上海这座城市到底有多少人(2)

数据改变企业决策，数据改善人类生活 上海这座城市上海这座城市到有到有 多少人？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% 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 1978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年年2010年年2015年年 数据改变企业决策，数据改善人类生活 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 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1 Talkingdata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 -0.050 0.050 0.150 0.250 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 -0.050 0.050 0.150 0.250 第二圈层人口偏差分析 0% 10% 20% 30% -0.250 0.250 0.750 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 -0.050 0.050 0.150 0.250 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