研习社 | 学员作业：基于网络点评数据的成都市休闲娱乐空间评价研究

基于网络点评数据的

成都市休闲娱乐空间评价研究

大家好，我叫刘星龙，来自四川大学建筑与环境学院城乡规划专业，今年为本科三年级在读。在不久之前，我对“大数据”还非常陌生，直到一次偶然的机会在国匠城公众号上知道了城市数据研习社，仿佛发现了城乡规划的一片新天地，深深的被城市数据的奥秘所吸引。在通过几个月的“关注”后，我终于鼓起勇气加入了城市数据研习社，并参与了研习社的学期计划专题三“网络点评数据的综合应用研究”，第一次尝试将城市数据应用到实际研究中。下面是这个专题的作业成果，本次作业主要基于网络点评数据，对成都市主城区五个区的休闲娱乐空间进行评价，并且识别出休闲娱乐中心。在此，感谢小智老师与大鹏老师的耐心指导。

一、研究概述

1.研究范围

本次研究的范围为成都市五城区。根据《成都市城市总体规划（2011——2020）》，成都市中心城区包括锦江区、青羊区、金牛区、武侯区、成华区以及高新区。但由于近年来成都市行政区划变化较为频繁，这给边界数据的获取带来了很大的困难。本次研究只获得了老版本的行政边界数据，该数据中成都市主城区包括青羊区、武侯区、锦江区、成华区和金牛区五个区，面积为463.74平方公里，人口共计474.19万。虽然边界数据不是最新的，但是并不妨碍利用这个数据进行作业练习。

图1：成都市行政区划图

2.研究对象

本次研究的对象为成都市主城区的休闲娱乐空间，主要通过休闲娱乐设施进行表征，休闲娱乐空间是城市休闲娱乐设施的空间载体，消费者对休闲娱乐空间的评价也就是对区域休闲娱乐设施的评价。通过查询相关论文以及结合本次研究思路，选择数量较多且对休闲娱乐空间有较大影响力的12类设施进行研究，包括KTV、酒吧、咖啡厅、网吧网咖、真人CS、密室、桌球馆、轰趴馆、棋牌室、足疗按摩、洗浴和电影院。

3.研究思路

通常认为，人们使用设施的感受受到设施数量和设施服务水平两方面的影响，设施配置越多，人们休闲娱乐时的选择越多，休闲娱乐的感受越好；设施的服务水平越高，人们使用设施时候的满意度越高，感受也越好。基于上述关系，本文基于休闲娱乐设施数量和服务水平两个要素对休闲娱乐空间进行评价，总结空间的分布规律，识别出休闲娱乐中心；并对不同休闲娱乐中心进行多要素对比分析，总结不同休闲娱乐中心的特点。

设施数量方面，采用休闲娱乐设施的空间分布密度进行表征。设施服务水平方面，大众点评网站自身对每个商户进行了评价，评价内容有：①商户星级，用来表示商户的总体等级评价；②服务评分，用来表示商户服务这一项的得分情况；③环境评分，用来表示商户环境这一分项的得分情况；④口味评分，用来表示商户口味这一项的得分情况（此处需要说明，所有大类商户均有三项评价内容，服务和环境是每个大类都有的评分项，但是另外一个评分项不同大类设施则不相同，此处口味是以餐饮设施为例，此外电影院是视效、网吧网咖是机器等）；⑤点评数量，用来表示商户评价数的多少，商户的评价数越多，星级和评分的评价越可信。设施服务水平的计算就是通过整合上述5个指标进行。

图2：研究技术路线

二、研究方法

在上述研究思路实现的过程中，涉及到一些关键技术点，主要包括计算公式、指标权重的确定和评价因子的标准化处理。

1.计算公式

上式中，P表示休闲娱乐空间评分，i代表某类设施，n表示设施数（共12个），ai表示设施点密度，mi表示该设施点密度权重，bi表示设施服务水平，ni表示设施服务水平权重，qi表示该类设施的权重。

其中，设施服务水平的具体计算公式为：

上式中，V表示设施服务水平，i代表某类设施，n表示设施数（共12个），ci表示口味评分，hi表示该口味评分在三项评分中所占权重，di表示环境评分，ji表示环境评分所占权重，ei表示服务评分，ki表示服务评分所占权重，li表示商户星级，pi表示点评数量，ri表示该类设施的权重。

2. 权重确定

2.1 大类设施权重确定

不同类型的休闲娱乐设施在休闲娱乐空间评价中所占的地位不同，个人根据对人进行休闲娱乐活动行为的理解以及参考相关论文，确定不同类型设施的重要程度，即不同类型设施在计算中所占的权重。在具体实现上，通过Yaahp软件对12项设施进行重要性两两比较，确定每类设施的权重，如表1。

表1：大类设施权重一览表

2.2 设施服务水平小类设施权重确定

在设施服务水平计算中，需要确定每一大类下面的服务评分、环境评分、口味评分（以KTV为例）三项内容所占的权重。在具体实现上，同样通过Yaahp软件进行重要性两两比较，确定每项评分的权重，如表2。

表2：设施服务水平小类权重一览表

2.3 设施点密度与设施服务水平权重确定

在休闲娱乐空间计算中，需要确定设施点密度与设施服务水平在评价中所占的权重。在具体实现上，同样通过Yaahp软件进行重要性两两比较，确定每项评分的权重，设施点密度权重为0.3，而设施服务水平权重为0.7。

3.评价因子标准化处理

3.1 商户星级的标准化处理

爬取下来的商户星级包括：五星级、准五星级、四星级、准四星级、三星级、二星级以及该商户暂无星级七类。剔除掉会干扰研究准确性的“该商户暂无星级”类商户，对剩下的商户星级进行标准化处理，根据星级的高低分别赋予10、8、6、4、2五个值（其中三星级、二星级归为一类赋予的值为2）。

3.2 点评数量的标准化处理

爬取下来的所有店铺的点评数量数差距较大，范围为0—8748，将点评数量为“0”的商户数据剔除掉。同时由于点评数据差距过大，因此根据商户类别与评论数量将各类别的商户热度划分成五个等级，根据数量多少，分别赋予10、8、6、4、2五个值。

3.3 设施密度的标准化处理

基于设施点的空间分布利用ArcGIS中“核密度分析”工具生成休闲娱乐设施的空间密度，对生成的密度进行标准化处理，分为5个等级，从高到低分别赋予10、8、6、4、2五个值。

三、研究内容

1.休闲娱乐商户空间密度分析

对于休闲娱乐商户的空间密度分析，首先针对12个小类每一个小类进行密度分析，进而对12项小类根据各自权重进行加权计算，计算出整个成都市主城区休闲娱乐商户的空间密度。

1.1各小类商户密度分析

基于各小类商户的空间位置，利用“核密度”工具生成12项小类商户的空间密度图。从结果可以看出：① 酒吧、网吧网咖、咖啡厅、电影院、密室等设施呈现明显的单中心聚集；② KTV、洗浴、棋牌室、轰趴馆、真人CS、桌球馆等设施有两个或多个集聚中心；③ 足疗按摩、洗浴、网吧网咖、咖啡厅等设施的数量远大于其他类别；④ 并不是所有类别商户都集聚在二环内，如轰趴馆、真人CS有一小部分分布在二环之外。

图3: 12项小类设施的空间密度分析图

1.2 加权汇总计算

利用ArcGIS软件“加权总和”工具，将12项小类商户分析结果依据上面提到的权重进行汇总计算，得到成都市主城区整体商户密度。可以看出，春熙路、兰桂坊、锦绣路、骡马市和双楠等地区是休闲娱乐设施最聚集的地区。

图4：成都市五城区整体商户密度分析图

2. 休闲娱乐商户服务水平分析

对于商户服务水平的计算，首先计算商户星级、商户评论总数、商户口碑三个内容，然后利用计算公式，综合三项内容，计算出商户服务水平。

2.1 商户星级分析

成都市主城区休闲娱乐商户的星级大部分为准四星级，占到所有商户星级的60%左右；此外，四星级、三星级也占有较大比重（图5）。具体到空间分布上，将休闲娱乐商户的星级得分进行插值分析，得到整个中心城区商户的星级评分分布图。可以看出：① 城南的商户星级明显高于城北；② 高星级的商户主要集中在春熙路、锦绣路地区，南二环两侧与天府大道沿线也有所集中；③ 成华区的商户星级远远低于其他行政区。

图5：成都市五城区各商户星级统计图

图6：成都市五城区各商户星级空间分布图

2.2 商户评论数量分析

成都市主城区休闲娱乐商户的评论数大部分少于100条，占比达到80%左右，此外，100——300条评论之间的商户也占有一定比重，达到300条以上评论的点评较少。（图7）。具体到空间分布上，评论数量高于1000的商户主要集中在二环以内，天府大道两侧、城西南、城西也有少量分布（图8）。

图7：成都市五城区各商户评论数量统计图

图8：成都市五城区各评价数量休闲娱乐商户的空间分布图

2.3 商户口碑分析

对于商户口碑的计算，首先计算环境、服务、口味等分项指标的空间分布，进而根据权重计算商户的整体口碑得分。可以看出，口碑好的商户主要集中在春熙路、骡马市、天府新城等地区。

图9：成都市五城区各商户口碑统计图

图10：成都市五城区各口碑休闲娱乐商户的空间分布图

2.4 商户服务水平测度

通过商户服务水平的计算公式，计算出各商户服务水平得分。可以看出，春熙路为商户影响力最高的地区，其次是锦绣路、骡马市地区。

图11：成都市五城区休闲娱乐商户服务水平空间分布

3.休闲娱乐空间整体评价

将休闲娱乐商户的空间密度与休闲娱乐商户的服务水平根据权重进行加权计算，得到休闲娱乐空间整体评价。可以看出，成都市休闲娱乐空间最优的地方在春熙路、兰桂坊地区，其次是骡马市、锦绣路地区，然后是桐梓林、双楠地区。

图12：成都市五城区休闲娱乐空间整体评价结果

4.休闲娱乐中心提取与对比分析

依据休闲娱乐空间整体评价的结果，识别出春熙路、兰桂坊地区为成都市主城区休闲娱乐主中心；锦绣路、骡马市地区为休闲娱乐副中心；桐梓林、双楠地区为休闲娱乐地区级中心。

图13：成都市休闲娱乐中心分布图

4.1 休闲娱乐中心商户数量对比

可以看出，春熙路地区商户数量远远高于其他地区，其次是兰桂坊和锦绣路，这六个娱乐中心的商户数量占商户总数的23.7%。

图14：各中心商户数量占比

4.2 休闲娱乐中心商户星级对比

六大休闲娱乐中心商户平均星级从高到低依次为锦绣路、桐梓林、春熙路、兰桂坊、骡马市、双楠。这六大中心的商户星级均高于其他地区商户平均星级。

图15：各中心商户平均星级

4.3 休闲娱乐中心商户平均评论数量对比

六大休闲娱乐中心中，春熙路地区商户平均评论数量最多，骡马市地区最少。除骡马市外其他休闲娱乐中心商户的平均评论数量均高于其他地区平均水平。

图16：各中心商户平均评论数

4.4 休闲娱乐中心商户类别对比

六大休闲娱乐中心中，春熙路的咖啡厅、密室和网吧网咖数量远高于其他中心，兰桂坊的酒吧数量远高于其他中心，骡马市、双楠的商户多样性较差。

图17：各中心各类别商户数量

4.5 休闲娱乐中心平均商户服务水平对比

六大休闲娱乐中心中，锦绣路地区平均商户服务水平最高，其次是桐梓林、春熙路和兰桂坊，双楠商户平均服务水平较低。对比来看，虽然春熙路地区是成都市休闲娱乐主中心，但总体商户质量最高的却是锦绣路地区。此外，六大休闲娱乐中心平均商户服务水平均高于其他地区平均水平。 

图18：各中心平均商户服务水平

四、总结

六大娱乐中心中，春熙路地区商户数量远远高于其他地区，其次是兰桂坊和锦绣路；商户平均星级从高到低依次为锦绣路、桐梓林、春熙路、兰桂坊、骡马市、双楠，且均高于其他地区商户平均星级。六大休闲娱乐中心中，春熙路地区商户平均评论数量最多，骡马市地区最少；除骡马市外其他休闲娱乐中心商户的平均评论数量均高于其他地区平均水平。六大休闲娱乐中心中，春熙路的咖啡厅、密室和网吧网咖数量远高于其他中心，兰桂坊的酒吧数量远高于其他中心，骡马市、双楠的商户多样性较差。六大休闲娱乐中心中，锦绣路地区平均商户服务水平最高，其次是桐梓林、春熙路和兰桂坊，双楠商户平均服务水平较低。对比来看，虽然春熙路地区是成都市休闲娱乐主中心，但总体商户质量最高的却是锦绣路地区。此外，六大休闲娱乐中心平均商户服务水平均高于其他地区平均水平。 

休闲娱乐商户沿天府大道两侧向南蔓延，这与成都总规中“一轴双核”、“南进”相符。

此外，需要注明的是在评价体系中未加入“商户多样性”、“人流密度”等指标，且内容有待完善。请大家批评指正！

五、个人心得

自2017年4月11日加入城市数据研习社，通过课程学习与群内交流，不但让我提高了个人能力，而且得到了与行业内各位前辈交流的机会，最重要的是激发了我沉默已久的学习兴趣。不到四个月的时间，在小智老师、大鹏老师和颖子老师的帮助下我收获良多，感触也良多。当然，对于现在依旧是小白的我，接下来我还要许多时间来消化这些收获，不过我相信有了城市数据研习社这个平台，我的能力会越来越强。也在这里真诚地祝愿城市数据研习社越办越好！

刘星龙，已参加由国匠城和城市数据团共同举办的《面向规划实践的数据能力增强计划》，具备城市数据综合分析能力，特此颁发认证，以资鼓励。

证书查询网址：www.caup.net/cert

---

往期回顾（点击查看证书与优秀学员奖励细则）

---

城市数据研习社

2016年8月，由国匠城与城市数据团联合成立的城市数据研习社，发起了面向城市规划行业的“千人计划”。 希望能够从规划师中首先招募1000人，组建城市数据学习社群，增强规划师的数据应用能力，提升整个行业的数据应用水平。在半年左右的时间内已有1000多位规划师加入研习社。研习社学员已覆盖国内外132所高校，114所设计院和103家其它企事业单位。

城市数据研习社咨询群：413942566

长按识别二维码，腾讯课堂

报名加入城市数据研习社