些跟个人隐私无关的脱敏之后的一些数据
[12:58.05]然后够去衡量量
[12:59.47]比方方说我们刚说的城市人的活跃度度
[13:01.39]括括说一些文娱消费啊
[13:03.37]生活式多样性里面的一些数据
[13:05.27]然后另外一个就是我们自己会做很多的数据挖掘和数据的整理
[13:09.75]比方说我们刚刚说的这些消费品牌
[13:12.29]它在城市里面的数据
[13:13.91]然后我们是有有监
[13:15.23]监控们官网网的门店更新的
[13:17.73]然后我们会定期的去把他们的门店到底开到哪里了
[13:21.49]然后有多少家就过去
[13:23.30]就这几年有增有减是怎么样一个状态去做一些自己的算法在里面
[13:28.26]嗯
[13:28.58]我有看过他们那个品牌的列表
[13:30.36]现在有多少家
[13:31.22]现在有一百七十个最主要的核心的消费品牌
[13:35.10]从这些消费品牌的筛选当中
[13:36.42]也可以看出一点我们最近的这个商业趋势的变化啊
[13:39.48]是的
[13:39.96]而且我们最近因为在扩这个品牌库
[13:42.04]我们其实分了三档
[13:43.48]就一百七十个是最核心的
[13:45.22]我们觉得代表性最强的
[13:47.02]然后有五百个品牌是比较主流的
[13:49.68]能够去衡量城市里面大的一个
[13:52.18]因为它这样的话
[13:52.86]就会对一些三四线城市有些覆盖了
[13:55.20]然后还有最大的一级
[13:56.56]其实有将近一万个品牌
[13:58.18]多少大家都听过
[13:59.50]那么这些品牌其实它有动态的变化
[14:01.68]我这两天正好在和我们的这个品牌库
[14:04.14]那多品牌就消失了
[14:06.14]譬如说
[14:06.94]譬如说昨天在看
[14:08.22]艾西西里
[14:08.88]就在上海
[14:09.72]基本上半年都关了过去
[14:11.54]它其实是在清仓
[14:12.60]或者甜品里面还是比较重要的一个连锁品牌
[14:15.18]嗯 对
[14:15.92]其有有一些品牌新多出来
[14:17.58]比方说今年我们肯定会重点关注像泡泡玛特这样的一些品牌
[14:21.42]对
[14:21.60]其实城市它的商业
[14:22.52]它是火的
[14:23.53]所以这里面的指标也会是活的
[14:25.93]嗯
[14:26.45]讲完这个获取的源之外
[14:29.17]都要讲到一个你们评价体系的问题
[14:30.97]比如说最简单的
[14:32.03]不同的指标之间的
[14:33.21]你付给它的权重是多少对吧
[14:35.07]怎么打分
[14:36.31]这个问题
[14:36.91]其实是就比较核心的嘛
[14:38.75]对吧
[14:39.11]对你们来说
[14:39.65]也是应该是一个核心的能力
[14:41.61]这部分分部分能够讲一讲嘛
[14:43.91]嗯
[14:44.07]我们去做这些权重的话
[14:46.29]其实是用到了主客观两种方法
[14:49.61]对 最开始呢
[14:50.33]我们会觉得说
[14:51.61]是不是我们用了大量的数据之后
[14:53.47]我们其实是可以用数据之间来产生它的自己的一个算法
[14:57.31]然后去设定
[14:58.47]它通过数据来控制数据
[15:00.19]然后最后形成它的一套结论呢
[15:02.35]到目前为止
[15:03.09]最基础的数据源到我们的二级维度的统合里面
[15:06.07]其实我们都是用了客观的权重
[15:08.09]客观权重算法这里面
[15:09.19]我们用主成分分析法
[15:10.57]它其实通过每个维度里面数据之间内在的差异
[15:13.57]去决定它的权重是多大的
[15:15.49]然后呢
[15:16.13]我们也试过用客观的权重去把所有的数据统合起来
[15:19.71]但我们会发现它会有一个问题
[15:21.27]就是数据它本身没有智慧
[15:23.78]它是没有灵魂的
[15:24.98]所以它其实能够统合出来的这个城市榜单
[15:27.66]会让我们发现
[15:29.00]有一些我们看中的城市指标
[15:31.02]它其实没有被显得那么重要
[15:33.32]有一些我们觉得地位没有那么高的一些指标
[15:36.06]它反而会被过分的放大
[15:37.96]比如说呢
[15:38.70]具体的细节我有点不太记得了
[15:40.80]嗯
[15:41.00]但是它其实因为它是靠数据之间的差异来决定的
[15:44.06]就有可能有些指标
[15:45.04]它本身城市之间都比较平均
[15:47.92]嗯
[15:48.14]这样的指标
[15:48.66]它有可能权重就会没有那么高
[15:50.72]这个时候其实我们就会觉得
[15:52.60]就纯靠数据这样来决定是不太合适的
[15:55.12]所以我们会邀请到一个专家委员会来专门做
[15:58.34]因为这里面的专家都是比方说城市规划
[16:00.28]城市的经济
[16:01.34]城市的环境
[16:02.36]地理空间这些方面的专家
[16:04.46]通过他们这么多年对于城市的理解
[16:06.80]来对于这些指标去做一个权重打分
[16:10.06]在二级维度到一级维度
[16:12.04]包括一级维度到最终的那个结果这两段上面的这个权重打分
[16:16.10]是请专家来做的
[16:17.54]嗯 我
[16:18.96]我觉得你刚讲的是有
[16:19.88]有
[16:20.00]有一定道理的
[16:20.58]就是比如说有一些
[16:22.12]嗯
[16:22.34]大家直观的一个很要要的据
[16:24.55]但有可能城市之体体现出出特别的差异异或
[16:27.05]或者说它跟另外一些数据产生的那个趋势比较类似
[16:30.39]嗯 对吧
[16:30.93]比如说那些中心的城市
[16:33.15]它有可能交通也是枢纽
[16:34.83]然后某些商业资源也是枢纽
[16:37.81]那如果用一个纯粹的你
[16:39.83]你们刚讲那个客观的方法的话
[16:41.27]有可能他们就没有那么重要
[16:43.29]但是实际上它还是重要的
[16:44.31]是这个概念吗
[16:45.41]类似吧
[16:46.21]反正就是说
[16:47.03]我们会觉得
[16:48.13]最终一个城市发展到底什么是重要
[16:50.45]还是需要靠人类的智慧来解决的
[16:52.65]这是目前的机器算法没有办法去介入的
[16:55.41]那它这个等级比阿尔法go 去下围棋还是要复杂的多太多
[16:59.85]因为城市是一个无比精密的一个运转的仪器
[17:03.69]而且它里面有太多的变量的调整是可以影响
[17:06.85]包括目前我们对于中国智慧城市的建设来说
[17:09.97]我们也觉得大家都还在趟路的过程当中
[17:12.47]它还没有一个明确的一条道路吧
[17:14.99]所以在这个时候
[17:15.67]我们觉得人人的
[17:17.07]尤其其是种种城
[17:18.23]城市领域很资深的专家的介入
[17:20.01]是非常重要的
[17:20.85]嗯
[17:21.51]我有个很简单的问题啊
[17:22.55]就是国外做这种类型的事情的机构
[17:26.46]你们有找到类比的吗
[17:28.56]嗯
[17:28.84]国外其实有一个在国内也比较有名的一个排行榜
[17:32.08]叫jwc
[17:33.28]这个排行榜是英国那边的高校的研究机构在做的
[17:37.02]他们做做法实实我们很类似
[17:38.84]他其实寻找的是这种全球性的生产性服务机构在全球的布局
[17:43.94]就比方说我们说的四大会计计事所所一著著名的全球性的律所
[17:48.48]包括一些全球性的咨询机构
[17:50.22]金融机构
[17:51.24]他括看全机构构数量
[17:52.76]并且且做一一
[17:53.92]嗯
[17:54.20]模模型去全统统起来
[17:55.68]他们会把全球的城市分为阿尔法加阿尔法
[17:58.32]阿尔法减一后贝塔加贝尔法这种方式去做一个判定
[18:02.34]而
[18:02.44]而这套排名
[18:03.16]因为 嗯
[18:03.90]中国城市这几年表现很好
[18:05.40]所以在国内
[18:05.98]这个排名也挺红的啊
[18:08.30]排名好就红
[18:09.28]这个还蛮有意思
[18:11.31]对
[18:11.97]有因为排名特别差
[18:12.93]可能也会红
[18:14.09]这个就涉及到你们这个排名每年都会引起一些争议
[18:17.11]嗯 对吧
[18:17.61]我们这个社会一个特点
[18:19.87]就是涉及到地域之间的比较
[18:22.35]大家就会变得无比严肃认真
[18:24.29]对
[18:24.71]尤其我们发现
[18:25.65]我们的整一个受众群体里面
[18:27.83]男性比例也挺高
[18:29.05]可能跟虎扑是一群人吧
[18:30.77]就是大家都有竞技意识
[18:32.29]咦
[18:33.47]不过确实是的
[18:34.17]就是因为新一线的这个排名里面
[18:36.67]成都每次都排在新一线城市的第一名啊
[18:39.95]重庆就很受不了
[18:41.61]但重庆这两年名次也有在提升啊
[18:43.59]对 然后还有
[18:44.77]比如说在江苏省
[18:46.33]对吧
[18:46.69]大家著名的大内都是
[18:47.93]对
[18:48.15]大内都是神
[18:49.21]有的时候苏州会上
[18:50.65]有的时候无锡会上
[18:51.87]对
[18:52.45]苏州这几年排名非常稳定
[18:54.07]都是很靠前的新一线城市了
[18:55.87]但无锡有近有出
[18:57.17]已经好几年了
[18:58.17]然后就可以开始开嘲讽
[18:59.97]是苏州主要是和南京之间好像还有较量
[19:02.71]对
[19:02.89]南京会经常不服
[19:03.85]因为这几年苏州都在南京的前面嘛
[19:06.19]对 嗯
[19:06.99]为什么他们更容易吵呢
[19:08.05]就是因为觉得
[19:08.67]呃
[19:09.15]一个媒体评出来的这个东西啊
[19:12.20]还带上了商业魅力
[19:13.74]有
[19:13.92]有可能人家天然的会觉得你是不是一个偷钱的一个排名
[19:18.22]但这个是一个很正常常现象象
[19:20.30]可能因为经济发展太快了吧
[19:21.88]大家对于广告这个东西有天然的敏感性和天然的质疑性
[19:26.42]大家会总总会觉得
[19:27.64]每件事情里面总会有商业利益在推动
[19:30.18]这个阴谋论很普遍
[19:31.76]你要了解
[19:32.34]用大数据做榜单的人
[19:34.10]其实是很难动手脚的
[19:35.96]因为这个数据的量太大
[19:37.80]以及它里面的这种算法过于的复杂
[19:40.36]复杂到即使是去调整
[19:42.22]其实也没有多大的空间
[19:43.74]所以它其实是很难打破我们已经建立了这么多年的一套体系去做一些动作的
[19:50.02]它其实做不出来
[19:51.22]呃
[19:51.42]所以其实大数据的榜单才是真正的比较客观的去反映一个城市真实面貌
[19:58.10]你想
[19:58.40]一百多项维度的指标
[19:59.72]你要怎样去通过这些各家互联网巨头提供的这些数据
[20:04.28]你要怎么样去调整到让某个城市怎么着
[20:08.02]对
[20:08.56]而且我们还能每年都是能够拿出很真实的数据告诉你
[20:12.75]这个里面人家就是很强的
[20:14.61]所以在这块上
[20:15.67]其实我觉得我们自己是有在坚持用比较科学的方法去在做城市的这种数据研究和城市的排名的
[20:24.51]我们相信我们的这套应赛和我们对于城市的排解
[20:29.17]还是有很大的真实的数据价值的
[20:32.75]而不是让大家觉得
[20:34.53]好像又有人加做了一家排名
[20:36.55]不是这样子的
[20:37.63]我这里可以补充一个点
[20:39.07]就是很多名次下降的城市
[20:41.47]他们可能会有一些失落
[20:43.79]但其实我们会跟他讲
[20:45.25]并不是因为你做的不好
[20:47.03]而是你竞争的城市
[20:49.21]他们发展的更好
[20:50.47]所以说
[20:50.93]你的下降不是代表你的不好
[20:52.49]而是你的对手更强
[20:54.17]跑的更快 对
[20:55.15]不进则退
[20:56.03]因为在中国
[20:56.63]尤其是头部的城市的竞争里面
[20:58.63]非常明显的就是太多的城市有抓住一些机遇就起来了
[21:02.71]所以对于一些老牌的
[21:04.07]尤其是很多过往还是明星城市的城市来说
[21:07.27]没有找到最近十年的一个风口或者是新的发展
[21:11.28]很容易就落后于别人
[21:12.58]嗯
[21:12.84]举个例子呗
[21:13.72]中国有五个计划单列列市
[21:15.98]这五个城市也都是沿海开放城市
[21:18.54]大连 青岛 宁波
[21:20.46]厦门 深圳
[21:21.72]在这个里面
[21:22.38]势头强市辐洪的就只有深圳一家
[21:25.14]其他四个城市其实都是进进出出
[21:27.64]像大连
[21:28.30]它其实是二十年前的明星城市
[21:30.10]那个时候做软件信息服务外包
[21:31.80]它接了很多日本的单子
[21:33.46]后来还接了很多欧美的城市
[21:35.04]但这几年
[21:35.72]因为这个其实是一个劳动力密集型产业
[21:37.68]然后在现在中国全民互联网的这个情况
[21:40.30]它其实是一个相对没有那么符合潮流的一种产业了
[21:44.10]然后它又没有新的一个趋势出来
[21:46.06]所以现在大连大量的人才城市那括厦门
[21:49.08]城市的地域比较局限
[21:50.76]人口数量确实不多
[21:52.14]它可以用的资源比较少
[21:53.70]至今为止
[21:54.22]还基本上局限在厦门的岛上
[21:56.48]所以在这种资源条件不够大的情况下
[21:59.32]它的城市辐射力和城市能级其实是很难上去的
[22:02.38]所以这两个城市这几年都没有成为新一线城市那样城市目前都还是很宜居
[22:07.28]而且还是有一些不错的一些表现的一些城市
[22:10.28]但只是说有更多的城市超过了他们
[22:12.37]这个确实是的
[22:13.57]过去城市的主政者也好
[22:15.53]或者你在这个城市生活的人也好
[22:17.39]对这个城市的判断更多的是借用一些行政的级别也好啊
[22:22.87]或者说是以官方资源的部署来看的
[22:25.49]比如说你
[22:25.95]你是不是一个计划单劣势啊
[22:27.87]或者是一个省会城市啊等等的
[22:29.87]但是因为现在对于商业品牌或者公司来说的话
[22:33.43]它相对还是自由流动的嘛
[22:35.45]他不会完全按照规定好的标签来集中的一些资源
[22:39.47]所以就可以看得出城市的技术的能力差异
[22:42.41]自然的一些东西会体现出来
[22:44.15]对 潘盼
[22:44.93]你刚刚说
[22:45.33]有很多的城市在看到这个排名如果自己下降的时候
[22:48.89]会比较着急
[22:50.51]这些着急的它具体是政府里边的人吗
[22:54.51]还是
[22:55.89]对的
[22:56.23]我们有接触到一些政府的人
[22:58.97]他们其实是有一些作为以前的明星城市的一种骄傲
[23:03.37]只看到排名不理想的时候
[23:05.25]他们就会来追问
[23:06.43]这就是是为什么他们会很认真的去拿我们的分数和权重去计算
[23:11.35]嗯
[23:11.51]这个我感觉还挺有意思
[23:12.41]就他们这个背后的心态
[23:14.35]说明每个城市还是蛮在意锦标排名的
[23:18.15]记得过去看一些学术的文章
[23:20.27]就会讲到中国的一些地方的行政体系里边的晋升一个规则吧
[23:25.85]比如说gdp 锦标赛啊
[23:27.55]还是很在意这些同级别或者同地位的城市之间的比较的
[23:32.45]在媒体上面有个公开的展露的话
[23:34.45]确实会对他们的工作产生一定影响是吧
[23:36.99]是
[23:37.31]就我能够感受到
[23:38.73]有时候我们的指标的前进或者后退
[23:41.17]尤其是那个新兴线标签有没有打在他们身上
[23:43.67]越来越像一个政绩
[23:45.27]当然
[23:45.53]这个其实也跟这几年政府官员的心态的转变有关系
[23:49.35]我们说在十几年前
[23:50.85]就是gdp 导向是很重的
[23:52.65]Gdp 好或者不好
[23:53.79]这是他们自己的工作成绩单嘛
[23:55.94]但这几年其实也没有再强强了
[23:58.12]大家都开始说
[23:59.04]说不要危及地p 论
[24:00.50]就这个也是整个中央对他们的一个要求
[24:03.14]但他们也会越来越把重心转移到他的市民是不是能够在这座城市有更幸福的一种生活
[24:09.64]我们的这套指标的幸福感是还有很大的相关度的
[24:13.14]所以他们也会觉得说
[24:14.12]哎
[24:14.26]这套指标也许能给我的工作带来一些更加符合预期的一些参考
[24:20.18]所以
[24:20.46]真实的我们去跟他们详细的摊开去聊那些指标的时候
[24:23.40]他们会发现
[24:24.24]哦
[24:24.44]原来这个东西我做的不好
[24:25.66]我是有空间可以去改进的
[24:27.96]对
[24:28.30]一方面也是因为现在移动互联网的普及
[24:31.58]就是有这些数据可以让他们能够评判一些过去不太方便评判的一些事情
[24:35.89]另一方面的话
[24:36.58]也是改善所在城市人民生活啊
[24:38.98]对于这些管理者来说
[24:40.78]这个就是他们的指标
[24:42.02]有可能他们拿到那些kpi 会更加具象一点
[24:46.40]但是对他们来说
[24:47.86]有可能跟过去完全不一样
[24:49.32]自己还不一定有明确的抓手
[24:50.70]他能看到一些更加具体的细分的排名指标
[24:54.48]或者一些别人的案例的话
[24:56.34]对他来说
[24:56.92]是一个直接就可以拿来用的东西
[24:59.46]中国的地方政府的官员
[25:01.72]他们其实是很早就开始接收到一套以数据思维来驱动工作目标的一种方式
[25:08.50]因为过去他们的gdp 啊
[25:09.94]人口啊
[25:10.26]这些宏观经济指标也是他们的kpi 嘛
[25:13.22]就他们其实是落到数字上
[25:14.84]他们现在整体的思维定式也是在
[25:16.82]你给我一个框
[25:18.00]这个框我能够去按照指标一条的梳理
[25:20.68]我能够去提升的
[25:21.74]那就是整体的一些事情
[25:23.72]比方说
[25:24.14]其实这几年营商环境的建设
[25:26.30]其实里面很大的一个驱动力就是来自于续航的标准
[25:30.47]它其实也是条目清晰的告诉你
[25:32.71]哪些事情是该提升的
[25:34.33]过去大家可能会觉得这个词很虚
[25:36.17]到底什么是营商环境
[25:37.65]但当有人帮你把条条框框给你理好
[25:39.79]告诉你只要这个做到
[25:40.81]那个做到了
[25:41.43]那是营商环境就会提升的时候
[25:43.23]他们有抓手可以去做
[25:45.47]嗯
[25:45.63]对于这样的一些组织来说
[25:47.01]你只要给他明确的一条要求
[25:49.53]他就肯定可以帮你达到
[25:51.31]对
[25:51.45]但是如果没有明确的要求
[25:53.25]他就不知道怎么办
[25:54.69]我有听潘潘讲过
[25:56.19]出了这个排名之后
[25:57.77]做了几年
[25:59.09]会有很多人过来提需求
[26:01.21]最多的需求是什么样子的
[26:02.97]我会来从这个排分析框架里边来获取一些东西呢
[26:07.61]来的部门还挺多的
[26:09.67]一个就是政府这一边做规划的一些朋友
[26:12.87]还有一些商业公司
[26:14.53]他们可能会对城市的拓展和发展有一些研究的需求
[26:18.79]还会有一些在校的学生
[26:20.43]他们可能会有一些研究的课题
[26:22.49]还有投资的公司也会有
[26:24.23]我感觉对数据需求的公司和领域还挺宽泛的
[26:29.30]会比我们原先设想的那些更多一些
[26:32.06]但是来的需求当中呢
[26:33.72]会有一些对大数据误解
[26:36.30]他可能直接是很想要到一些原始的数据
[26:39.48]但他其实会发现说
[26:40.84]很多人花了很高的钱拿到这些数据
[26:43.16]他也并没有办法去做更好的处理
[26:45.32]而且也得不到他想要的一些结论和结果
[26:48.42]大数据真的不是万能的
[26:50.56]那他可能有几个点
[26:52.16]一个就是说
[26:52.78]现在的这个数据收集
[26:54.28]它都是有一些的限度的
[26:56.70]而且就是如果你要买到全量数据很贵
[26:59.18]而且就是很多人拿到全量数据
[27:00.66]他也没办法处理
[27:01.90]还有一点的话
[27:02.58]就是数据自己的维度上面
[27:04.14]他可能还会有一些偏差
[27:05.76]在这个时候分析的话
[27:06.96]你是要知道这些偏差点在哪里的
[27:09.42]他其实对我们也好
[27:10.86]对我们的客户也好
[27:11.82]他提出了一个非常高的要求
[27:13.78]就是说你要既要有对业务本身有很深的了解
[27:17.28]你还要了解这些大数据背后的一些优势劣势在哪里
[27:21.24]缺陷在哪里
[27:22.34]同时你要想到哪些数据可以在哪些维度上去支撑
[27:25.74]所以现在真的是一个大家互相探讨和去研发的一个过程
[27:31.79]这个时候的话
[27:32.75]我觉得是可以借助一些我们的力量的
[27:35.15]因为我们在数据这个领域也做了五年多的一些深耕
[27:38.73]所以说我们对数据有一个更好的理解
[27:41.87]我常常会打一个可能不太恰当的比喻
[27:44.85]就是说数据呢
[27:46.03]是很多的食材
[27:47.71]那我们其实做的呢
[27:49.03]是一个厨师的作用
[27:50.89]我会了解你需要什么样的营养
[27:53.89]你需要什么样的口味
[27:55.45]那么我们会找合适的食材来为你提供这套数据的晚餐
[28:01.63]我其实建议很多的合作伙伴
[28:04.11]可以把你的最终的需求跟我们一起来分享
[28:07.21]因为我们可以看用哪一些数据
[28:10.15]以什么样的方式可以更好的实现
[28:12.83]因为很多时候
[28:13.81]可能他们想达到的那个目的
[28:15.57]目前是没有一些现成的数据可以去实现的
[28:19.17]但是以我们的经验
[28:20.49]其实可以通过其他的一些方式
[28:23.09]曲线救国
[28:24.53]得到一些趋势
[28:25.81]也可以得到一些有代表性的结论
[28:29.26]比如说呢
[28:29.90]他们会有提什么就是目前还达不到的要求
[28:33.68]比如说他就说
[28:34.38]我很想知道这里的消费情况
[28:36.70]那其实大量的消费的数据
[28:38.40]其实是在两大巨头的手里的
[28:40.94]这两大巨头的关于消费的数据
[28:43.08]是在公开合法的渠道上应该是无法获得的
[28:47.04]所以说
[28:47.44]如果他想直接拿到这个数据
[28:49.44]是很有难度的
[28:50.92]那目前有一个合法的渠道
[28:53.28]但是他可能在市场的覆盖量是比较有限的
[28:56.22]但是其实有限的数据
[28:57.80]经过我们的一些分析和拆解的话
[29:00.42]也能够找到一些对他的研究的结论是有些帮助的东西的
[29:05.80]这个跟你大家的常识或者说是直觉还有点不太一样
[29:09.40]大家会觉得
[29:10.04]有了这些移
[29:11.06]移互
[29:11.30]互联网沉淀下的数据据应该是更多的
[29:13.63]过去有可能很多东西你没有统计过
[29:16.44]或者没有被测来的
[29:17.82]但你现在应该有更多的数据能够去追踪各种各样的行为的结果
[29:21.48]反而是有一些比较基础的
[29:23.82]像消费这个大家感觉好像很基础的东西
[29:26.08]其实是拿不到的
[29:26.98]对
[29:27.10]其实这个里面是数据行业里面很大的一个痛点
[29:30.24]但数据孤岛就是
[29:31.48]我们会说
[29:32.04]虽然新线也每年跟非常多的互联网公司在合数数据
[29:35.98]但我也会发现
[29:36.68]大家其实越来越守着自己的数据了
[29:39.44]但是几年跟大家合作的时候
[29:41.24]大家更open 一些
[29:42.58]有些数据指标比较愿意开放出来的
[29:45.54]但是现在大家会觉得说
[29:47.10]首先数据是一家公司非常重要的风产
[29:49.66]其次它有一些法律的风险
[29:51.32]因为有些数据
[29:52.18]它其实确实是建立在人的行为之上
[29:54.28]去做进一步的整理和统合出来的指标
[29:57.24]那么这个里面到底会不会涉及到个人股司
[30:00.22]也是很多公司在法律风控上的一个讨论
[30:03.10]那更重要的是
[30:04.22]目前整个互联网的竞争比较的红海
[30:08.21]在这个里面
[30:08.89]其实大家会防着竞争对手也好
[30:11.35]或者防着未来潜在的竞争对手也好
[30:13.93]他们也会没有那么愿意的开放数据
[30:17.13]暴露它的一些业务革新的要素
[30:19.85]还有最大的一个问题
[30:20.75]其实是中国的数据向来都不是一个公共资产
[30:24.67]这个和在欧美的情况不太一样
[30:26.39]尤其是美国
[30:27.07]它其实大量的人口数据
[30:28.55]政府数据
[30:29.03]它是开放的
[30:29.83]它是一个公开数据
[30:31.13]但在中国
[30:31.81]所有的数据
[30:32.39]大家都认为是私产
[30:33.67]一家企业的资产也好
[30:34.79]政府的私产也好
[30:35.73]政府某个部门的资产也好
[30:37.53]大家开放意识是不在骨子里的
[30:40.17]所以在这个情况下
[30:41.37]你即使是有人想要帮助大家能够把数据开放出来
[30:45.73]但它内身的动力比较小
[30:47.31]所以现在中国的
[30:48.67]尤其是互联网大数据
[30:49.95]它的孤岛性是越来越强的
[30:51.87]嗯
[30:52.41]数据是越来越多了
[30:53.47]但是藏着的这个习惯还是保留下来了
[30:56.83]我之前有听从乐讲过
[30:59.09]同样的一些基本的比如说就业或者生育的一些数据
[31:02.69]在有的省份城市
[31:03.85]它有中的的数据
[31:05.29]向来清晰
[31:06.44]但有的地方
[31:07.10]有可能这两三年清晰
[31:09.10]莫名其妙少了几年
[31:10.66]就是没有一个统一的标准
[31:12.68]对
[31:12.84]因为首先统计部门做的数据
[31:14.90]它更多是服务于政府内部
[31:17.08]甚至是服务于政绩的
[31:18.90]包括前几年公开的有好几例城市的gdp 调低的这种案例
[31:23.04]都说明在过去
[31:24.08]大家花了很多的小心思去把一些数据做的漂亮
[31:28.12]所以本身这种数据也没有一个条例
[31:31.54]没有一个法规去强迫大家去公开
[31:34.10]所以就会导致很多数据它不愿意开放出来
[31:36.64]因为一旦开放出来
[31:37.94]你就可能会受到质疑
[31:39.58]会受到数据核对
[31:41.02]比方说
[31:41.42]我去核对过一些城市
[31:42.80]它过去几年的所有的详细的gdp 数据
[31:46.14]我会发现是对不上的
[31:47.54]他今年是这个数字
[31:48.62]明年是那个数字
[31:49.52]即使去问他内部的人
[31:51.00]他也讲不清楚
[31:51.92]因为这个里面有层层的调整和层层的核对
[31:55.14]甚至一些口径的变化
[31:56.64]所以在这个层面上
[31:57.94]目前来说
[31:58.52]底子不是特别好
[31:59.70]嗯嗯
[32:01.60]你们现在因为做的数据的时间也比较长了
[32:05.02]会不会反而看待城市的角度或者是全面性实上面数据有没有一些不足或者先天的缺陷的
[32:13.10]就是现有这些数据
[32:14.80]嗯
[32:14.96]我们是有一些遗憾的
[32:16.52]比方说
[32:17.24]刚刚潘湾说到的
[32:18.42]关于于消费费费据数据据
[32:20.22]不光是我们的合作伙伴或者我们的客户
[32:23.28]他们对他们很感兴趣
[32:24.42]我们也同样很感兴趣
[32:26.08]因为消费可以反映出城市里面方方面面活力
[32:29.08]但现在中国整体的这种线下消费的大量数据
[32:32.32]包括线上的消费
[32:33.26]其实都垄断在几家巨头手里
[32:35.42]这些数据如果长期埋没起来的话
[32:37.86]其实很多面向我们是不清楚的
[32:39.70]比方说
[32:40.06]我们曾经想过
[32:40.90]有没有可能去做中国的地摊经济
[32:43.18]我们说的这种配料
[32:44.38]料理 路边摊
[32:45.78]这些数据过去是真没没办法统计的
[32:47.78]但为过去大家都线线下现金交易嘛
[32:50.20]它其实没有留下痕迹的
[32:51.96]但是其实现在扫个码就能付钱的模式
[32:54.70]它有大量数据是可以去做的
[32:56.48]甚至是说
[32:57.44]你的手机在这个位置上
[32:58.92]这个数据所有方
[32:59.86]他可以很容易的知道中过哪些地方是有非常有活力有生气的小商贩在深夜在活动的
[33:07.09]但这些数据我们从来没有看见过
[33:08.83]包括我们也跟他们沟通过
[33:10.45]是不是能够提出来这样数
[33:11.51]大家都觉得idea 很好
[33:12.87]但是数据拿不出来
[33:14.71]这些大商贩活动的地方
[33:16.37]就是我们说的商业的本质
[33:17.93]这个地方有需求
[33:19.19]然后我能够提供服务
[33:20.63]它最后会形成一个商业交易的场所
[33:23.45]这种地方
[33:23.91]其实对于城市的规划
[33:25.97]城市的运营
[33:26.87]甚至城市的细枝末节这种精细化绣花针式的管理来说
[33:30.17]都很重要
[33:30.67]但实际上
[33:31.69]这些数据其实目前拿不到的话
[33:33.40]它其实会有一些遗
[33:34.41]遗憾 嗯
[33:35.71]我想到另一个例子
[33:36.81]就是之前和清现在的同学一起合作过大学的排行榜
[33:40.57]就会发现
[33:41.07]一些最基本的指标
[33:42.41]也是各个大学开放程度差别非常大
[33:45.41]有的大学有可能它会把每年不同学生出国交易的数据都很清楚的列在官网上
[33:52.39]有的大学是你直接过去问的
[33:54.11]他说我们目前拿不排
[33:55.49]遗憾
[33:56.17]可想而知
[33:56.85]开放的习惯或者是规范
[33:58.31]还是跟国外差距蛮大的
[33:59.65]国外的话
[34:00.61]如果是做媒体或者跟一些信息打交道的行业的话
[34:04.16]会有一些比较大的平台
[34:06.38]各个领域的付费也好
[34:08.04]免费也好的
[34:08.68]你可以拿到非常完整的基础的数据嘛
[34:11.64]所以一些基本的东西
[34:12.86]大家都是能够看到的
[34:14.72]但口啊
[34:15.34]人欲啊
[34:15.78]就业啊
[34:16.74]医疗啊
[34:17.30]消费啊
[34:17.92]这种数据都是很公开的
[34:20.44]但是在内地的话
[34:21.64]有可能这方面习惯不是这样
[34:24.68]对这方面可能还有待慢慢的去调整
[34:27.92]和大家一起的去进步
[34:29.76]嗯
[34:30.24]对这直有一个比较好奇的地方
[34:32.16]就是这些公司
[34:33.36]一一品品牌比如泡泡马特也好
[34:35.44]或者星巴一克也好
[34:36.72]我要在哪个地方开店
[34:38.22]这也不是一个新鲜的事情
[34:40.24]他们应该在国外也好
[34:42.52]在中国也好
[34:43.16]都做了很长时间了
[34:44.38]他们应该有一套自己的方法论了
[34:46.74]为什么还需要找一个新的机构来获取一些新的东西呢
[34:50.62]这个对他们来说
[34:51.30]真的有什么信息增量
[34:52.82]或者说是真的会帮助他们改变一些决策方式吗
[34:56.24]会的
[34:56.66]这里面其实是一种方法论的更新
[34:59.44]传统的这种选址
[35:00.56]他更多的看几个点
[35:02.39]一个是首先我要选城市
[35:04.21]那选城市
[35:04.81]我要看他的宏观表现
[35:06.23]预判一个市场的蛋糕有多大
[35:08.55]然后他再去想
[35:09.41]我在这个里面可以切多大的蛋糕
[35:11.47]可能他通过一些宏观的分析
[35:12.79]他就要做然后自己的一个竞争策略是怎么样的
[35:15.77]我自己的店和自己店里多近
[35:17.53]我和我的竞争对手的店里多进
[35:19.89]包括说他也要去看他物业条件
[35:21.83]比方说有些店他必须要选在路边
[35:23.97]那么哪些地方有路边
[35:25.13]有些店是必须要选在商场
[35:26.67]那么哪些地方有商场
[35:28.07]这些其实都是物业空间的条件
[35:30.07]然有就是是他的承租能力
[35:31.89]比方说有些店他就是完全没有办法开
[35:33.91]市中心心贵的商场
[35:35.11]那他肯定是不看的
[35:36.25]像这种选址
[35:37.37]过去就是有了一定的逻辑
[35:39.27]过去十年
[35:39.89]在中国
[35:40.31]大数据这个行业进步非常快
[35:42.13]所以会导致在中国做生意的很多人会想
[35:44.61]哎
[35:44.87]我是不是有更加符合我想象的一些数据
[35:47.79]比方说大家就会提消费数据
[35:49.57]我能不能告诉我这个商圈里的人群画像是什么样子的
[35:52.75]那如果我是一个定位年轻的品牌
[35:54.61]我就想选一些跟我的受众更匹配的一些商圈
[35:58.15]而如果我是一个家庭型的品牌
[35:59.67]我就会去选一些年龄层等级更高
[36:02.12]或者说他整个商圈里面的年龄分布更均致的一些商圈
[36:05.96]甚至有一些商家
[36:07.02]他其实是想知道经过我这个待选位置的门口的这些人都是什么人
[36:11.58]他想精确到具体的地址
[36:13.50]当然还有一些
[36:14.40]呃维度
[36:14.98]比方说我们会去做城市地块的一种分类研究
[36:18.66]就是这个地方
[36:19.74]他大概目前的空间里面已经有的设施也好
[36:23.24]还是他叫过往的人流也好
[36:24.68]它是什么样的属性
[36:25.56]就可以帮帮他这个地块块其实一一些类类
[36:29.06]这样的话
[36:29.50]当去真正选选址时候
[36:30.64]我就是上帝视角
[36:31.58]我只需要筛选出适合我这些产品的去
[36:34.82]我再去精确的看他的物业条件怎么样
[36:36.78]他的人群怎么样
[36:37.64]我再去仔细分析
[36:38.60]他其实就把原来的选址的模型当中
[36:41.66]插入了很多新的方法
[36:43.32]这些新的方法其实现在都还在一个探索的过程当中
[36:46.72]所以很多品牌找到我们去聊
[36:48.62]也是希望说能够在他们既定的策略之外
[36:52.42]加上一些符合商业规律
[36:54.84]同时又能提升选址效率
[36:56.68]甚至是提升转化效率的一些方法
[36:59.96]大家总归还是想花更少的投入去做到更准确的选址嘛
[37:04.77]所以在这个精准度的提升上
[37:06.19]其实还有很大的进步空间
[37:08.69]嗯
[37:09.05]可能还有一个大的环境
[37:10.81]就是中国过去四十年是高速发展的一个阶段
[37:14.09]就是那个时候
[37:15.03]感觉你只要圈块地
[37:16.89]然后你就可以很快的有到很好的回报
[37:19.97]但是现在的话
[37:21.01]我觉得就有点像互联网的下半场一样的
[37:23.57]大家已经从一个增量的市场
[37:25.81]进入到一个存量的市场
[37:27.49]大家就是要做一个更精细化的运营的阶段
[37:30.95]可能你的每一次选择
[37:33.27]它不仅仅是你的投入
[37:34.61]你可能还伴随着很大的机会成本
[37:37.39]这个时候你的每一个决策都要更慎重
[37:40.15]因为不是像在过去这么四十年
[37:43.27]过去二十年前吧
[37:44.69]或者十年前吧
[37:45.91]投入的相对风险它没有那么高
[37:48.31]但是现在的话
[37:49.29]大家的竞争都非常激烈
[37:51.09]所以说
[37:51.53]可能我们接触到的很多客户
[37:53.43]是希望借助于大数据的这个工具
[37:55.87]能够帮他去做一些更精细化的一些决策的支撑
[38:00.65]嗯
[38:00.97]我脑子里能设想的就是说
[38:03.33]零售的品牌啊
[38:04.35]或者消费的品牌
[38:05.29]来咨询机构来问一些数据
[38:07.35]嗯
[38:08.44]除此以外
[38:08.80]还有在你们的预料之外的一些公司找上盟过吗
[38:12.92]汽车行业 对
[38:14.10]汽车行业
[38:14.90]我们最近在有涉足
[38:17.00]真的吗
[38:17.62]他们要干嘛
[38:19.12]他之前其实自己内部也有一个这样的数据平台
[38:22.72]这个平台上面有他们自己的内部的信息
[38:25.24]当然
[38:25.56]我们也想去做一些可视化的东西
[38:28.34]去看他们的竞品的一些分布
[38:30.60]因为以前四s 店是分布在比较交泄的地方
[38:33.86]但是这几年
[38:34.82]大家越来越多的在奢聘末里面可以去看到一些城市体验店了
[38:39.96]当新的这种竞争发现之后
[38:42.38]大家会发现说
[38:43.36]哎
[38:43.72]那我是不是也要开始关注这些市区的商圈的一些变化
[38:48.02]那么我们的这套可视化的工具和平台
[38:52.08]可以很好的帮助他们比较直观的去看到一些东西
[38:55.88]当然
[38:56.08]我们现在也在进一步的探讨
[38:57.82]就是说我们的数据
[38:59.22]以及我们这套工具
[39:00.58]可以怎么样更好的去提升他们的一些效率
[39:04.12]这个倒是一个越来意思的
[39:06.48]因为汽车公司对于城市市区里面的商业
[39:10.23]他是一个新手
[39:11.13]他过去不用关心这个东西
[39:12.65]但他现在有可能需要越来越多在意了
[39:15.25]还有一个就是
[39:16.23]呃
[39:16.35]我经常看新一线公众号会发一些垂直细分的一些排名研究
[39:23.85]比如说哪个城市日料多
[39:26.23]哪个城市健身馆多
[39:28.67]分布的特点有什么之类的
[39:31.37]像这种细分的领域的排名也好
[39:35.61]研究也好
[39:36.23]是不是相对可以做到比较完整的分析
[39:38.63]或者说是一个比较清晰的判断
[39:41.15]对细分的判断
[39:42.17]他肯定会更有针对性
[39:43.93]因为我们有时候甚至会加入一些具体到这个行业里面那些商业的洞察在里面
[39:49.79]像这些维度的话
[39:50.99]它因为是比较细分的领域
[39:52.59]数据也比较的稳定
[39:53.93]所以他长期监测来说
[39:55.31]可能也会更有意义一点
[39:57.09]当然
[39:57.41]我们也检讨
[39:58.29]就是说
[39:58.55]是不是每一样东西都要做成一个排名来告诉大家这个东西
[40:02.79]是是
[40:03.27]是一个研究
[40:04.71]我们会去做一些
[40:05.87]比方说最近行业做的一些排类分析
[40:08.62]就是很多时候
[40:09.76]谁和谁像
[40:10.62]其实也很影响决策
[40:12.18]嗯
[40:12.72]这个是什么意思
[40:13.96]就比方说
[40:14.46]我们前段时间做了一个上海地铁的一个研究
[40:16.59]我们想研究说
[40:17.40]上海三百多个地铁站
[40:18.88]哪些地铁站之间是很像的
[40:20.76]哪些地铁站之间它是有差异的
[40:22.78]比方说
[40:23.62]在上海有一些地铁站
[40:25.22]它专门是和产业园区是布局在一起的
[40:28.54]这个里面又会分
[40:29.52]有一些它是产权融合做的很好的
[40:31.68]就比方说可以在这里上班
[40:32.94]我同时也可以住在附近
[40:34.26]但有些地方
[40:34.86]它可能是纯产业园区
[40:36.16]它就是一个办公目的地的
[40:37.80]那这种地方
[40:38.52]其实对于商业的选址配置也好
[40:40.86]甚至包括说产业产业的布局也好
[40:43.06]它其实都会有一些影响
[40:44.70]但刚想分类类比的这个话题
[40:47.02]我觉得还蛮有意思的
[40:48.34]给它分完类之后
[40:49.42]有什么用吗
[40:50.80]比方说
[40:51.82]像我们知道有些便利店
[40:53.56]它特别愿意开在产业人口密集的地方
[40:56.60]对他来说
[40:57.30]它可以批量性的
[40:58.14]我直接就把这些产业性的目的地选出来
[41:01.20]就因为现在很多商业的话
[41:03.08]它其实会有一个路径依赖嘛
[41:04.50]就是我这个东西
[41:05.60]某一种产品线
[41:06.52]它就适合一个什么样的一个区位
[41:08.61]当我帮他把这些同样的趣位都筛选出来之后
[41:11.03]他会比较容易去做决策
[41:12.81]我给他一个榜单
[41:13.55]他其实不知道自己不可能所有的产品都是布局在头部的
[41:16.87]但是如果我做好分型分类的话
[41:18.79]他其实就可以更容易的找到他自己想要那个区间段
[41:21.85]这个我觉得还是蛮有意思的
[41:23.27]不是一个横向比较
[41:24.49]或者你要去帮助为赶超鼻的这个概念
[41:27.45]而是你可以换一个角度来理解你的需求
[41:32.91]我问一个你们做商业报道经常会问的问题啊
[41:35.27]就是做你们这样类似事情的同行
[41:38.29]现在在国内多吗
[41:39.67]嗯 会有一些
[41:40.91]但是大家的侧重点不太一样
[41:43.55]那他们是怎么来做的呢
[41:44.93]嗯
[41:45.37]就是现在因为整个城市的数字化转型嘛
[41:49.01]点是很热的
[41:50.03]所以我们可以比较傲娇的
[41:51.75]比较自豪的说
[41:52.77]几个互联网大厂在做的智慧城市啊
[41:55.29]或者城市大脑这种类型
[41:56.53]也算是我们的同行
[41:57.89]他们做的更多的可能是具体到城市的运营管理的某一个细节
[42:01.91]然后去实现用大量的大数据辅助到城市更精细化的管理
[42:06.31]这些事情
[42:07.09]其实也是数据在城市的管理领域里面这种深度的应用
[42:11.42]这个就很大的一块
[42:12.50]还有一块
[42:13.18]其实是做一些些较辅助性性
[42:15.14]他可能做的事情非常的小
[42:17.96]他在某一个决策阶段去介入进去
[42:20.56]通过一些数据指标的衡量判断
[42:22.56]我能够帮助到大家的决策做的更精准
[42:25.58]当然也有一些城城的更更偏向商业领域
[42:28.84]帮助比方说零售商
[42:31.06]开发商去做一些土地的空间价值的判断
[42:34.60]本质其实都在这个领域里面
[42:37.04]我有一个个人比较感兴趣的话题
[42:39.72]就是你们做的事情
[42:41.50]天然的会跟公司
[42:42.70]呃 政府啊
[42:44.20]或者是各种机构会很相关
[42:46.30]但对个人来说的话
[42:47.74]为什么他要从一个数据的角度去了解城市
[42:51.70]或者你们这一套方法论对于个人来说什什帮助助
[42:54.38]这么多多人在关心新一线的排名
[42:56.72]说明大家对城市这个话题本身是有天然兴趣的
[43:00.50]他在城市像空气一样
[43:02.16]如果现在把城市化率已经很高了
[43:04.22]大量的人口是生活在城市里面的
[43:06.90]所以每个人对于他自己生我的城市都有很强烈的感知
[43:10.43]他也想知道
[43:11.49]就比方说个人的职业选择
[43:13.53]我应该选择什么样的城市去发展
[43:15.45]应该在这个城市里选择什么样的行业
[43:17.43]或者我是这个行业的从业者
[43:18.79]我应该去什么城市发展
[43:20.13]个人选择他就很有关系
[43:22.09]第二个可能就是他在城市里面
[43:24.51]他的个人的生活选择
[43:25.99]就有些人他其实是需要工作和生活平衡
[43:28.61]那么我这个城市里是不是有丰富的生活供给
[43:31.51]其实也是他可以参考一些维度
[43:33.55]可能另外一点就是有些人
[43:34.87]他很愿意讨论城市这个话题
[43:36.97]那么在这个里面
[43:37.77]我们可以提供很多的素材和很多的比较理性的一些分析
[43:41.85]其实也能够给他们带来一些价值
[43:44.54]嗯
[43:45.33]而且我们很多的指标
[43:46.95]它其实选择的面向
[43:48.49]就是作为一个城市人可以感知到的点
[43:51.25]就是以前的话
[43:52.29]传统的就是gdp 跟人口嘛
[43:54.11]但是我们里面
[43:55.03]比如说像这种生活多样性上
[43:56.81]就蛮有体验的
[43:58.13]而能我们里面还会有一个夜生活丰富度啊
[44:01.45]对吧
[44:01.75]酒吧最多的地方啊
[44:02.91]好吃吧最多的地方啊
[44:04.51]就类似于这样的一些面向
[44:06.49]可能能我们还挺挺息相相感的
[44:09.03]而且大家还是身身对自己会有一个家乡的骄傲感吧
[44:12.99]如果看到自己家乡有稳步晋升的话
[44:16.39]还是挺开心的
[44:17.71]因为我确确实有一个入入小伙伙伴
[44:20.11]之前也因为为的城市是上榜的新一线城市新生骄傲
[44:24.57]然后也对我们团队产生了好感
[44:26.49]然后有加入进来
[44:27.51]还有这样的求职思路的
[44:29.19]我觉得得确确实实还有还个个多多背景的
[44:32.77]就是因为个人的生活选择更加自由的
[44:35.89]你可以在不同同城市之间移动
[44:37.87]可能八十十代的时候
[44:39.77]比如说我
[44:40.15]我想要经经商
[44:41.05]我想要去闯一闯的话
[44:42.35]有可能只有深入广州
[44:43.63]你也没别的需要选的
[44:45.28]但现在的话
[44:45.84]其实你有的选
[44:47.12]所以你才会要需要去做选择
[44:49.48]就像比如说去年的时候
[44:50.90]大家都会在讲
[44:51.78]合肥在科创方面做了很多啊
[44:54.08]在合肥做一个程序员也很不错啊之类的说法会出现
[44:56.72]那前两年有州具体好
[44:58.28]成都也好啊
[44:59.00]大家都会去讨论
[45:00.28]那你过去不可能有这些选项的
[45:02.00]就有的话
[45:03.08]好的选项其实非常的集中在头部的城市
[45:06.46]其实主要是两个对吧
[45:07.88]对
[45:08.36]越自由的话
[45:08.96]他们越是要更多的信息去给自己做决策
[45:11.54]不然的话
[45:11.94]你也不需要做什么决策
[45:14.02]另一个方面的话
[45:15.00]我个人也感觉这个其实是理性客观看待事物的一个锻炼吧
[45:19.88]我每次看新一线的城市排名的时候
[45:22.26]你们是会把所有的指标维度都列出来的
[45:25.70]好和不好
[45:26.70]都是有一个具体的判断标准
[45:28.42]嗯 对的
[45:29.20]我很同意刚刚潘班讲的
[45:30.22]就是数据有很多的局限性
[45:31.80]包括现在有信息鼓掌的问题
[45:33.16]其实 呃
[45:34.00]即使我列出了一些数据来做一个
[45:37.00]呃
[45:37.18]评比判断的话
[45:37.88]它也不能完全限表
[45:39.20]就有可能我们用了一个平台的出行数据
[45:41.90]但没有用到另一个的
[45:42.90]但其实有可能当中会有一些小的排名偏差
[45:45.47]但大的趋势你是可以看看到的
[45:46.87]至少你有一个方法论里里
[45:48.93]但如如你只是凭凭自己的直观的感受
[45:51.11]或者者很主观观的立场的话
[45:53.57]你就没有办法对事物有一个基本的判断
[45:56.57]所以我每次看到在新兴线的下面浅层次的吵架
[45:59.57]我就会觉得没没价价值
[46:00.47]时时看看到还是有很多比较深度的探讨指标
[46:03.77]一些小瑕疵啊
[46:04.51]或者说是可行性上面的一东东西
[46:06.23]你是觉得可能有一套体系
[46:08.27]就是我们特别想知道结果
[46:10.01]只想知道这个结论是什么
[46:11.83]所以有的时候大家就太把重点关注在结果上了
[46:15.27]但是我觉得
[46:16.09]随着现在的一些成长和结果
[46:18.45]我就更看重结果得出的过程
[46:21.05]你是通过什么样的方式推导到这个果果的
[46:24.19]像我们有一些同行交流的时候
[46:26.31]他会说
[46:26.75]你们的体系给了我一些新鲜的视角
[46:29.17]因为传统的那些东西
[46:30.71]可能大家都用这样的方式走
[46:32.75]像我找到一些新的点
[46:34.19]但是我们的这一套体系给了他一个新的视角
[46:37.57]懂行的人真的有这套体系系面学到了很多东西
[46:41.45]甚至就是说他们的变现比我们本身做的更好
[46:45.44]在这里面他们学到了门道
[46:47.68]所以就是我有的时候真的是感慨
[46:50.12]就是财富的密码隐藏在方方面面
[46:52.96]E magazine 公司研报公司的秘名
[46:55.38]那个里面也隐藏了很多财富的密码
[46:58.20]所以我觉得每一个东西就是真的
[46:59.90]你如果深入研究的话
[47:01.48]里面还是有很多的门道的
[47:03.36]所以我可以跟大家分享一下
[47:05.36]大家有的时候不要太关注这个结果
[47:07.26]而更多的应该去看看这个结果是怎么推导出来的
[47:10.18]以及我们有哪些不一样的点
[47:12.62]对于现在进行时的听众来说
[47:14.14]我觉得这个其实也是比较好的一个补充的角度啊
[47:17.52]因为我们平时会比较关注的多的是一些比如说城市更新的案例啊
[47:21.54]一些设计的新的趋势啊
[47:22.86]身边能够看到一些直观的东西
[47:24.52]比如说为什么这个地方城区的栏杆那么多啊
[47:27.46]或者为什么这个地方火车站的布局那么差
[47:29.64]如果把它放在一更大的框架里面的话
[47:31.80]你可以更加好的理解为什么会发生
[47:33.96]可能会有更加好的解决方案
[47:35.52]因为你会有比较
[47:36.54]或者会有知道它哪些设体的数据会影响它
[47:39.60]所以我感觉是一个比较好的补充的维度吧
[47:41.76]所以为什么今天会专门讲一个有可能比较深
[47:45.19]或者有有点小枯燥的一个话题
[47:46.91]但其实我觉得还是蛮有意思的
[47:48.63]那今天就先聊到这边
[47:50.59]大家如果对于城市的数据也好
[47:52.91]或者对于信息线也好
[47:54.51]有什么更感兴趣的话题
[47:55.89]或者更想聊的
[47:57.05]也可以在各个平台上面给我们留言
[48:00.19]今天的这一期现在进行时就到这边
[48:02.87]大家再见
[48:03.49]谢谢大家
[48:04.09]谢谢大家
[48:04.97]谢谢大家
[48:05.77]如果有什么探讨的意见的话
[48:07.73]是非常欢迎交流的
[48:14.26]本期现在进行时就到这里
[48:16.44]谢谢你的收听
[48:17.78]你可以在小宇宙
[48:19.00]苹果podcast
[48:20.24]Spotify
[48:21.14]喜马拉雅
[48:22.14]网易云音乐
[48:23.38]荔枝等平台持续订阅我们的节目
[48:25.88]我们下期见
[ar:]
[al:]
[by:AI智能字幕]
[offset:0]
[00:00.00]本字幕由TME AI技术生成
[00:00.13]数据行业里面很大的一个痛点
[00:01.97]叫数据孤岛
[00:02.99]就是我们会说
[00:03.77]虽然新线也每年跟非常多的互联网公司在合作数据
[00:07.73]但我们也会发现
[00:08.61]大家其实越来越守着自己的数据了
[00:11.73]很多名次下降的城市
[00:13.81]他们可能会有一些失落
[00:16.12]但其实我们会跟他讲
[00:17.59]并不是因为你做的不好
[00:19.37]而是你竞争的城市
[00:21.53]他们发展的更好
[00:22.85]所以说
[00:23.33]你的下降不是代表你的不好
[00:24.83]而是你的对手更强
[00:26.53]跑的更快
[00:27.51]最终一个城市发展到底什么是重要
[00:29.97]还是需要靠人类的智慧来解决的
[00:32.13]这是目前的机器算法没有办法去介入的
[00:35.13]包括目前我们对于中国智慧城市的建设来说
[00:37.85]我们也觉得大家都还在趟路的过程当中
[00:40.43]他没有一个明确的一条道路吧
[00:45.99]Hello
[00:46.35]大家好
[00:46.79]欢迎收听不说废话
[00:48.17]严肃观察的现在进行时
[00:50.01]我是未来预想图主编赵慧
[00:51.97]这是一档由未来预想图推出的播客
[00:54.65]关注设计
[00:55.65]城市 商业 文化
[00:58.07]连接你的理想生活
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[01:12.96]大家好
[01:13.52]欢迎收听这一期现在进行时
[01:15.88]我是未来异想图的编辑姜文杰
[01:18.53]这一期我们来聊一聊未来预想图比较常见的城市话题
[01:24.89]比较熟悉我们的听众
[01:26.17]有可能之前都听过我们聊一些城市设计规划方面的一些细节的讨论
[01:32.37]但今天我们会从另一个角度来聊一聊城市
[01:35.33]那就是数据
[01:36.83]那今天请来了两位嘉宾
[01:39.41]也是我的同事
[01:40.67]你们自我介绍一下
[01:42.31]大家好
[01:42.77]我是第一财经新一线城市研究所的负责人沈从乐
[01:46.49]大家好
[01:47.05]我是来自新一线城市研究所负责商务运营的潘潘
[01:51.59]他们所在的组织叫新一线城市研究所
[01:54.73]新一线这个提法
[01:56.47]现在大家经常可以在各种地方看到
[02:00.31]那最早的时候其实就是第一财经周刊那个时候提出的这样一个概念
[02:06.25]然后沈从乐从这个概念出发
[02:08.25]现在成立了一个组织
[02:10.81]专门用数据来研究城市
[02:13.79]做的还挺好玩的
[02:15.11]所以今天想请他来聊一聊
[02:18.56]如何用数据来看待城市
[02:21.08]然后这件事情到底有什么用
[02:23.41]要不先介绍一下现在新一线具体做些什么呢
[02:27.77]嗯
[02:28.43]可能要跟大家从头开始讲起新一线的来历
[02:31.81]新一线其实我们当时在第一财经周刊在二零一三年的时候去提出的一个城市的属性定义的一个概念
[02:38.33]我们其实当时希望是寻找新
[02:40.75]呃
[02:41.01]新的一线城市
[02:41.99]因为那个时候其实北上广深已经是很明确是一线城市了
[02:45.31]然后我们需要通过各线手段去发掘哪些城市是未来有可能成为一线城市的那些城市
[02:51.03]所以我们当时创立的这个概念
[02:52.57]并且通过各种定量和定性的方法去研究这些城市
[02:56.21]那么慢慢的
[02:56.93]我们其实把思路聚焦到一线城市
[02:59.03]因为既然要选出谁会是嘛
[03:01.71]那它其实用数据研究的方式会更加精准一点
[03:04.53]所以我们就会在二零一五年的时候
[03:06.71]成立了一个所有的城市数据的研究团队
[03:09.15]叫新一线城市研究所啊
[03:10.97]然后这个团队每年是会发布城市商业魅力排行榜
[03:14.13]也就是大家知道的新一线排行榜
[03:16.17]然后对中国所有的地级以上城市进行一套系统性的排市
[03:19.89]所以推选出十五个新一线城市
[03:22.17]它基本上是完全靠数据算法来说话的
[03:25.78]那么基于这个城市的榜单
[03:27.94]其实我们也就知道了每个城市它背后在各个面向的一些数据的表现
[03:32.60]所以 因此
[03:33.22]其实我们现在基于这个榜单
[03:35.66]会有传统的城市政府来找到我们
[03:37.98]说能不能帮我们看一下
[03:39.42]我们的城市到底在什么位置上
[03:41.40]他们当中有哪些商据表现
[03:43.20]如果他和一些我们很关心的城市比较
[03:45.50]哪些地方更好
[03:46.26]哪些地方是值得去努力提升升
[03:48.40]能不能帮我们去找一些很深板的分析
[03:50.76]并且做一些对策建议
[03:52.36]所以这块其实也是我们在很多城市里面去服务于政府的一些业务
[03:56.66]那同时呢
[03:57.24]其实还有很多商业公司也会关心这份排名
[03:59.92]因为对他们来说
[04:00.86]在哪些城市去重点布局他们的市场
[04:03.34]过去他们更多依靠一些传统的宏观经济的统计数据
[04:07.22]但其实实际上这些数据并不能完全真实的反映出一座城市
[04:11.30]那同时呢
[04:12.14]他的商业繁荣度和他些市方我们生生活满满度度
[04:15.82]那以他们也会请到我们去帮他们去做一些些深度度城市级别或者城市市部的一些数数据析析
[04:22.04]辅助于他们的商业局
[04:23.27]错 嗯
[04:24.19]等于一开始其实是做一个排名
[04:27.57]然后为了做这个排名
[04:28.85]要建一套自己的数据体系
[04:30.65]接下来有很多人发现
[04:32.73]既然你们有这个方法论
[04:33.87]可以用在更多的际应的地方
[04:35.97]对
[04:36.11]然后你们九点担任一个咨询的角色
[04:39.03]是的
[04:39.46]就我们做了几年的咨询业务之后
[04:41.31]我们会发现很多大家的需求其实通用性的
[04:44.19]所以我们在二零二零年也推出了自己的数据平台
[04:47.35]叫支撑
[04:48.27]在这个平台上
[04:49.11]其实可以更加便捷的去查询到
[04:51.63]首先是我们每年榜单上每个城市的这个细分的指标
[04:54.75]其次也可以查询到中国的整一套商圈的一个划分的体系
[04:58.71]也是每商圈圈的细细的分析
[05:00.69]包括未来我们还会在支识上推出更多大量的城市分析的这些功能
[05:05.19]嗯
[05:05.81]想要先聊一聊排的的一个数分维系
[05:09.53]其实最早提新一线的个细法的时候
[05:13.23]也有有一定的
[05:14.67]怎么说
[05:15.11]时代背景吧
[05:15.95]嗯
[05:16.39]在一二一三年那个时候
[05:18.39]大家开始感觉很多的城市都在大型土木也好啊
[05:22.73]或者 呃
[05:23.52]有很多新的建设
[05:24.66]不单单是北京上海了
[05:26.40]一些过去只在北京或上海可能看到的一些店铺
[05:29.20]也在一些别的城市能看到了
[05:31.12]嗯
[05:31.38]大家就觉得
[05:32.14]好像和中央的距离拉近了
[05:34.90]然以才会有这样的概念
[05:36.10]对吧
[05:36.46]等于是先有了这个直观的感受之后
[05:38.38]才会去观察这个东西的
[05:40.18]嗯
[05:40.70]最开始我们肯定都是一种很感性的经验
[05:43.30]然后慢慢的就是发现
[05:44.66]其实我可以用更梳理统计
[05:46.92]或者说我们说定量的方法
[05:48.22]能够把它们固化下来
[05:49.62]对
[05:49.98]我记得最早的时候
[05:51.30]第一财经周刊讲新一线城市的时候
[05:53.96]会用一些很细节的一些指数啊
[05:55.96]比如什么招商银行指数
[05:57.40]对
[05:57.98]招商银行加大众汽车
[06:00.02]再加
[06:00.56]好像还加万科
[06:01.92]对
[06:02.10]就等于从衣食住行的几个角度
[06:03.92]去把中产阶级这个人群能够筛选出来
[06:07.62]对 就是说
[06:08.40]这个城市里能够有这些公司
[06:10.06]它能够进入的
[06:10.86]然后这些服务渗透的比较深的
[06:13.42]那就说明它在某种程度上是
[06:17.02]呃
[06:17.22]比较进步的
[06:17.86]可以这么说吗
[06:18.40]对 说直白点
[06:19.38]其实就是我们说的供需关系的动态平衡嘛
[06:22.18]嗯
[06:22.68]当你这个城市里面有一定的这种人群
[06:25.55]才会有相应的服务商会来满足你的这个需求
[06:29.03]他提供他的供给
[06:30.27]那当他的供给到一定程度
[06:31.91]他觉得也可以达到这个城市总体需求
[06:33.81]它就基本上会停下来
[06:35.21]所以
[06:35.57]其实在一个比较长的时间周期来看
[06:38.19]我们会发现
[06:39.15]这些商业品牌的落位
[06:41.31]也就是我们说的商业资源的供给
[06:43.03]它其实就能够比较全面的反映出一座城市它的商业地位了
[06:47.25]其实也是现在才会有考虑这个问题了
[06:49.43]过去
[06:49.85]比如说如果放在几十年前
[06:51.37]或者改革开放之前的话
[06:52.49]我们来评价一个城市
[06:53.75]不太会以商业这个维度的
[06:55.61]对
[06:55.81]你为什么么
[06:56.45]那的时候没有什么跨国商业品牌这些东西
[06:59.93]对
[07:00.43]也就是到了
[07:02.27]呃 新世纪
[07:03.25]有可能甚至是第二个十年开始
[07:04.91]对
[07:05.13]二零一零年之后
[07:06.25]大家会讨论了
[07:07.21]哎
[07:07.47]这个地方有没有星巴克
[07:08.81]这个地方有没有肯德基
[07:10.35]麦当劳有几家
[07:11.29]大家其实是在直观的感受里面
[07:13.13]对
[07:13.69]甚至包括是改革开放之后
[07:15.75]市场经济之后
[07:16.85]九十年代
[07:17.51]或者二十世纪头十年
[07:18.79]更多的评价一个城市的标准还是
[07:21.11]呃 人口 Gdp
[07:22.33]以这两个维对吧
[07:23.60]对
[07:23.74]我们看到的一些比较官方的一些城市排名
[07:26.46]也都
[07:26.76]都是讲gdp 或者是财政收入
[07:28.80]这 对
[07:29.18]不光是官方的
[07:30.44]而且包括说外资的咨询公司
[07:32.84]这个巨头进来
[07:33.84]你让他们去研究城市
[07:34.78]他们第一步也会去收集这些资料
[07:36.80]包括是商业公司
[07:37.92]哪怕是我们说选址能力非常强的这一些零售品牌
[07:41.54]他们的数据库里
[07:42.46]你刚刚提到
[07:43.00]这几项数据都是排在最前面的
[07:45.06]因为对很多尤其其境境的品牌牌说要了解中国很难
[07:48.22]那目前城市实数太多了
[07:50.34]而且就是在中国人眼里
[07:51.50]这城城市就是有区别的
[07:53.10]对他们来说
[07:53.80]可能要先去了解
[07:55.22]那先从最基础的数据摸起
[07:57.12]但是长期以来
[07:58.30]一直没有人能够给他们提供到说更丰富的一种数据衡量的指标
[08:03.00]嗯
[08:03.36]那你说说看呗
[08:04.14]现在新一线你们是怎么来排这个城市排名的
[08:07.50]对
[08:07.80]我们从二零一六年定了一个大的定稿
[08:11.66]对于这个城市的商业魅力去做了一个比较确定的框架
[08:15.76]那目前沿用了五年
[08:17.78]马上就要做第六年了
[08:19.04]其实它的大框架是没有改变的
[08:20.84]首先我们会从五个大的一级维度来衡量
[08:24.57]这五个大的一维维度
[08:25.69]第一个叫商资源集集聚度
[08:27.25]也就是我们刚刚一直讨论的这些商业品牌到底到城市里面落到什么位置了
[08:31.77]当然
[08:32.05]在这个里面
[08:32.53]我们会更聚焦于
[08:33.67]比方说我们还会专门去计算它在具体的商圈里面
[08:37.45]它有多强的聚集
[08:38.59]因为难点式的布局
[08:40.37]和聚焦在某一些巨型的商圈里面质量的布局
[08:43.61]它其实对于城市能级也是有影响的
[08:46.03]在这里面
[08:46.41]我们还会再去考量一些基础性的商业指标
[08:48.93]同时呢
[08:49.49]我们在第二个维度会去考量城市的枢纽性
[08:52.17]城市枢纽性
[08:52.75]其实大家从字面上的理解
[08:54.81]可能更偏向于交通啊
[08:56.27]物流啊
[08:56.83]这种人或物的这种流动
[08:59.29]但这里面我们也加了一个商业资源的区域中心度指数
[09:02.65]在这个指数里面
[09:03.49]其实我们更多的去衡量每一个城市它在它区域里面的地位
[09:07.27]把它作为城市同样的一个商业的枢纽性去判断
[09:10.41]其实我们刚刚讨论商业资源布局的时候
[09:12.65]就会有这个概念
[09:13.83]如果一个区域或者一个城市群里面
[09:15.97]某一个城市它的商业资源更高
[09:18.11]它聚集了更多大量品牌
[09:19.57]比方说在长三角地区
[09:20.85]就是上海把
[09:21.77]这其实是有辐射力的
[09:23.26]很多品牌他会优先先去选上海
[09:25.14]然后再慢慢的去到杭州
[09:26.84]南京
[09:27.48]苏州这样的城市
[09:28.82]更特别的就比方说像在成都和重庆
[09:31.30]其实整个西南地区
[09:32.48]它其实像门户一样的
[09:34.06]当一个品牌他说我觉得中国的西部市场重要的时候
[09:36.90]他们第一站一定会是这两个城市选点
[09:39.30]所以这两个城市肯定是当地这个区域里面非常典型的中心城市
[09:45.02]第三个维度
[09:45.66]我们叫城市人活跃度
[09:47.38]这个活跃度它更多的是通过大量的我们手机上用的移动app
[09:52.64]它的这种用户的活跃度来去分析这个城市到底有多少年轻人实实在在是在活跃的
[09:58.26]因为年轻人他其实是app 的重度的使用者嘛
[10:01.60]这个其实我们说的是需求端的数据
[10:04.02]第四个维度
[10:04.72]叫生活方式多样性
[10:06.04]这个其实是一个供需结合的一个状况
[10:08.26]就是在城市里面
[10:09.46]我们不仅仅是在这个城市里工作
[10:12.02]我们还有很多生活
[10:12.98]去享受这座城市的休闲文化氛围的一种体验
[10:16.42]所以在这个里面
[10:17.18]我们会把大量的文化的活动啊
[10:19.10]文化消费啊
[10:20.26]体育活动啊
[10:21.10]这些的多样性去做一个计算
[10:23.71]比方说我们会重点算一个叫城市的餐饮多样性
[10:28.91]在这个里面
[10:29.57]我们会把每个城市里面各种菜系的餐厅参考一个生物多样性的方式去做它的一个算法
[10:37.15]那这里面我们就会看到说
[10:38.39]这个城市里
[10:39.05]它的包容度是不是更强
[10:40.47]它是不是更愿意海纳百川的接受这种餐饮文化
[10:44.21]最后一个维度
[10:45.01]叫未来可塑性
[10:46.67]未来可塑性是我们专门去衡量这个城市里面的以后今后发的一一种潜力的
[10:52.57]这里面包包括我们说的创样性的氛围
[10:54.95]也包括了人才的吸引力
[10:56.51]也包括了消费的潜力
[10:57.75]当然
[10:57.95]这里面我也纳入了一些宏观的数据
[10:59.61]因为我们会觉得说
[11:00.69]虽然我们整个指标其实是和gdp
[11:03.73]人口不是在一个话语体系里的
[11:06.07]但是这些数据它也会对这个城市它未来的发展会有一些影响
[11:10.25]所以在这里面
[11:11.11]我们会还会再多加一个城市的规模与增长的指数
[11:14.55]从了
[11:15.27]刚才其实讲了一个我维度嘛
[11:17.63]对
[11:18.11]我自己其实当时也参与一起帮忙
[11:21.55]对
[11:21.79]肖老师也参与了我们这套维度的建立
[11:24.10]嗯 对
[11:24.98]其实他其中有一些基本的理论基础和框架的
[11:28.78]是的
[11:29.10]包括像那个枢纽性
[11:31.10]嗯
[11:31.24]核心是因为有城市群这个概念
[11:33.20]还有中心城市对周围城市的辐射的这个概念嘛
[11:36.06]是的
[11:36.36]如果你对周围有辐射
[11:37.38]或者说你是区里面那个枢纽的话
[11:39.34]那你的重要性我们觉得可以再提高一下
[11:41.60]跟商业资源这些度啊
[11:43.04]就是我们认为商业比较重要呗
[11:44.98]跟生活相关的一些app 的数据啊等等的
[11:47.72]那是因为觉得这个我
[11:50.08]我们一直说城市中生活的年轻人是这个城市的
[11:53.24]怎么说呢
[11:53.70]主角
[11:54.06]或者说是活力的来源
[11:56.26]这部分过去有可能数据里面都会被忽视掉嘛
[11:58.66]那现在因为有这个数据基础
[11:59.96]可以来部分的量化体现它
[12:01.74]所以可以列进去
[12:03.48]然后未来可塑性嘛
[12:04.54]就是比较少见的一个提法
[12:07.28]对吧
[12:07.60]但是未来可塑性里面指指标都是大家非常熟悉的一些东西
[12:11.08]对
[12:11.40]但是你用重新的角度来看之后
[12:13.86]会感觉不太一样
[12:15.10]嗯
[12:15.52]在这五个一级指标下面的
[12:16.84]还会应该会有一些二级指标
[12:18.22]对 对吧 嗯
[12:18.96]那个就更加复杂一些
[12:19.96]对
[12:20.16]刚才也都有提到一些
[12:21.96]举例到一些
[12:22.68]对二级指标
[12:23.59]它更多的是围绕我们对于这个一级指标的一些展开性的解读
[12:27.67]嗯
[12:27.83]二级指标下面还会有些些级级的指标
[12:30.45]就会 会具
[12:30.99]具体哪些据据来源
[12:33.45]问一个朴素的问题啊
[12:34.47]就是这些数据哪里来的
[12:36.21]嗯
[12:36.31]首先大家能想到就是我们用了很多互联网的大数据
[12:39.36]这些数据其实因为第一财经一直是一个财经领域非常大的一个媒体公司
[12:43.81]所以我们在作为一个第三方吧
[12:46.09]其实我们能够整合到大家比较熟悉的这些常用的app
[12:49.99]他们的开发方
[12:51.33]其实大家数据都有在留存
[12:52.89]那么我们也会跟他们提到一些跟个人隐私无关的脱敏之后的一些数据
[12:58.05]然后够去衡量量
[12:59.47]比方方说我们刚说的城市人的活跃度度
[13:01.39]括括说一些文娱消费啊
[13:03.37]生活式多样性里面的一些数据
[13:05.27]然后另外一个就是我们自己会做很多的数据挖掘和数据的整理
[13:09.75]比方说我们刚刚说的这些消费品牌
[13:12.29]它在城市里面的数据
[13:13.91]然后我们是有有监
[13:15.23]监控们官网网的门店更新的
[13:17.73]然后我们会定期的去把他们的门店到底开到哪里了
[13:21.49]然后有多少家就过去
[13:23.30]就这几年有增有减是怎么样一个状态去做一些自己的算法在里面
[13:28.26]嗯
[13:28.58]我有看过他们那个品牌的列表
[13:30.36]现在有多少家
[13:31.22]现在有一百七十个最主要的核心的消费品牌
[13:35.10]从这些消费品牌的筛选当中
[13:36.42]也可以看出一点我们最近的这个商业趋势的变化啊
[13:39.48]是的
[13:39.96]而且我们最近因为在扩这个品牌库
[13:42.04]我们其实分了三档
[13:43.48]就一百七十个是最核心的
[13:45.22]我们觉得代表性最强的
[13:47.02]然后有五百个品牌是比较主流的
[13:49.68]能够去衡量城市里面大的一个
[13:52.18]因为它这样的话
[13:52.86]就会对一些三四线城市有些覆盖了
[13:55.20]然后还有最大的一级
[13:56.56]其实有将近一万个品牌
[13:58.18]多少大家都听过
[13:59.50]那么这些品牌其实它有动态的变化
[14:01.68]我这两天正好在和我们的这个品牌库
[14:04.14]那多品牌就消失了
[14:06.14]譬如说
[14:06.94]譬如说昨天在看
[14:08.22]艾西西里
[14:08.88]就在上海
[14:09.72]基本上半年都关了过去
[14:11.54]它其实是在清仓
[14:12.60]或者甜品里面还是比较重要的一个连锁品牌
[14:15.18]嗯 对
[14:15.92]其有有一些品牌新多出来
[14:17.58]比方说今年我们肯定会重点关注像泡泡玛特这样的一些品牌
[14:21.42]对
[14:21.60]其实城市它的商业
[14:22.52]它是火的
[14:23.53]所以这里面的指标也会是活的
[14:25.93]嗯
[14:26.45]讲完这个获取的源之外
[14:29.17]都要讲到一个你们评价体系的问题
[14:30.97]比如说最简单的
[14:32.03]不同的指标之间的
[14:33.21]你付给它的权重是多少对吧
[14:35.07]怎么打分
[14:36.31]这个问题
[14:36.91]其实是就比较核心的嘛
[14:38.75]对吧
[14:39.11]对你们来说
[14:39.65]也是应该是一个核心的能力
[14:41.61]这部分分部分能够讲一讲嘛
[14:43.91]嗯
[14:44.07]我们去做这些权重的话
[14:46.29]其实是用到了主客观两种方法
[14:49.61]对 最开始呢
[14:50.33]我们会觉得说
[14:51.61]是不是我们用了大量的数据之后
[14:53.47]我们其实是可以用数据之间来产生它的自己的一个算法
[14:57.31]然后去设定
[14:58.47]它通过数据来控制数据
[15:00.19]然后最后形成它的一套结论呢
[15:02.35]到目前为止
[15:03.09]最基础的数据源到我们的二级维度的统合里面
[15:06.07]其实我们都是用了客观的权重
[15:08.09]客观权重算法这里面
[15:09.19]我们用主成分分析法
[15:10.57]它其实通过每个维度里面数据之间内在的差异
[15:13.57]去决定它的权重是多大的
[15:15.49]然后呢
[15:16.13]我们也试过用客观的权重去把所有的数据统合起来
[15:19.71]但我们会发现它会有一个问题
[15:21.27]就是数据它本身没有智慧
[15:23.78]它是没有灵魂的
[15:24.98]所以它其实能够统合出来的这个城市榜单
[15:27.66]会让我们发现
[15:29.00]有一些我们看中的城市指标
[15:31.02]它其实没有被显得那么重要
[15:33.32]有一些我们觉得地位没有那么高的一些指标
[15:36.06]它反而会被过分的放大
[15:37.96]比如说呢
[15:38.70]具体的细节我有点不太记得了
[15:40.80]嗯
[15:41.00]但是它其实因为它是靠数据之间的差异来决定的
[15:44.06]就有可能有些指标
[15:45.04]它本身城市之间都比较平均
[15:47.92]嗯
[15:48.14]这样的指标
[15:48.66]它有可能权重就会没有那么高
[15:50.72]这个时候其实我们就会觉得
[15:52.60]就纯靠数据这样来决定是不太合适的
[15:55.12]所以我们会邀请到一个专家委员会来专门做
[15:58.34]因为这里面的专家都是比方说城市规划
[16:00.28]城市的经济
[16:01.34]城市的环境
[16:02.36]地理空间这些方面的专家
[16:04.46]通过他们这么多年对于城市的理解
[16:06.80]来对于这些指标去做一个权重打分
[16:10.06]在二级维度到一级维度
[16:12.04]包括一级维度到最终的那个结果这两段上面的这个权重打分
[16:16.10]是请专家来做的
[16:17.54]嗯 我
[16:18.96]我觉得你刚讲的是有
[16:19.88]有
[16:20.00]有一定道理的
[16:20.58]就是比如说有一些
[16:22.12]嗯
[16:22.34]大家直观的一个很要要的据
[16:24.55]但有可能城市之体体现出出特别的差异异或
[16:27.05]或者说它跟另外一些数据产生的那个趋势比较类似
[16:30.39]嗯 对吧
[16:30.93]比如说那些中心的城市
[16:33.15]它有可能交通也是枢纽
[16:34.83]然后某些商业资源也是枢纽
[16:37.81]那如果用一个纯粹的你
[16:39.83]你们刚讲那个客观的方法的话
[16:41.27]有可能他们就没有那么重要
[16:43.29]但是实际上它还是重要的
[16:44.31]是这个概念吗
[16:45.41]类似吧
[16:46.21]反正就是说
[16:47.03]我们会觉得
[16:48.13]最终一个城市发展到底什么是重要
[16:50.45]还是需要靠人类的智慧来解决的
[16:52.65]这是目前的机器算法没有办法去介入的
[16:55.41]那它这个等级比阿尔法go 去下围棋还是要复杂的多太多
[16:59.85]因为城市是一个无比精密的一个运转的仪器
[17:03.69]而且它里面有太多的变量的调整是可以影响
[17:06.85]包括目前我们对于中国智慧城市的建设来说
[17:09.97]我们也觉得大家都还在趟路的过程当中
[17:12.47]它还没有一个明确的一条道路吧
[17:14.99]所以在这个时候
[17:15.67]我们觉得人人的
[17:17.07]尤其其是种种城
[17:18.23]城市领域很资深的专家的介入
[17:20.01]是非常重要的
[17:20.85]嗯
[17:21.51]我有个很简单的问题啊
[17:22.55]就是国外做这种类型的事情的机构
[17:26.46]你们有找到类比的吗
[17:28.56]嗯
[17:28.84]国外其实有一个在国内也比较有名的一个排行榜
[17:32.08]叫jwc
[17:33.28]这个排行榜是英国那边的高校的研究机构在做的
[17:37.02]他们做做法实实我们很类似
[17:38.84]他其实寻找的是这种全球性的生产性服务机构在全球的布局
[17:43.94]就比方说我们说的四大会计计事所所一著著名的全球性的律所
[17:48.48]包括一些全球性的咨询机构
[17:50.22]金融机构
[17:51.24]他括看全机构构数量
[17:52.76]并且且做一一
[17:53.92]嗯
[17:54.20]模模型去全统统起来
[17:55.68]他们会把全球的城市分为阿尔法加阿尔法
[17:58.32]阿尔法减一后贝塔加贝尔法这种方式去做一个判定
[18:02.34]而
[18:02.44]而这套排名
[18:03.16]因为 嗯
[18:03.90]中国城市这几年表现很好
[18:05.40]所以在国内
[18:05.98]这个排名也挺红的啊
[18:08.30]排名好就红
[18:09.28]这个还蛮有意思
[18:11.31]对
[18:11.97]有因为排名特别差
[18:12.93]可能也会红
[18:14.09]这个就涉及到你们这个排名每年都会引起一些争议
[18:17.11]嗯 对吧
[18:17.61]我们这个社会一个特点
[18:19.87]就是涉及到地域之间的比较
[18:22.35]大家就会变得无比严肃认真
[18:24.29]对
[18:24.71]尤其我们发现
[18:25.65]我们的整一个受众群体里面
[18:27.83]男性比例也挺高
[18:29.05]可能跟虎扑是一群人吧
[18:30.77]就是大家都有竞技意识
[18:32.29]咦
[18:33.47]不过确实是的
[18:34.17]就是因为新一线的这个排名里面
[18:36.67]成都每次都排在新一线城市的第一名啊
[18:39.95]重庆就很受不了
[18:41.61]但重庆这两年名次也有在提升啊
[18:43.59]对 然后还有
[18:44.77]比如说在江苏省
[18:46.33]对吧
[18:46.69]大家著名的大内都是
[18:47.93]对
[18:48.15]大内都是神
[18:49.21]有的时候苏州会上
[18:50.65]有的时候无锡会上
[18:51.87]对
[18:52.45]苏州这几年排名非常稳定
[18:54.07]都是很靠前的新一线城市了
[18:55.87]但无锡有近有出
[18:57.17]已经好几年了
[18:58.17]然后就可以开始开嘲讽
[18:59.97]是苏州主要是和南京之间好像还有较量
[19:02.71]对
[19:02.89]南京会经常不服
[19:03.85]因为这几年苏州都在南京的前面嘛
[19:06.19]对 嗯
[19:06.99]为什么他们更容易吵呢
[19:08.05]就是因为觉得
[19:08.67]呃
[19:09.15]一个媒体评出来的这个东西啊
[19:12.20]还带上了商业魅力
[19:13.74]有
[19:13.92]有可能人家天然的会觉得你是不是一个偷钱的一个排名
[19:18.22]但这个是一个很正常常现象象
[19:20.30]可能因为经济发展太快了吧
[19:21.88]大家对于广告这个东西有天然的敏感性和天然的质疑性
[19:26.42]大家会总总会觉得
[19:27.64]每件事情里面总会有商业利益在推动
[19:30.18]这个阴谋论很普遍
[19:31.76]你要了解
[19:32.34]用大数据做榜单的人
[19:34.10]其实是很难动手脚的
[19:35.96]因为这个数据的量太大
[19:37.80]以及它里面的这种算法过于的复杂
[19:40.36]复杂到即使是去调整
[19:42.22]其实也没有多大的空间
[19:43.74]所以它其实是很难打破我们已经建立了这么多年的一套体系去做一些动作的
[19:50.02]它其实做不出来
[19:51.22]呃
[19:51.42]所以其实大数据的榜单才是真正的比较客观的去反映一个城市真实面貌
[19:58.10]你想
[19:58.40]一百多项维度的指标
[19:59.72]你要怎样去通过这些各家互联网巨头提供的这些数据
[20:04.28]你要怎么样去调整到让某个城市怎么着
[20:08.02]对
[20:08.56]而且我们还能每年都是能够拿出很真实的数据告诉你
[20:12.75]这个里面人家就是很强的
[20:14.61]所以在这块上
[20:15.67]其实我觉得我们自己是有在坚持用比较科学的方法去在做城市的这种数据研究和城市的排名的
[20:24.51]我们相信我们的这套应赛和我们对于城市的排解
[20:29.17]还是有很大的真实的数据价值的
[20:32.75]而不是让大家觉得
[20:34.53]好像又有人加做了一家排名
[20:36.55]不是这样子的
[20:37.63]我这里可以补充一个点
[20:39.07]就是很多名次下降的城市
[20:41.47]他们可能会有一些失落
[20:43.79]但其实我们会跟他讲
[20:45.25]并不是因为你做的不好
[20:47.03]而是你竞争的城市
[20:49.21]他们发展的更好
[20:50.47]所以说
[20:50.93]你的下降不是代表你的不好
[20:52.49]而是你的对手更强
[20:54.17]跑的更快 对
[20:55.15]不进则退
[20:56.03]因为在中国
[20:56.63]尤其是头部的城市的竞争里面
[20:58.63]非常明显的就是太多的城市有抓住一些机遇就起来了
[21:02.71]所以对于一些老牌的
[21:04.07]尤其是很多过往还是明星城市的城市来说
[21:07.27]没有找到最近十年的一个风口或者是新的发展
[21:11.28]很容易就落后于别人
[21:12.58]嗯
[21:12.84]举个例子呗
[21:13.72]中国有五个计划单列列市
[21:15.98]这五个城市也都是沿海开放城市
[21:18.54]大连 青岛 宁波
[21:20.46]厦门 深圳
[21:21.72]在这个里面
[21:22.38]势头强市辐洪的就只有深圳一家
[21:25.14]其他四个城市其实都是进进出出
[21:27.64]像大连
[21:28.30]它其实是二十年前的明星城市
[21:30.10]那个时候做软件信息服务外包
[21:31.80]它接了很多日本的单子
[21:33.46]后来还接了很多欧美的城市
[21:35.04]但这几年
[21:35.72]因为这个其实是一个劳动力密集型产业
[21:37.68]然后在现在中国全民互联网的这个情况
[21:40.30]它其实是一个相对没有那么符合潮流的一种产业了
[21:44.10]然后它又没有新的一个趋势出来
[21:46.06]所以现在大连大量的人才城市那括厦门
[21:49.08]城市的地域比较局限
[21:50.76]人口数量确实不多
[21:52.14]它可以用的资源比较少
[21:53.70]至今为止
[21:54.22]还基本上局限在厦门的岛上
[21:56.48]所以在这种资源条件不够大的情况下
[21:59.32]它的城市辐射力和城市能级其实是很难上去的
[22:02.38]所以这两个城市这几年都没有成为新一线城市那样城市目前都还是很宜居
[22:07.28]而且还是有一些不错的一些表现的一些城市
[22:10.28]但只是说有更多的城市超过了他们
[22:12.37]这个确实是的
[22:13.57]过去城市的主政者也好
[22:15.53]或者你在这个城市生活的人也好
[22:17.39]对这个城市的判断更多的是借用一些行政的级别也好啊
[22:22.87]或者说是以官方资源的部署来看的
[22:25.49]比如说你
[22:25.95]你是不是一个计划单劣势啊
[22:27.87]或者是一个省会城市啊等等的
[22:29.87]但是因为现在对于商业品牌或者公司来说的话
[22:33.43]它相对还是自由流动的嘛
[22:35.45]他不会完全按照规定好的标签来集中的一些资源
[22:39.47]所以就可以看得出城市的技术的能力差异
[22:42.41]自然的一些东西会体现出来
[22:44.15]对 潘盼
[22:44.93]你刚刚说
[22:45.33]有很多的城市在看到这个排名如果自己下降的时候
[22:48.89]会比较着急
[22:50.51]这些着急的它具体是政府里边的人吗
[22:54.51]还是
[22:55.89]对的
[22:56.23]我们有接触到一些政府的人
[22:58.97]他们其实是有一些作为以前的明星城市的一种骄傲
[23:03.37]只看到排名不理想的时候
[23:05.25]他们就会来追问
[23:06.43]这就是是为什么他们会很认真的去拿我们的分数和权重去计算
[23:11.35]嗯
[23:11.51]这个我感觉还挺有意思
[23:12.41]就他们这个背后的心态
[23:14.35]说明每个城市还是蛮在意锦标排名的
[23:18.15]记得过去看一些学术的文章
[23:20.27]就会讲到中国的一些地方的行政体系里边的晋升一个规则吧
[23:25.85]比如说gdp 锦标赛啊
[23:27.55]还是很在意这些同级别或者同地位的城市之间的比较的
[23:32.45]在媒体上面有个公开的展露的话
[23:34.45]确实会对他们的工作产生一定影响是吧
[23:36.99]是
[23:37.31]就我能够感受到
[23:38.73]有时候我们的指标的前进或者后退
[23:41.17]尤其是那个新兴线标签有没有打在他们身上
[23:43.67]越来越像一个政绩
[23:45.27]当然
[23:45.53]这个其实也跟这几年政府官员的心态的转变有关系
[23:49.35]我们说在十几年前
[23:50.85]就是gdp 导向是很重的
[23:52.65]Gdp 好或者不好
[23:53.79]这是他们自己的工作成绩单嘛
[23:55.94]但这几年其实也没有再强强了
[23:58.12]大家都开始说
[23:59.04]说不要危及地p 论
[24:00.50]就这个也是整个中央对他们的一个要求
[24:03.14]但他们也会越来越把重心转移到他的市民是不是能够在这座城市有更幸福的一种生活
[24:09.64]我们的这套指标的幸福感是还有很大的相关度的
[24:13.14]所以他们也会觉得说
[24:14.12]哎
[24:14.26]这套指标也许能给我的工作带来一些更加符合预期的一些参考
[24:20.18]所以
[24:20.46]真实的我们去跟他们详细的摊开去聊那些指标的时候
[24:23.40]他们会发现
[24:24.24]哦
[24:24.44]原来这个东西我做的不好
[24:25.66]我是有空间可以去改进的
[24:27.96]对
[24:28.30]一方面也是因为现在移动互联网的普及
[24:31.58]就是有这些数据可以让他们能够评判一些过去不太方便评判的一些事情
[24:35.89]另一方面的话
[24:36.58]也是改善所在城市人民生活啊
[24:38.98]对于这些管理者来说
[24:40.78]这个就是他们的指标
[24:42.02]有可能他们拿到那些kpi 会更加具象一点
[24:46.40]但是对他们来说
[24:47.86]有可能跟过去完全不一样
[24:49.32]自己还不一定有明确的抓手
[24:50.70]他能看到一些更加具体的细分的排名指标
[24:54.48]或者一些别人的案例的话
[24:56.34]对他来说
[24:56.92]是一个直接就可以拿来用的东西
[24:59.46]中国的地方政府的官员
[25:01.72]他们其实是很早就开始接收到一套以数据思维来驱动工作目标的一种方式
[25:08.50]因为过去他们的gdp 啊
[25:09.94]人口啊
[25:10.26]这些宏观经济指标也是他们的kpi 嘛
[25:13.22]就他们其实是落到数字上
[25:14.84]他们现在整体的思维定式也是在
[25:16.82]你给我一个框
[25:18.00]这个框我能够去按照指标一条的梳理
[25:20.68]我能够去提升的
[25:21.74]那就是整体的一些事情
[25:23.72]比方说
[25:24.14]其实这几年营商环境的建设
[25:26.30]其实里面很大的一个驱动力就是来自于续航的标准
[25:30.47]它其实也是条目清晰的告诉你
[25:32.71]哪些事情是该提升的
[25:34.33]过去大家可能会觉得这个词很虚
[25:36.17]到底什么是营商环境
[25:37.65]但当有人帮你把条条框框给你理好
[25:39.79]告诉你只要这个做到
[25:40.81]那个做到了
[25:41.43]那是营商环境就会提升的时候
[25:43.23]他们有抓手可以去做
[25:45.47]嗯
[25:45.63]对于这样的一些组织来说
[25:47.01]你只要给他明确的一条要求
[25:49.53]他就肯定可以帮你达到
[25:51.31]对
[25:51.45]但是如果没有明确的要求
[25:53.25]他就不知道怎么办
[25:54.69]我有听潘潘讲过
[25:56.19]出了这个排名之后
[25:57.77]做了几年
[25:59.09]会有很多人过来提需求
[26:01.21]最多的需求是什么样子的
[26:02.97]我会来从这个排分析框架里边来获取一些东西呢
[26:07.61]来的部门还挺多的
[26:09.67]一个就是政府这一边做规划的一些朋友
[26:12.87]还有一些商业公司
[26:14.53]他们可能会对城市的拓展和发展有一些研究的需求
[26:18.79]还会有一些在校的学生
[26:20.43]他们可能会有一些研究的课题
[26:22.49]还有投资的公司也会有
[26:24.23]我感觉对数据需求的公司和领域还挺宽泛的
[26:29.30]会比我们原先设想的那些更多一些
[26:32.06]但是来的需求当中呢
[26:33.72]会有一些对大数据误解
[26:36.30]他可能直接是很想要到一些原始的数据
[26:39.48]但他其实会发现说
[26:40.84]很多人花了很高的钱拿到这些数据
[26:43.16]他也并没有办法去做更好的处理
[26:45.32]而且也得不到他想要的一些结论和结果
[26:48.42]大数据真的不是万能的
[26:50.56]那他可能有几个点
[26:52.16]一个就是说
[26:52.78]现在的这个数据收集
[26:54.28]它都是有一些的限度的
[26:56.70]而且就是如果你要买到全量数据很贵
[26:59.18]而且就是很多人拿到全量数据
[27:00.66]他也没办法处理
[27:01.90]还有一点的话
[27:02.58]就是数据自己的维度上面
[27:04.14]他可能还会有一些偏差
[27:05.76]在这个时候分析的话
[27:06.96]你是要知道这些偏差点在哪里的
[27:09.42]他其实对我们也好
[27:10.86]对我们的客户也好
[27:11.82]他提出了一个非常高的要求
[27:13.78]就是说你要既要有对业务本身有很深的了解
[27:17.28]你还要了解这些大数据背后的一些优势劣势在哪里
[27:21.24]缺陷在哪里
[27:22.34]同时你要想到哪些数据可以在哪些维度上去支撑
[27:25.74]所以现在真的是一个大家互相探讨和去研发的一个过程
[27:31.79]这个时候的话
[27:32.75]我觉得是可以借助一些我们的力量的
[27:35.15]因为我们在数据这个领域也做了五年多的一些深耕
[27:38.73]所以说我们对数据有一个更好的理解
[27:41.87]我常常会打一个可能不太恰当的比喻
[27:44.85]就是说数据呢
[27:46.03]是很多的食材
[27:47.71]那我们其实做的呢
[27:49.03]是一个厨师的作用
[27:50.89]我会了解你需要什么样的营养
[27:53.89]你需要什么样的口味
[27:55.45]那么我们会找合适的食材来为你提供这套数据的晚餐
[28:01.63]我其实建议很多的合作伙伴
[28:04.11]可以把你的最终的需求跟我们一起来分享
[28:07.21]因为我们可以看用哪一些数据
[28:10.15]以什么样的方式可以更好的实现
[28:12.83]因为很多时候
[28:13.81]可能他们想达到的那个目的
[28:15.57]目前是没有一些现成的数据可以去实现的
[28:19.17]但是以我们的经验
[28:20.49]其实可以通过其他的一些方式
[28:23.09]曲线救国
[28:24.53]得到一些趋势
[28:25.81]也可以得到一些有代表性的结论
[28:29.26]比如说呢
[28:29.90]他们会有提什么就是目前还达不到的要求
[28:33.68]比如说他就说
[28:34.38]我很想知道这里的消费情况
[28:36.70]那其实大量的消费的数据
[28:38.40]其实是在两大巨头的手里的
[28:40.94]这两大巨头的关于消费的数据
[28:43.08]是在公开合法的渠道上应该是无法获得的
[28:47.04]所以说
[28:47.44]如果他想直接拿到这个数据
[28:49.44]是很有难度的
[28:50.92]那目前有一个合法的渠道
[28:53.28]但是他可能在市场的覆盖量是比较有限的
[28:56.22]但是其实有限的数据
[28:57.80]经过我们的一些分析和拆解的话
[29:00.42]也能够找到一些对他的研究的结论是有些帮助的东西的
[29:05.80]这个跟你大家的常识或者说是直觉还有点不太一样
[29:09.40]大家会觉得
[29:10.04]有了这些移
[29:11.06]移互
[29:11.30]互联网沉淀下的数据据应该是更多的
[29:13.63]过去有可能很多东西你没有统计过
[29:16.44]或者没有被测来的
[29:17.82]但你现在应该有更多的数据能够去追踪各种各样的行为的结果
[29:21.48]反而是有一些比较基础的
[29:23.82]像消费这个大家感觉好像很基础的东西
[29:26.08]其实是拿不到的
[29:26.98]对
[29:27.10]其实这个里面是数据行业里面很大的一个痛点
[29:30.24]但数据孤岛就是
[29:31.48]我们会说
[29:32.04]虽然新线也每年跟非常多的互联网公司在合数数据
[29:35.98]但我也会发现
[29:36.68]大家其实越来越守着自己的数据了
[29:39.44]但是几年跟大家合作的时候
[29:41.24]大家更open 一些
[29:42.58]有些数据指标比较愿意开放出来的
[29:45.54]但是现在大家会觉得说
[29:47.10]首先数据是一家公司非常重要的风产
[29:49.66]其次它有一些法律的风险
[29:51.32]因为有些数据
[29:52.18]它其实确实是建立在人的行为之上
[29:54.28]去做进一步的整理和统合出来的指标
[29:57.24]那么这个里面到底会不会涉及到个人股司
[30:00.22]也是很多公司在法律风控上的一个讨论
[30:03.10]那更重要的是
[30:04.22]目前整个互联网的竞争比较的红海
[30:08.21]在这个里面
[30:08.89]其实大家会防着竞争对手也好
[30:11.35]或者防着未来潜在的竞争对手也好
[30:13.93]他们也会没有那么愿意的开放数据
[30:17.13]暴露它的一些业务革新的要素
[30:19.85]还有最大的一个问题
[30:20.75]其实是中国的数据向来都不是一个公共资产
[30:24.67]这个和在欧美的情况不太一样
[30:26.39]尤其是美国
[30:27.07]它其实大量的人口数据
[30:28.55]政府数据
[30:29.03]它是开放的
[30:29.83]它是一个公开数据
[30:31.13]但在中国
[30:31.81]所有的数据
[30:32.39]大家都认为是私产
[30:33.67]一家企业的资产也好
[30:34.79]政府的私产也好
[30:35.73]政府某个部门的资产也好
[30:37.53]大家开放意识是不在骨子里的
[30:40.17]所以在这个情况下
[30:41.37]你即使是有人想要帮助大家能够把数据开放出来
[30:45.73]但它内身的动力比较小
[30:47.31]所以现在中国的
[30:48.67]尤其是互联网大数据
[30:49.95]它的孤岛性是越来越强的
[30:51.87]嗯
[30:52.41]数据是越来越多了
[30:53.47]但是藏着的这个习惯还是保留下来了
[30:56.83]我之前有听从乐讲过
[30:59.09]同样的一些基本的比如说就业或者生育的一些数据
[31:02.69]在有的省份城市
[31:03.85]它有中的的数据
[31:05.29]向来清晰
[31:06.44]但有的地方
[31:07.10]有可能这两三年清晰
[31:09.10]莫名其妙少了几年
[31:10.66]就是没有一个统一的标准
[31:12.68]对
[31:12.84]因为首先统计部门做的数据
[31:14.90]它更多是服务于政府内部
[31:17.08]甚至是服务于政绩的
[31:18.90]包括前几年公开的有好几例城市的gdp 调低的这种案例
[31:23.04]都说明在过去
[31:24.08]大家花了很多的小心思去把一些数据做的漂亮
[31:28.12]所以本身这种数据也没有一个条例
[31:31.54]没有一个法规去强迫大家去公开
[31:34.10]所以就会导致很多数据它不愿意开放出来
[31:36.64]因为一旦开放出来
[31:37.94]你就可能会受到质疑
[31:39.58]会受到数据核对
[31:41.02]比方说
[31:41.42]我去核对过一些城市
[31:42.80]它过去几年的所有的详细的gdp 数据
[31:46.14]我会发现是对不上的
[31:47.54]他今年是这个数字
[31:48.62]明年是那个数字
[31:49.52]即使去问他内部的人
[31:51.00]他也讲不清楚
[31:51.92]因为这个里面有层层的调整和层层的核对
[31:55.14]甚至一些口径的变化
[31:56.64]所以在这个层面上
[31:57.94]目前来说
[31:58.52]底子不是特别好
[31:59.70]嗯嗯
[32:01.60]你们现在因为做的数据的时间也比较长了
[32:05.02]会不会反而看待城市的角度或者是全面性实上面数据有没有一些不足或者先天的缺陷的
[32:13.10]就是现有这些数据
[32:14.80]嗯
[32:14.96]我们是有一些遗憾的
[32:16.52]比方说
[32:17.24]刚刚潘湾说到的
[32:18.42]关于于消费费费据数据据
[32:20.22]不光是我们的合作伙伴或者我们的客户
[32:23.28]他们对他们很感兴趣
[32:24.42]我们也同样很感兴趣
[32:26.08]因为消费可以反映出城市里面方方面面活力
[32:29.08]但现在中国整体的这种线下消费的大量数据
[32:32.32]包括线上的消费
[32:33.26]其实都垄断在几家巨头手里
[32:35.42]这些数据如果长期埋没起来的话
[32:37.86]其实很多面向我们是不清楚的
[32:39.70]比方说
[32:40.06]我们曾经想过
[32:40.90]有没有可能去做中国的地摊经济
[32:43.18]我们说的这种配料
[32:44.38]料理 路边摊
[32:45.78]这些数据过去是真没没办法统计的
[32:47.78]但为过去大家都线线下现金交易嘛
[32:50.20]它其实没有留下痕迹的
[32:51.96]但是其实现在扫个码就能付钱的模式
[32:54.70]它有大量数据是可以去做的
[32:56.48]甚至是说
[32:57.44]你的手机在这个位置上
[32:58.92]这个数据所有方
[32:59.86]他可以很容易的知道中过哪些地方是有非常有活力有生气的小商贩在深夜在活动的
[33:07.09]但这些数据我们从来没有看见过
[33:08.83]包括我们也跟他们沟通过
[33:10.45]是不是能够提出来这样数
[33:11.51]大家都觉得idea 很好
[33:12.87]但是数据拿不出来
[33:14.71]这些大商贩活动的地方
[33:16.37]就是我们说的商业的本质
[33:17.93]这个地方有需求
[33:19.19]然后我能够提供服务
[33:20.63]它最后会形成一个商业交易的场所
[33:23.45]这种地方
[33:23.91]其实对于城市的规划
[33:25.97]城市的运营
[33:26.87]甚至城市的细枝末节这种精细化绣花针式的管理来说
[33:30.17]都很重要
[33:30.67]但实际上
[33:31.69]这些数据其实目前拿不到的话
[33:33.40]它其实会有一些遗
[33:34.41]遗憾 嗯
[33:35.71]我想到另一个例子
[33:36.81]就是之前和清现在的同学一起合作过大学的排行榜
[33:40.57]就会发现
[33:41.07]一些最基本的指标
[33:42.41]也是各个大学开放程度差别非常大
[33:45.41]有的大学有可能它会把每年不同学生出国交易的数据都很清楚的列在官网上
[33:52.39]有的大学是你直接过去问的
[33:54.11]他说我们目前拿不排
[33:55.49]遗憾
[33:56.17]可想而知
[33:56.85]开放的习惯或者是规范
[33:58.31]还是跟国外差距蛮大的
[33:59.65]国外的话
[34:00.61]如果是做媒体或者跟一些信息打交道的行业的话
[34:04.16]会有一些比较大的平台
[34:06.38]各个领域的付费也好
[34:08.04]免费也好的
[34:08.68]你可以拿到非常完整的基础的数据嘛
[34:11.64]所以一些基本的东西
[34:12.86]大家都是能够看到的
[34:14.72]但口啊
[34:15.34]人欲啊
[34:15.78]就业啊
[34:16.74]医疗啊
[34:17.30]消费啊
[34:17.92]这种数据都是很公开的
[34:20.44]但是在内地的话
[34:21.64]有可能这方面习惯不是这样
[34:24.68]对这方面可能还有待慢慢的去调整
[34:27.92]和大家一起的去进步
[34:29.76]嗯
[34:30.24]对这直有一个比较好奇的地方
[34:32.16]就是这些公司
[34:33.36]一一品品牌比如泡泡马特也好
[34:35.44]或者星巴一克也好
[34:36.72]我要在哪个地方开店
[34:38.22]这也不是一个新鲜的事情
[34:40.24]他们应该在国外也好
[34:42.52]在中国也好
[34:43.16]都做了很长时间了
[34:44.38]他们应该有一套自己的方法论了
[34:46.74]为什么还需要找一个新的机构来获取一些新的东西呢
[34:50.62]这个对他们来说
[34:51.30]真的有什么信息增量
[34:52.82]或者说是真的会帮助他们改变一些决策方式吗
[34:56.24]会的
[34:56.66]这里面其实是一种方法论的更新
[34:59.44]传统的这种选址
[35:00.56]他更多的看几个点
[35:02.39]一个是首先我要选城市
[35:04.21]那选城市
[35:04.81]我要看他的宏观表现
[35:06.23]预判一个市场的蛋糕有多大
[35:08.55]然后他再去想
[35:09.41]我在这个里面可以切多大的蛋糕
[35:11.47]可能他通过一些宏观的分析
[35:12.79]他就要做然后自己的一个竞争策略是怎么样的
[35:15.77]我自己的店和自己店里多近
[35:17.53]我和我的竞争对手的店里多进
[35:19.89]包括说他也要去看他物业条件
[35:21.83]比方说有些店他必须要选在路边
[35:23.97]那么哪些地方有路边
[35:25.13]有些店是必须要选在商场
[35:26.67]那么哪些地方有商场
[35:28.07]这些其实都是物业空间的条件
[35:30.07]然有就是是他的承租能力
[35:31.89]比方说有些店他就是完全没有办法开
[35:33.91]市中心心贵的商场
[35:35.11]那他肯定是不看的
[35:36.25]像这种选址
[35:37.37]过去就是有了一定的逻辑
[35:39.27]过去十年
[35:39.89]在中国
[35:40.31]大数据这个行业进步非常快
[35:42.13]所以会导致在中国做生意的很多人会想
[35:44.61]哎
[35:44.87]我是不是有更加符合我想象的一些数据
[35:47.79]比方说大家就会提消费数据
[35:49.57]我能不能告诉我这个商圈里的人群画像是什么样子的
[35:52.75]那如果我是一个定位年轻的品牌
[35:54.61]我就想选一些跟我的受众更匹配的一些商圈
[35:58.15]而如果我是一个家庭型的品牌
[35:59.67]我就会去选一些年龄层等级更高
[36:02.12]或者说他整个商圈里面的年龄分布更均致的一些商圈
[36:05.96]甚至有一些商家
[36:07.02]他其实是想知道经过我这个待选位置的门口的这些人都是什么人
[36:11.58]他想精确到具体的地址
[36:13.50]当然还有一些
[36:14.40]呃维度
[36:14.98]比方说我们会去做城市地块的一种分类研究
[36:18.66]就是这个地方
[36:19.74]他大概目前的空间里面已经有的设施也好
[36:23.24]还是他叫过往的人流也好
[36:24.68]它是什么样的属性
[36:25.56]就可以帮帮他这个地块块其实一一些类类
[36:29.06]这样的话
[36:29.50]当去真正选选址时候
[36:30.64]我就是上帝视角
[36:31.58]我只需要筛选出适合我这些产品的去
[36:34.82]我再去精确的看他的物业条件怎么样
[36:36.78]他的人群怎么样
[36:37.64]我再去仔细分析
[36:38.60]他其实就把原来的选址的模型当中
[36:41.66]插入了很多新的方法
[36:43.32]这些新的方法其实现在都还在一个探索的过程当中
[36:46.72]所以很多品牌找到我们去聊
[36:48.62]也是希望说能够在他们既定的策略之外
[36:52.42]加上一些符合商业规律
[36:54.84]同时又能提升选址效率
[36:56.68]甚至是提升转化效率的一些方法
[36:59.96]大家总归还是想花更少的投入去做到更准确的选址嘛
[37:04.77]所以在这个精准度的提升上
[37:06.19]其实还有很大的进步空间
[37:08.69]嗯
[37:09.05]可能还有一个大的环境
[37:10.81]就是中国过去四十年是高速发展的一个阶段
[37:14.09]就是那个时候
[37:15.03]感觉你只要圈块地
[37:16.89]然后你就可以很快的有到很好的回报
[37:19.97]但是现在的话
[37:21.01]我觉得就有点像互联网的下半场一样的
[37:23.57]大家已经从一个增量的市场
[37:25.81]进入到一个存量的市场
[37:27.49]大家就是要做一个更精细化的运营的阶段
[37:30.95]可能你的每一次选择
[37:33.27]它不仅仅是你的投入
[37:34.61]你可能还伴随着很大的机会成本
[37:37.39]这个时候你的每一个决策都要更慎重
[37:40.15]因为不是像在过去这么四十年
[37:43.27]过去二十年前吧
[37:44.69]或者十年前吧
[37:45.91]投入的相对风险它没有那么高
[37:48.31]但是现在的话
[37:49.29]大家的竞争都非常激烈
[37:51.09]所以说
[37:51.53]可能我们接触到的很多客户
[37:53.43]是希望借助于大数据的这个工具
[37:55.87]能够帮他去做一些更精细化的一些决策的支撑
[38:00.65]嗯
[38:00.97]我脑子里能设想的就是说
[38:03.33]零售的品牌啊
[38:04.35]或者消费的品牌
[38:05.29]来咨询机构来问一些数据
[38:07.35]嗯
[38:08.44]除此以外
[38:08.80]还有在你们的预料之外的一些公司找上盟过吗
[38:12.92]汽车行业 对
[38:14.10]汽车行业
[38:14.90]我们最近在有涉足
[38:17.00]真的吗
[38:17.62]他们要干嘛
[38:19.12]他之前其实自己内部也有一个这样的数据平台
[38:22.72]这个平台上面有他们自己的内部的信息
[38:25.24]当然
[38:25.56]我们也想去做一些可视化的东西
[38:28.34]去看他们的竞品的一些分布
[38:30.60]因为以前四s 店是分布在比较交泄的地方
[38:33.86]但是这几年
[38:34.82]大家越来越多的在奢聘末里面可以去看到一些城市体验店了
[38:39.96]当新的这种竞争发现之后
[38:42.38]大家会发现说
[38:43.36]哎
[38:43.72]那我是不是也要开始关注这些市区的商圈的一些变化
[38:48.02]那么我们的这套可视化的工具和平台
[38:52.08]可以很好的帮助他们比较直观的去看到一些东西
[38:55.88]当然
[38:56.08]我们现在也在进一步的探讨
[38:57.82]就是说我们的数据
[38:59.22]以及我们这套工具
[39:00.58]可以怎么样更好的去提升他们的一些效率
[39:04.12]这个倒是一个越来意思的
[39:06.48]因为汽车公司对于城市市区里面的商业
[39:10.23]他是一个新手
[39:11.13]他过去不用关心这个东西
[39:12.65]但他现在有可能需要越来越多在意了
[39:15.25]还有一个就是
[39:16.23]呃
[39:16.35]我经常看新一线公众号会发一些垂直细分的一些排名研究
[39:23.85]比如说哪个城市日料多
[39:26.23]哪个城市健身馆多
[39:28.67]分布的特点有什么之类的
[39:31.37]像这种细分的领域的排名也好
[39:35.61]研究也好
[39:36.23]是不是相对可以做到比较完整的分析
[39:38.63]或者说是一个比较清晰的判断
[39:41.15]对细分的判断
[39:42.17]他肯定会更有针对性
[39:43.93]因为我们有时候甚至会加入一些具体到这个行业里面那些商业的洞察在里面
[39:49.79]像这些维度的话
[39:50.99]它因为是比较细分的领域
[39:52.59]数据也比较的稳定
[39:53.93]所以他长期监测来说
[39:55.31]可能也会更有意义一点
[39:57.09]当然
[39:57.41]我们也检讨
[39:58.29]就是说
[39:58.55]是不是每一样东西都要做成一个排名来告诉大家这个东西
[40:02.79]是是
[40:03.27]是一个研究
[40:04.71]我们会去做一些
[40:05.87]比方说最近行业做的一些排类分析
[40:08.62]就是很多时候
[40:09.76]谁和谁像
[40:10.62]其实也很影响决策
[40:12.18]嗯
[40:12.72]这个是什么意思
[40:13.96]就比方说
[40:14.46]我们前段时间做了一个上海地铁的一个研究
[40:16.59]我们想研究说
[40:17.40]上海三百多个地铁站
[40:18.88]哪些地铁站之间是很像的
[40:20.76]哪些地铁站之间它是有差异的
[40:22.78]比方说
[40:23.62]在上海有一些地铁站
[40:25.22]它专门是和产业园区是布局在一起的
[40:28.54]这个里面又会分
[40:29.52]有一些它是产权融合做的很好的
[40:31.68]就比方说可以在这里上班
[40:32.94]我同时也可以住在附近
[40:34.26]但有些地方
[40:34.86]它可能是纯产业园区
[40:36.16]它就是一个办公目的地的
[40:37.80]那这种地方
[40:38.52]其实对于商业的选址配置也好
[40:40.86]甚至包括说产业产业的布局也好
[40:43.06]它其实都会有一些影响
[40:44.70]但刚想分类类比的这个话题
[40:47.02]我觉得还蛮有意思的
[40:48.34]给它分完类之后
[40:49.42]有什么用吗
[40:50.80]比方说
[40:51.82]像我们知道有些便利店
[40:53.56]它特别愿意开在产业人口密集的地方
[40:56.60]对他来说
[40:57.30]它可以批量性的
[40:58.14]我直接就把这些产业性的目的地选出来
[41:01.20]就因为现在很多商业的话
[41:03.08]它其实会有一个路径依赖嘛
[41:04.50]就是我这个东西
[41:05.60]某一种产品线
[41:06.52]它就适合一个什么样的一个区位
[41:08.61]当我帮他把这些同样的趣位都筛选出来之后
[41:11.03]他会比较容易去做决策
[41:12.81]我给他一个榜单
[41:13.55]他其实不知道自己不可能所有的产品都是布局在头部的
[41:16.87]但是如果我做好分型分类的话
[41:18.79]他其实就可以更容易的找到他自己想要那个区间段
[41:21.85]这个我觉得还是蛮有意思的
[41:23.27]不是一个横向比较
[41:24.49]或者你要去帮助为赶超鼻的这个概念
[41:27.45]而是你可以换一个角度来理解你的需求
[41:32.91]我问一个你们做商业报道经常会问的问题啊
[41:35.27]就是做你们这样类似事情的同行
[41:38.29]现在在国内多吗
[41:39.67]嗯 会有一些
[41:40.91]但是大家的侧重点不太一样
[41:43.55]那他们是怎么来做的呢
[41:44.93]嗯
[41:45.37]就是现在因为整个城市的数字化转型嘛
[41:49.01]点是很热的
[41:50.03]所以我们可以比较傲娇的
[41:51.75]比较自豪的说
[41:52.77]几个互联网大厂在做的智慧城市啊
[41:55.29]或者城市大脑这种类型
[41:56.53]也算是我们的同行
[41:57.89]他们做的更多的可能是具体到城市的运营管理的某一个细节
[42:01.91]然后去实现用大量的大数据辅助到城市更精细化的管理
[42:06.31]这些事情
[42:07.09]其实也是数据在城市的管理领域里面这种深度的应用
[42:11.42]这个就很大的一块
[42:12.50]还有一块
[42:13.18]其实是做一些些较辅助性性
[42:15.14]他可能做的事情非常的小
[42:17.96]他在某一个决策阶段去介入进去
[42:20.56]通过一些数据指标的衡量判断
[42:22.56]我能够帮助到大家的决策做的更精准
[42:25.58]当然也有一些城城的更更偏向商业领域
[42:28.84]帮助比方说零售商
[42:31.06]开发商去做一些土地的空间价值的判断
[42:34.60]本质其实都在这个领域里面
[42:37.04]我有一个个人比较感兴趣的话题
[42:39.72]就是你们做的事情
[42:41.50]天然的会跟公司
[42:42.70]呃 政府啊
[42:44.20]或者是各种机构会很相关
[42:46.30]但对个人来说的话
[42:47.74]为什么他要从一个数据的角度去了解城市
[42:51.70]或者你们这一套方法论对于个人来说什什帮助助
[42:54.38]这么多多人在关心新一线的排名
[42:56.72]说明大家对城市这个话题本身是有天然兴趣的
[43:00.50]他在城市像空气一样
[43:02.16]如果现在把城市化率已经很高了
[43:04.22]大量的人口是生活在城市里面的
[43:06.90]所以每个人对于他自己生我的城市都有很强烈的感知
[43:10.43]他也想知道
[43:11.49]就比方说个人的职业选择
[43:13.53]我应该选择什么样的城市去发展
[43:15.45]应该在这个城市里选择什么样的行业
[43:17.43]或者我是这个行业的从业者
[43:18.79]我应该去什么城市发展
[43:20.13]个人选择他就很有关系
[43:22.09]第二个可能就是他在城市里面
[43:24.51]他的个人的生活选择
[43:25.99]就有些人他其实是需要工作和生活平衡
[43:28.61]那么我这个城市里是不是有丰富的生活供给
[43:31.51]其实也是他可以参考一些维度
[43:33.55]可能另外一点就是有些人
[43:34.87]他很愿意讨论城市这个话题
[43:36.97]那么在这个里面
[43:37.77]我们可以提供很多的素材和很多的比较理性的一些分析
[43:41.85]其实也能够给他们带来一些价值
[43:44.54]嗯
[43:45.33]而且我们很多的指标
[43:46.95]它其实选择的面向
[43:48.49]就是作为一个城市人可以感知到的点
[43:51.25]就是以前的话
[43:52.29]传统的就是gdp 跟人口嘛
[43:54.11]但是我们里面
[43:55.03]比如说像这种生活多样性上
[43:56.81]就蛮有体验的
[43:58.13]而能我们里面还会有一个夜生活丰富度啊
[44:01.45]对吧
[44:01.75]酒吧最多的地方啊
[44:02.91]好吃吧最多的地方啊
[44:04.51]就类似于这样的一些面向
[44:06.49]可能能我们还挺挺息相相感的
[44:09.03]而且大家还是身身对自己会有一个家乡的骄傲感吧
[44:12.99]如果看到自己家乡有稳步晋升的话
[44:16.39]还是挺开心的
[44:17.71]因为我确确实有一个入入小伙伙伴
[44:20.11]之前也因为为的城市是上榜的新一线城市新生骄傲
[44:24.57]然后也对我们团队产生了好感
[44:26.49]然后有加入进来
[44:27.51]还有这样的求职思路的
[44:29.19]我觉得得确确实实还有还个个多多背景的
[44:32.77]就是因为个人的生活选择更加自由的
[44:35.89]你可以在不同同城市之间移动
[44:37.87]可能八十十代的时候
[44:39.77]比如说我
[44:40.15]我想要经经商
[44:41.05]我想要去闯一闯的话
[44:42.35]有可能只有深入广州
[44:43.63]你也没别的需要选的
[44:45.28]但现在的话
[44:45.84]其实你有的选
[44:47.12]所以你才会要需要去做选择
[44:49.48]就像比如说去年的时候
[44:50.90]大家都会在讲
[44:51.78]合肥在科创方面做了很多啊
[44:54.08]在合肥做一个程序员也很不错啊之类的说法会出现
[44:56.72]那前两年有州具体好
[44:58.28]成都也好啊
[44:59.00]大家都会去讨论
[45:00.28]那你过去不可能有这些选项的
[45:02.00]就有的话
[45:03.08]好的选项其实非常的集中在头部的城市
[45:06.46]其实主要是两个对吧
[45:07.88]对
[45:08.36]越自由的话
[45:08.96]他们越是要更多的信息去给自己做决策
[45:11.54]不然的话
[45:11.94]你也不需要做什么决策
[45:14.02]另一个方面的话
[45:15.00]我个人也感觉这个其实是理性客观看待事物的一个锻炼吧
[45:19.88]我每次看新一线的城市排名的时候
[45:22.26]你们是会把所有的指标维度都列出来的
[45:25.70]好和不好
[45:26.70]都是有一个具体的判断标准
[45:28.42]嗯 对的
[45:29.20]我很同意刚刚潘班讲的
[45:30.22]就是数据有很多的局限性
[45:31.80]包括现在有信息鼓掌的问题
[45:33.16]其实 呃
[45:34.00]即使我列出了一些数据来做一个
[45:37.00]呃
[45:37.18]评比判断的话
[45:37.88]它也不能完全限表
[45:39.20]就有可能我们用了一个平台的出行数据
[45:41.90]但没有用到另一个的
[45:42.90]但其实有可能当中会有一些小的排名偏差
[45:45.47]但大的趋势你是可以看看到的
[45:46.87]至少你有一个方法论里里
[45:48.93]但如如你只是凭凭自己的直观的感受
[45:51.11]或者者很主观观的立场的话
[45:53.57]你就没有办法对事物有一个基本的判断
[45:56.57]所以我每次看到在新兴线的下面浅层次的吵架
[45:59.57]我就会觉得没没价价值
[46:00.47]时时看看到还是有很多比较深度的探讨指标
[46:03.77]一些小瑕疵啊
[46:04.51]或者说是可行性上面的一东东西
[46:06.23]你是觉得可能有一套体系
[46:08.27]就是我们特别想知道结果
[46:10.01]只想知道这个结论是什么
[46:11.83]所以有的时候大家就太把重点关注在结果上了
[46:15.27]但是我觉得
[46:16.09]随着现在的一些成长和结果
[46:18.45]我就更看重结果得出的过程
[46:21.05]你是通过什么样的方式推导到这个果果的
[46:24.19]像我们有一些同行交流的时候
[46:26.31]他会说
[46:26.75]你们的体系给了我一些新鲜的视角
[46:29.17]因为传统的那些东西
[46:30.71]可能大家都用这样的方式走
[46:32.75]像我找到一些新的点
[46:34.19]但是我们的这一套体系给了他一个新的视角
[46:37.57]懂行的人真的有这套体系系面学到了很多东西
[46:41.45]甚至就是说他们的变现比我们本身做的更好
[46:45.44]在这里面他们学到了门道
[46:47.68]所以就是我有的时候真的是感慨
[46:50.12]就是财富的密码隐藏在方方面面
[46:52.96]E magazine 公司研报公司的秘名
[46:55.38]那个里面也隐藏了很多财富的密码
[46:58.20]所以我觉得每一个东西就是真的
[46:59.90]你如果深入研究的话
[47:01.48]里面还是有很多的门道的
[47:03.36]所以我可以跟大家分享一下
[47:05.36]大家有的时候不要太关注这个结果
[47:07.26]而更多的应该去看看这个结果是怎么推导出来的
[47:10.18]以及我们有哪些不一样的点
[47:12.62]对于现在进行时的听众来说
[47:14.14]我觉得这个其实也是比较好的一个补充的角度啊
[47:17.52]因为我们平时会比较关注的多的是一些比如说城市更新的案例啊
[47:21.54]一些设计的新的趋势啊
[47:22.86]身边能够看到一些直观的东西
[47:24.52]比如说为什么这个地方城区的栏杆那么多啊
[47:27.46]或者为什么这个地方火车站的布局那么差
[47:29.64]如果把它放在一更大的框架里面的话
[47:31.80]你可以更加好的理解为什么会发生
[47:33.96]可能会有更加好的解决方案
[47:35.52]因为你会有比较
[47:36.54]或者会有知道它哪些设体的数据会影响它
[47:39.60]所以我感觉是一个比较好的补充的维度吧
[47:41.76]所以为什么今天会专门讲一个有可能比较深
[47:45.19]或者有有点小枯燥的一个话题
[47:46.91]但其实我觉得还是蛮有意思的
[47:48.63]那今天就先聊到这边
[47:50.59]大家如果对于城市的数据也好
[47:52.91]或者对于信息线也好
[47:54.51]有什么更感兴趣的话题
[47:55.89]或者更想聊的
[47:57.05]也可以在各个平台上面给我们留言
[48:00.19]今天的这一期现在进行时就到这边
[48:02.87]大家再见
[48:03.49]谢谢大家
[48:04.09]谢谢大家
[48:04.97]谢谢大家
[48:05.77]如果有什么探讨的意见的话
[48:07.73]是非常欢迎交流的
[48:14.26]本期现在进行时就到这里
[48:16.44]谢谢你的收听
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