大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，从目前大数据发展的趋势来看，它不仅会成为一个蓬勃发展的行业，在其他行业的应用也有非常广阔的空间，比如大数据赋能选址，用大数据软件进行数据采集及可视化呈现。
下边讲讲选址需要关注那些要素。
用户定位用户画像：
很重要的一点就是要去分析我们的用户是谁，比如是什么样的年龄 性别 地域 学历等等。对服务或产品进行私人定制，即个性化的服务某类群体甚至每一位用户（个人认为这是目前的发展趋势，未来的消费主流）。比如，某公司想推出一款面向5－10岁儿童的玩具，通过用户画像进行分析，发现形象＝“喜羊羊”、价格区间＝“中等”的偏好比重最大，那么就给新产品提供类非常客观有效的决策依据。
远离超级同类竞争对手或做与之配套的生意：
如果附近有一家超级品牌的服装店，比如七匹狼，那你就不要做档次稍次、价位差不多的男装品牌。而相反，你可以考虑做一家品牌女装店，与品牌男装店相配套。如果附近有一家肯德基，你不宜做一家汉堡店，反而可以考虑做一家中餐餐饮店。
在聚客点附近开店，距离越近越好：
什么是聚客点?就是能够把人集中在一起的商业地点。比如商贸中心、大超市。根据聚客点的客源性质开相应的店。学生多，就开文具类、动漫类的店。住户多，开一些经营生活用品的店。打工仔多，开一些廉价小吃店、简餐店，比如面条、盖浇饭、麻辣烫。
交通便利的程度：
按照流量越多越好的思维，自然是选择地铁站及公交站了。
用销售公式套一下：
营业额=流量*转化*客单价*复购率
很明显，只要流量巨大，哪怕转化率低，客单价不高，复购率也不高，都没关系。
城市设施的数量:
学校、图书馆、医院、公园、政府机关等公共设施能起到吸引消费者的作用。因此了解城市设施的种类、数目、规模、分布状况等，对选址是很有意义的。
下面我就进行北京国贸商圈进行数据采集分析。（数据来源：www.data-dance.com）
人群画像数据：
如上图所示：
常住人口约是240万人，人口密度很高，居民人口约100万人，外地人口占一大部分。
区域内已婚人口占多数，占比是71%，已婚人口占比高。比较适合做家庭消费类生意。
8K至19K 收入水平范围人群占多数，收入与消费是因果关系，有收入才会有消费，高收入人群消费趋于精品化、个性化消费，他们衣食住行都无忧。
商圈内私家车出行占比75%相对较高， 说明这里的车辆比较多，同时本地人群比较愿意为享受、便捷买单。
消费水平“高”的占多数，愿意消费才会有生意。
25至34岁占多数，这类人群大多有一定经济基础，且生活压力不会太大，愿意为享受生活消费。
人口分布数据
通过上图可以看出人口分布还是比较集中的，可以尽量把店铺开在人密集的地方。
同类竞争对手：
假如你是一个想开咖啡店的那么你的竞争对手就是咖啡店。
从上图可以看出竞品分布的密集区与分散区，如果没有足够的实力碾压对手，选择竞品少的地方开店是明智的选择。
聚客点附近开店：
通过上图看出这个区域的商场还是比较多的。
交通数量及分布情况：
通过上图看出地铁及公交较多，交通十分方便，我们可以选择在交通业态最密集的地方开店。
城市设施的数量:
通过上图可以看出周边的城市设施的数量及分布情况，可以根据这些数据进行分析。
总结：
最后我们还可以吧以上数据叠加起来看。
通过上边的叠加图可以看出红框区域的人口密集，各类分布比较密集的两个区域，都比较适合开店。再具体的地点可以到实地查看。
数据还通过周边常驻客户画像、民用住宅及房价、周边餐饮业态、周边医疗相关业态、周边教育培训相关业态、周边宠物相关业态、周边景区业态、周边交通相关业态、周边公司分布业态、周边商务住宿业态、周边生活服务业态、周边体育休闲业态、周边政府机构业态、周边公共设施业态，部分消费类提供有人均消费和评分等信息，小编就不逐一放图说明了，有兴趣您可以自己去看下。
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