近年来随着居民收入的提升、生活水平的改善以及消费支出的提高，作为我国的基础消费品之一，我国生鲜市场得到快速的发展。数据显示，2019年我国居民人均可支配收入30733元，居民人均消费支出21559元；生鲜零售市场总额突破5万亿元,达到了5.1万亿元。到2020年一季度全国居民人均可支配收入8561元，居民人均消费支出5082元。
生鲜超市是生鲜零售的几大渠道之一，仅次于农贸市场，占据着40%的市场份额。由此可见，未来在生鲜大市场不断增长的背景下，我国生鲜超市也有着广阔的发展空降。
在这样一个行业背景下如何开一家赚钱的生鲜超市呢，如今在这个大数据时代，很多时候我们都会通过数据分析来取得答案。
对于利用数据来推动决策的公司而言，它们可以获得竞争优势，降低了业务成本并增加了利润。但是是怎么做到的呢？首先我么们要有数据来源，然后将数据归类整理，然后进行主观的可视化展现。下边我用DataDance这个软件和大家详细说下如何用大数据进行生鲜选址分析。
第一步：数据采集。
1.新建商圈分析任务，输入想开店的商圈名称，然后点击开始定制。
2.生鲜店需要的几个维度的数据：数据、民用住宅数据、
周边餐饮及交通数量。
勾选完我们需要的标签数据后点击普通分析即可，数据结果马上就出来了。
第二步：数据结果分析
1.人口数量及密度
人口画像图
通过上图可以看出这里的常住人口数量大约70万。密度比较高。热力图显示红框区域人口密度最大。人口数量大的地方潜在顾客也多。
b.婚姻情况，已婚比例67%占比较高这类人群会比较注重生活买菜做饭的几率更高。
2.民用住宅
房价数据图
通过上图可以看出这个地区的房价47000一平米，所以这个地区居民的家庭总资产属于中等水平，相对消费水平应该不会很高，所以选品定位不要太高。
周边餐饮业态
餐饮业态分布图
如上图所示，周边的餐饮业态也很重要，因为他们会采购食材而且一般数量比较大。
竞品分布
蔬菜市场
上图是竞品的分布，我们可以直观的看到我们的潜在竞争对手都在哪里，选址的时候可以适当拉开距离或者有差异化。
5.交通数据
地铁及公交分布图
通过上图可以看出地铁及公交的数量及分布情况，交通发达的地方客流也会很大。
总结：最后我通过平台叠加了人口热力图、交通分布图、餐饮分布图得出了最适合开生鲜超市的的地方。
叠加了人口热力图、交通分布图、餐饮分布图
如上图所示红框区域人口密度及交通餐饮分布都是最多的，优势最大所以最适合开店。
同时平台还提供周边常驻客户画像、民用住宅及房价、周边餐饮业态、周边购物业态、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，满足多种业务场景数据需求分析，数据驱动为开店选址的决策提供数据支持。
