作者 | 小棲

上班星巴克，下班蘭州拉面。這是上海目前一種頗為常見的生活方式，相對高端的生活需求和相對中低端的生活品質，當把這兩個傳播度極高的餐飲數據放在一起，會得出怎樣的洞察呢？一起來看看數據俠小棲的分析~

本文轉自公眾號AI夢想家

在上海工作的小林中午約了一個客戶去星巴克溝通未來的工作計劃，舒適而安靜的氛圍讓這次對話頗為順利。下班之后，她乘著地鐵從內環回到外環住的地方，為了盡早完成工作進度，選擇了速度更快的蘭州拉面，雖然環境不太好，但勝在價格便宜。

這是上海目前一種頗為常見的生活方式，一方面是相對高端的生活需求，另一方面又是相對中低端的生活品質，兩者并存在魔都，看似毫無關聯，但其都屬于餐飲業，是都市生活中傳播度頗高的兩個極端。

檔次差異這樣大的兩個品牌，具體到選址、房價以及租金上又有什么樣的表現呢？我從高德地圖中抓取了上海市565家星巴克以及739家蘭州拉面（截至2018年1月）的位置，又調出了上海房地產數據綜合比對，發現了一些很有意思東西。

▍完全相反的門店分布方式

（圖片說明：星巴克門店分布情況；數據來源：高德地圖、上海房地產估價大數據研究中心）

（圖片說明：蘭州拉面門店分布情況；數據來源：高德地圖、上海房地產估價大數據研究中心）

我把星巴克以及蘭州拉面的門店位置落在地圖上，可以發現星巴克集中分布在內環內，而蘭州拉面則更傾向于遍地開花。事實上，有42.81%的星巴克門店都分布在內環內，而蘭州拉面正好相反，高達70.91%的門店坐落于外郊環及郊環外。

完全相反的門店分布方式更好地詮釋了兩者定位人群的不同，星巴克偏向于白領以上人群，而蘭州拉面更加大眾，熱門商圈、黃金鋪位并不是其選址的必要條件。

▍周邊1公里范圍內業態驚人類似

（數據來源：大眾點評、上海房地產估價大數據研究中心）

看見星巴克和蘭州拉面門店分布位置之后，我在想，相差如此大的兩個品牌，周邊的業態分布是不是也會出現非常大的差別。

但在統計了門店周邊1公里范圍內的公司、餐飲以及購物商場數量后發現，在周邊業態上，星巴克和蘭州拉面出現了驚奇的相似性，兩大品牌周邊均有62%的業態是公司，也就是說更多的客群還是上班一族。

▍74%的小區1km范圍內有蘭州拉面

（圖片說明：1km范圍內有星巴克的小區分布圖；數據來源：高德地圖、上海房地產估價大數據研究中心）

（圖片說明：1km范圍內有蘭州拉面的小區分布圖；數據來源：高德地圖、上海房地產估價大數據研究中心）

看過周邊業態分布之后，我非常好奇星巴克和蘭州拉面與小區之間的關系，于是我們又將門店地址和全市小區做了比對，然后發現大約73.56%的小區周圍1公里范圍內有蘭州拉面，這些小區的均價為53500元/平方米，而星巴克小區覆蓋率為63.88%，均價61300元/平方米。

具體到各個環線，數值則有不一樣的體現：星巴克覆蓋小區數從內環內至外郊環呈現遞減規律，蘭州拉面則相對均勻，內環內最多，外郊環次之。

（圖片說明：分環線1km內有星巴克小區平均房價及租金水平；數據來源：上海房地產估價大數據研究中心）

（圖片說明：分環線1km內有蘭州拉面小區平均房價及租金水平；數據來源：上海房地產估價大數據研究中心）

進一步調取房價及租金數據，除了內環內兩大品牌周邊小區均價相差不大，其余區域星巴克周邊1km內的小區均價均高于蘭州拉面附近，且呈現向外遞增規律。但這一規律在在租金中未曾體現。

▍在郊環以內，蘭州拉面更傾向于將店開在配套較差區域

（圖片說明：分環線星巴克房價/租金影響力）

（圖片說明：分環線蘭州拉面房價/租金影響力）

考慮到星巴克與蘭州拉面客群及選址的不同，我又研究了它們對周邊的影響力。我們以分別星巴克與蘭州拉面為圓心，1公里為半徑，計算了它們周邊住宅的房價及租金水平，再與1公里外的住宅房價及租金水平相比較，得出租金水平的差異絕對值即被視為房價/租金影響力。

毫無疑問，星巴克的影響力遠遠高于蘭州拉面，全市1公里內有星巴克的住宅房價與沒有星巴克的住宅房價差值高達24300元/平方米，而蘭州拉面這一數值僅為3600元/平方米。更有趣的是，郊環內蘭州拉面房價影響力出現負值。

再來看租金影響力，與房價影響力相同的是在郊環內蘭州拉面租金影響力也出現負值，這說明在郊環內蘭州拉面更傾向于選擇房價與租金水平較低，配套不那么完善的區域開店。而星巴克則更喜歡分布在繁華度、生活便利度更高的區域，租金影響力更大。

從這個邏輯反過來思考，如果你家附近開起了一家星巴克，很可能就意味著這塊區域的房價、租金水平正在上漲，如果開了不止一家星巴克，請照顧好你脆弱的小心臟，別被自家小區價格的漲幅嚇到。

雖然星巴克和蘭州拉面看起來相距遙遠，但對上海而言卻都是城市格局的組成部分，從這些數據中或許能窺得未來變化的一絲玄妙。今天我就帶大家看到這里，未來，我們會用更多有趣的數據來告訴大家這座城市的有趣之處。

注：本文僅為作者觀點，不代表DT財經立場。

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本文數據俠小棲，AI夢想家撰稿人，土地資源管理專業畢業，喜歡將奇思妙想用數據呈現，善于用大數據數據解讀房地產，希望能用更多有趣的數據來告訴大家城市變化。

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