三大品牌近半年最青睐哪里？
你是否好奇，那些耳熟能详的品牌，比如每天一杯的生椰拿铁（瑞幸咖啡）、鸡块汉堡的代名词（肯德基）、还有街角巷尾的甜蜜符号（蜜雪冰城），它们在今年继续高歌猛进的扩张版图时，究竟钟情于哪些城市？哪些区县？是繁华的一线大都市，还是潜力无限的下沉市场？今天，就让我们化身数据侦探，利用开源软件QGIS，从极海品牌监测获取的门店数据中，揭秘三大品牌近半年来的开店选址偏好，探寻隐藏在背后的商业密码！
数据准备：从Excel表格到QGIS地图
首先，我们需要收集三大品牌的门店数据，包括每家门店的开业日期、经纬度坐标等信息。依托极海品牌监测平台（https://stores.geohey.com/）强大的数据能力，我们可以轻松获取这些信息。极海品牌监测平台以其门店位置信息准确、更新快、数据可下载等优势，为我们的数据分析提供了强有力的支持。在极海品牌监测网站上搜索这三大品牌，从每个品牌页面上点击下载数据。
将数据整理成Excel表格后，就可以导入QGIS了。QGIS是一款开源免费的地理信息系统软件，虽然看起来还是有一定专业性，入手会显得门槛高，但在任何一个大模型老师的指导下，这些曾经让人望而却步的工具，都不再那么吓唬人。在Excel中将下载的表格转成CSV个时候，就可以将门店位置数据导入QGIS了。
数据处理：筛选、计算、统计，步步为营
图层合并：首先将三个图层合并为一个，在QGIS的主菜单vector（矢量）中依次选择数据管理工具→合并矢量图层→输入图层（选择导入的三个CSV图层）→运行。
筛选目标数据: 首先，我们需要筛选出近半年内开业的门店数据。利用QGIS的“按表达式选择要素”工具，我们可以轻松实现这一目标。右键点击合并好的图层名字，弹出来的菜单中选择properties（属性），打开的页面中选择左侧第二项：source（数据源），依次点击下面按钮和对话框。
"开业日期" >= to_date( format_date( now() + '-6 months', 'yyyy-MM-dd' ) )
最关键地方来了——输入以上表达式，QGIS就会自动筛选出符合条件的门店数据。这条表达式就是能够将最近半年的门店过滤出来。
筛选出来的10000多家门店，用热力图显示
统计分析，洞察数据背后的秘密: 找一个公开的行政区划数据（比如天地图、高德或者开源的gadm），我们就可以利用QGIS的“计算多边形内的点”工具，对数据进行统计分析。依次执行下面的操作。
可视化呈现：让数据“说话”
经过一系列的数据处理和分析，我们终于得到了每个市县区内三大品牌近半年来的开店数量。为了更加直观地展示分析结果，我们可以利用QGIS制作图表或专题地图。
在地图上用不同城市的门店数量做出颜色渐变，可以过滤出一定门店数量的城市、区县
将数据门店数据拷贝到Excel中，制作柱状图
即便就是一个简单的列表也能激活大脑思考和解读
排名前20的区县，点击阅读原文获得所有区县列表
数据解读：商业选址的逻辑与趋势
如果单单从县区级统计结果来看，广东省成为三大品牌开店最多的地区，在前100名中占据了21席（东莞市没有县区，我粗暴将东莞算作县区级）。其次是浙江省和江苏省、上海市，分别有14个和8个县区上榜。这表明，三大品牌在扩张过程中，仍然优先选择经济发达、人口密集的地区。
此外，一些新一线城市，如成都市、武汉市、杭州市等，也吸引了三大品牌的目光。这些城市拥有较强的消费能力和市场潜力，同时又具备一定的成本优势，显然是当下阶段三大品牌要攻城掠地的新战场。
值得注意的是，部分县级市，如昆山市、慈溪市、乐清市等，也展现出一定的吸引力。大家都在重视下沉市场，因为随着消费升级和城镇化进程的推进，下沉市场一定会为品牌带来新的增长机会，但消费潜力有多大还不好判断，而且到底哪些下沉市场值得特别重视，目前也是个谜题，好在这些强势品牌可以为我们做铺路先锋，从这次分析中，我们看到了昆山，慈溪，乐清，也注意到了余姚，南昌（县）和长沙（县）。
数据分析：人人皆可掌握的技能
在这个信息爆炸的时代，数据已经成为了一种重要的生产要素。而数据分析，则是从海量数据中挖掘价值的关键。前文介绍的方法，是借着QGIS工具实现，一方面QGIS有空间过滤、空间连接和统计等强大的能力，另一方面借助QGIS的地图可视化可以快速的建立地理位置的认知。其实完全可以就在Excel中计算统计，或者写一小段python代码也更加方便。好奇而好学的读者朋友，是不是有兴趣自己试试？欢迎和极海的小助手进行交流。
过去，数据分析似乎是专业人士的专属技能。但如今，随着各种数据分析工具的普及，以及海量的免费学习资源极大丰富，人人都可以学习和掌握数据分析技能。更令人兴奋的是，人工智能技术的快速发展，为我们提供了更加便捷、高效的学习方式。我们可以借助AI老师的指导，快速入门数据分析领域，并不断提升自己的技能水平。
从商业选址到市场调研，从金融风控到医疗诊断，数据分析的应用场景越来越广泛，它正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。
所以，还有什么需要犹豫的？你现在就可以拥抱数据分析，做出让领导和同事们眼前一亮的洞察成果。