最新的消费者和人口统计数据：空间分析的支柱

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这篇文章可能描述旧版本的功能。在此处了解最新的云原生版本。只有将最佳数据集与最佳空间分析相结合才能释放位置智能的全部功能。正是出于这个原因我们构建了位置数据流目录允许用户访问各种常见空间聚合中可用的各种高质量精选数据集。来自的高质量人口统计和营销数据我们很高兴地宣布应用地理解决方案的优质数据集已纳入我们的位置数据流目录中。成立于年致力于提供优质的人口统计和行业特定数据帮助当今的领先公司做出最准确及时最具成本效益的市场决策。有兴趣将空间分析和空间数据科学引入您的组织吗？向空间数据科学会议的专家学习要忘记在和上分享这篇文章关于作者哈维尔·佩雷斯·特鲁费罗是产品副总裁负责的全球产品组合和创新路线图。他还领导公司在第三方数据产品和数据科学活动方面的战略。的职责涵盖整个产品开发周期。他还协调与顶级数据提供商的新联盟。

中现有的数据集包括本年度的社会人口统计和社会人口统计估计五年内的社会人口统计和社会人口预测消费者支出和五年支出预测六十八种同零售店类型的零售潜力基于市场潜力估计和客户支出的零售缺口数据企业统计数据库反映近千万企业犯罪风 瑞典 WhatsApp 号码数据 险数据显示按地理区域划分的同犯罪类型的相对风险消费者档案数据气候和天气风险评估数据这些同的数据集提供了人口普查区块组级别的信息以进行精细分析可用于获得跨数十个行业和用例的新见解。估计和预测每年都会更新因此客户能够避免过时的人口普查数据。投资分析例如对于商业房地产开发商和投资者来说能够将食品和杂货类别的零售差距以及家庭总数和家庭总收入可视化可以帮助他们评估潜在房地产开发的潜力。



在下面的地图中我们专门可视化了达拉斯杂货店的零售缺口数据。开发商可以使用这些数据来评估建筑规范并吸引他们能够证明其潜力的潜在租户。场地规划和零售决策对于零售商本身来说将零售潜力与上述人口统计数据一起纳入分析和可视化中可以帮助他们做出关键的场地规划和扩张决策。在下面的地图中我们再次可视化了达拉斯地区杂货店的零售潜力这次过滤掉了符合最低潜力阈值的人口普查区块组。为了为这些数据创造更多实用性我们还纳入了人口普查组的人口统计数据以显示家庭收入。引入这两个数据集对于杂货零售商特别有用因为当今的杂货公司通常拥有针对特定消费者子集的同品牌。通过查看家庭收入和零售潜力等人口统计数据这些公司可以进一步为逐个品牌的扩张决策提供信息并可以了解为什么某个商店可能表现佳或许会导致品牌重塑和业态变化。开始使用现代最新数据流立即了解有关位置数据流的更多信息并立即开始将来自的数据和其他高质量数据集合并到您的模型和空间分析中。特别感谢的制图主管对本文地图创建的支持。