目标
依照上海市商业聚集的规则，把整个上海市划分成了201个板块（商圈），包括崇明岛、横沙等上海郊县。然后，对各个板块的人口、房价、交通、景观等因素分别进行统计分析，最后进行聚类。
数据准备
1.设备轨迹数据，代表着人口，内含：设备编号，位置坐标，位置出现过的时间（精确到小时）又可细分为平时和周末，位置的权重。来源：Talking Data。
2.板块数据，即商圈，按照商
业聚集程度生成，对于郊县，参照街道行政区划生成。来自于GeoHey。
3.兴趣点数据，即POI数据，在高德分类基础上，人工进一步重新归类为第一、二、三产业，第三产业再细分：生产生活、科学素质提高部门、党政机关、流通部门。来自于GeoHey。
4.人口数据，第六次人口普查（2010年）得到的是街道数据，为解决街道和片区不重叠的问题，利用微积分的思想，在算法上把街道先分散到离散点上，然后根据板块包含的离散点，统计出板块的人口。来自于第六次人口普查。
5.住宅小区，包括点位和房价；来自于GeoHey。
6.专题数据：公园景点、学校（中小学幼儿园）、医院。来自于GeoHey。
7.公共交通通达性服务：输入点位，输出该点位不同时间段范围内到达的地理范围（六边形）的中心点。来自于GeoHey。
8.驾车服务范围服务：输入点位和驾车时间，从该点位出发，输入的时间范围内能够到达的区域；来自于GeoHey。
第三产业子类：
人口因子
居住密度
指板块内居住人口的密度，单位（人/平方公里）。
模型：1）仅考虑设备工作日和周末夜晚（上海：5,6,7,20,21,22,23）出现过的的位置；2）根据出现的频度（位置权重的和）决定设备所居住的区域，如果设备在不同区域内出现相同的频度，任取一个区域作为该设备的居住区域；3）以板块为单位，统计出其内的设备总量；4)居住人口 = 板块内设备总量 / 城市内设备总量 * 城市内14至65岁人口统计数；5）居住密度 = 居住人口 / 板块面积（sq km）。
工作密度
指板块内工作人口的密度，单位（人/平方公里）。模型：1）仅考虑设备工作日白天（上海：7，8，9，10，13，14，15）出现过的的位置；2）根据出现的频度（位置权重的和）决定设备所工作的板块，如果设备在不同板块内出现相同的频度，任取一个板块作为该设备的工作板块；3）以板块为单位，统计出其内的设备总量，作为工作人口，进一步计算出工作密度；4)工作人口 = 板块内设备总量 / 城市内设备总量 * 城市内14至65岁人口统计数；5）工作密度 = 工作人口 / 板块面积（sq km）。
消费人口密度
指板块内，周末来此的人口密度，单位（人/平方公里）。模型：1）仅考虑设备周末消费休闲时段（上海：11 ，12 ，13 ，14 ， 15 ，16 ，17 ，18 ，19， 20， 21）出现过的的位置；2）根据出现的频度（位置权重的和）决定设备所属的板块，如果设备在不同板块内出现相同的频度，任取一个板块作；3）以板块为单位，统计出其内的设备总量，作为消费人口，进一步计算出消费密度；4)消费人口 = 板块内设备总量 / 城市内设备总量 * 城市内14至65岁人口统计数；5）消费密度 = 消费人口 / 板块面积（sq km）。
职住比
职住比 = 板块内工作人口数量/居住人口数量，反应了该板块主要的功能区：居住还是工作。
娱住比
娱住比 = 板块内消费人口数量 / 居住人口数量，反映了板块内娱乐功能是否齐全。
劳动力流入率&劳动力输出率
劳动力流入率=（A-C）/A，在外地居住到这里工作的人的比例
劳动力输出率=（B-C）/B，在本地居住到外地工作的人的比例
产业因子
第一、二、三产业不同的比重，反应了该地区的发达程度。国家统计局1985年对三次产业的划分作了专门的规定，即：（1）第一产业是农业（包
括林业、牧业、渔业等）；（2）第二产业是工业（包括采掘业、制造业、自来水、电
力、蒸汽、热水、煤气业）和建筑业；（3）第三产业是除上述各业以外的其它产业，
它又包括四个层次：第一层次是流通部门，包括交通运输业、邮电通讯业、商业饮食
业、物资供销和仓储业；第二层次是为生产和生活服务的部门，包括金融业、保险业、
地质普查业、房地产业、公用事业、居民服务业、旅游业、咨询信息服务业和各类技术
服务业等；第三层次是为提高科学文化水平和居民素质服务的部门，包括教育、文化、
广播电视事业，科学研究事业，卫生、体育和社会福利事业等；第四层次是为社会公共
需要服务的部门，包括国家机关、政党机关、社会团体，以及军队和警察部门等。
据谢文蕙等的资料，1988年，第三产业内部这四个层次产业的比例关系是：发达国家为
25：10：30：35；亚洲“四小龙”为30：15：35：20；印度和中国大体为35：25：25：
15。第一、二层次为流通类，第三、四层次为服务类，发达国家是服务类比重大于流通
类，亚洲“四小龙”是二者大体相当，而中国和印度则相反，呈流通类比重大于服务类，
说明发展中国家和地区第三产业内部的新兴产业相对弱小。
第一产业密度
板块内，平均每平方公里内第一产业兴趣点数量。
第二产业密度
板块内，平均每平方公里内第二产业兴趣点数量。
第三产业密度
板块内，平均每平方公里内第三产业兴趣点数量。
第三产业子分类
服务业在发达城市作为支柱产业，又可进一步细分。
然后按照产业统计的方式，进行细分统计。
配套因子
医院
板块自身包含及周边5km范围内，公立的各个等级的医院（不含社区医院），专业性质上既有综合、也有专科医院，例如："湖北第三人民医院";"三甲"
"中南医院";"三甲"
"华中科技大学医院";"二级"
学校
板块自身包含及周边1km范围内，包括：幼儿园、小学、初中、高中；
景观因子
板块自身包含及周边1km范围内，包括：公园、旅游景点、博物馆等对外开放的景点，如："张之洞纪念公园"、
"琴台公园"、
"起义门"、
"武汉动物园"。
交通因子
分析板块内的交通状况，细分为自驾车和公共交通。
公共交通
总体权衡各个板块，乘坐公共交通的可达性。板块有大小，而且板块内部不同区域的公共交通情况也不一致，所以本模型采用了类似蒙特卡洛模型：计算板块内多个点的公共交通可达性，然后把这些点的可达性的平均值作为该板块交通可达性。单个点的公共交通可达性：从该点出发，40分能够到达的区域面积。各板块的通达性计算出来之后，为了方便比较，进行归一化：以最高的板块为100分，其他板块相对于最高板块得到自身的分数。
驾车通达性
总体权衡各个板块驾车的通达性。板块有大小，而且板块内部不同地点的驾车通达性也不一致，所以本算法采用了类似蒙特卡洛模型：计算板块内多个点的驾车通达性，然后把这些点的可达性的平均值作为该板块驾车通达性。单个点的驾车通达性：从该点出发，40分能够到达的区域面积。各板块的通达性计算出来之后，为了方便比较，进行归一化：以最高的板块为100分，其他板块相对于最高板块得到自身的分数。
城市布局
住宅布局
以公里网为分析单元，分别统计出各个公里网的格子内住宅小区（包括不同住宅小区、集体宿舍、别墅和商住两用）的数量。然后对所有网格分级显示，表达出整个城市的住宅布局。
办公楼布局
以公里网为分析单元，分别统计出各个公里网的格子内办公楼(包括：商务写字楼、工业大厦、商住两用）的数量。然后对所有网格分级显示，表达出整个城市的办公楼布局。
商场布局
以公里网为分析单元，分别统计出各个公里网的格子内商场(包括：购物中心、普通商场、免税品店）的数量。然后对所有网格分级显示，表达出整个城市的商场布局。
优势功能区
1）以公里网为分析单元，分别统计出各个公里网的格子内住宅、办公楼、商场这三种地物的相对集中度。住宅相对集中度：网格内住宅数量/城市总的住宅数量。
2）找出网格内相对集中度最高的地物作为该格网的优势功能。
3）然后对所有网格分类显示，表达出整个城市的优势功能区布局。
房价分级
我们按照房价将上海的小区分为5个档次，分别是：低、中低、中、中高、高。我们假定上海的购房者购房价格呈正态分布，即低房价和高房价的购房人群都是少数，多数人购买的房子房价和平均房价接近，因此有了下图。
上海小区房价统计情况：最低房价：4257；最高房价：255236；平均值：33112.124931118633；标准差：17237.41802710。
标准差公式
标准差公式意义：所有数减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数（或个数减一，即变异数），再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。标准差用于表现这组数据的离散程度。
根据标准差分级标准：
- 低档：下限=最低房价；上限：平均房价-1.5 * 标准差；
- 中低档：下限=平均房价-1.5 * 标准差；上限=平均房价-0.5 * 标准差；
- 中档：下限=平均房价-0.5 * 标准差；上限=平均房价+0.5 * 标准差；
- 中高档：下限=平均房价+0.5 * 标准差；上限=平均房价+1.5 * 标准差；
- 高档：下限=平均房价+1.5 * 标准差；上限=最高房价；