1、TalkingData移动数据研究中心&云房数据研究中心 2017年1月 三大商圈写字楼人群洞察 / 用户画像 / 商圈分析 / 报告说明 数据来源 1.云房数据研究中心 2. TalkingData移动数据研究中心数据来自TalkingData App Analytics、TalkingData Game Analytics、TalkingData Ad Tracking的 行业数据采集，以及诸多合作伙伴的数据交换，如应用市场、渠道、运营商，等多种不同来源的数据复合而成。 数据周期 写字楼人群洞察数据：年12月 云房数据：2014年1月年12月 概念定义 关联应用：是指特定人群安装移动应用的
2、比例，比例越高说明该人群安装该应用的比例越高、关联度越高 消费偏好：表示用户线下消费的偏向性，将用户在线下光顾过的品牌进行整合分类，得出相应的消费偏好 人群选择 写字楼人群：通过地理围栏筛选出指定时间内出现在相应写字楼及周边人群，本报告筛选了北京国贸、中关村和望京三组人群 ，旨在通过分析不同地区的写字楼人群的用户属性、用户行为和行动轨迹，来清晰刻画出这些人群的画像，与此同时，分析这 些人群所在区域的居住情况和商圈潜力。 写字楼人群属性分析 写字楼所属商圈分析 商圈写字楼潜力分析 Part 01 Part 02 Part 03 目录 C O N T E N T S / 3 / 写字楼人群属性分析
3、 Part 01 人群属性：男性居多，中关村男性比例最高 数据来源：TalkingData 移动数据研究中心 年12月，对比北京不同区域写字楼人群发现，中关村地区男性偏多；相对来看，国贸和望京女性比例高于中关村 / 5 / 年12月 不同写字楼人群性别结构 男, 63.8% 女, 36.2% 男, 66.0% 女, 34.0% 国贸中关村 男, 64.2% 女, 35.8% 望京 人群属性：2626- -3535岁用户为主，望京用户相对年轻 年12月，对比北京不同区域写字楼人群发现，26-35岁用户占比超一半，相对来看，望京用户25岁以下比例最高 / 6 / 年12月 不同写字楼人群年龄结构 20.3% 58.3% 16.6% 4.8% 14.8% 66.3% 15.4% 3.6% 31.9% 49.3% 15.9% 2.9% 25岁
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