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数据改变企业决策，数据改善人类生活上海这座城市到有多少人？主讲人：汤舸数据改变企业决策，数据改善人类生活-1%0%1%2%3%4%5%6%050010001500200025003000197819801982198419861988199019921994199619982000200220042006200820102012201420161978年-2016年上海市常住人口总量变化趋势常住人口常住人口变化率%数据来源：上海市统计年鉴数据改变企业决策，数据改善人类生活数据来源：上海市统计年鉴数据改变企业决策，数据改善人类生活数据改变企业决策，数据改善人类生活2000年2010年2015年数据改变企业决策，数据改善人类生活0500100015002000250030003500实际人口（万人）上海每日实时人口规模推算实时人口推算结果：上海非春节期间实时人口区间值：2700-3000万平均值：2870万（300-500万短期逗留人口）不占用居住、教育等资源可能占用交通、商业资源上海春节期间实际人口最低值：1500万数据改变企业决策，数据改善人类生活数据改变企业决策，数据改善人类生活官方统计数据数据基底层数据改变企业决策，数据改善人类生活数据基底层数据修正层1腾讯定位大数据小时/500米数据改变企业决策，数据改善人类生活数据基底层数据修正层2数据修正层1Talkingdata定位大数据月度/10米数据改变企业决策，数据改善人类生活数据基底层数据验证层1数据修正层2数据修正层1房地产交易中心新房成交量天/GPS数据改变企业决策，数据改善人类生活数据基底层数据验证层2轨道交通早高峰进站人数天/GPS数据基底层数据验证层1数据修正层2数据修正层1数据改变企业决策，数据改善人类生活获取时间：2016下半年样本量：1000万+Talkingdata手机位置数据获取时间：2017年3月样本量：200万+腾讯宜出行数据获取时间：2016下半年样本量：1000万+运营商信令数据数据改变企业决策，数据改善人类生活住宅地理围栏高德公交站点位置高德酒店位置获取时间：2016下半年样本量：400,000+在线地图点位数据获取时间：2017年样本量：7,600,000+房屋套数数据轨交进出站、生活用水、生活垃圾、在校生人数等其他数据数据改变企业决策，数据改善人类生活数据改变企业决策，数据改善人类生活数据改变企业决策，数据改善人类生活人口增量与一手房供应量回归结果：街镇人口增量增加1万人；一手房供应量增加9.56万平米；相关性显著，显著性水平：1%*注：街镇集：测量各街镇到市中心的直线距离，并按照1公里单位区间把街镇数据组合成街镇集数据改变企业决策，数据改善人类生活人口增量与一手房供应量回归结果：街镇人口增量增加1万人轨交高峰期进站人流增量提高781人相关性显著，显著性水平：1%*注：街镇集：测量各街镇到市中心的直线距离，并按照1公里单位区间把街镇数据组合成街镇集数据改变企业决策，数据改善人类生活数据改变企业决策，数据改善人类生活街镇栅格围栏数据改变企业决策，数据改善人类生活为什么要研究人口数据？数据改变企业决策，数据改善人类生活浦东新区各街镇：实有人口与修正常住人口的偏差可视化0%20%40%-0.250-0.150-0.0500.0500.1500.250周家渡街道南码头路…沪东新村…东明路街道金杨新村…塘桥街道潍坊新村…浦兴路街道洋泾街道陆家嘴街道第一圈层人口偏差分析0%20%40%60%-0.250-0.150-0.0500.0500.1500.250第二圈层人口偏差分析0%10%20%30%-0.2500.2500.750航头镇周浦镇高行镇高桥镇川沙新镇惠南镇合庆镇康桥镇曹路镇高东镇张江镇金桥镇唐镇第三圈层人口偏差分析0%20%40%-0.250-0.150-0.0500.0500.1500.250大团镇万祥镇老港镇书院镇泥城镇宣桥镇祝桥镇新场镇南汇新城镇第四圈层人口偏差分析偏差系数计算：考虑城市发展层级差异的人口超常规活跃指数图表解释：圈层人口偏差分析左侧纵轴代表人口偏差系数，偏差系数=（修正常住人口-官方实有人口）/修正常住人口-1右侧纵轴代表实有人口老龄化（大于60岁）水平%数据改变企业决策，数据改善人类生活数据改变企业决策，数据改善人类生活数据改变企业决策，数据改善人类生活一座城市究竟有多少人——这个问题重要吗？数据改变企业决策，数据改善人类生活数据——认知数据改变企业决策，数据改善人类生活THANKS