广东11选5神奇公式

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奥罗拉移动发布了《2019年集中长期租赁公寓研究报告》,从城市青年的生活环境、公寓人的工作和生活条件、公寓人的肖像等方面展示了一群年轻人如何在北上官庚和深圳四个一线城市集中长期租赁。

重要调查结果:

公寓人口的通勤距离一般比所在城市全体人口的通勤距离短,通勤成本也较低:北京公寓人口的通勤距离最长,达到12.6公里,平均上班时间为50.4分钟。

北京公寓人口周末最活跃,深圳公寓人口最多:北京公寓人口周末活动半径最大,为8.8公里,深圳公寓人口周末活动半径最短,为北京公寓人口的一半

公寓朝北的工作-居住比例相对较高,广深公寓所在的工作-居住比例相对平衡:公寓朝北大多位于人口密度较低的商业或办公区域,工作-居住比例高于1.5;然而,广深的大部分公寓都位于居住和居住相对平衡的住宅区。

广深长期公寓整体条件较为便利:广深公寓生活、餐饮、体育和健康支持指标高于京沪,但交通稍差。

春节期间上海公寓人群入住魔幻之都: 45.7%的上海公寓人群入住上海,安徽省是最大的旅游省;春节期间住在北京、广州和深圳的公寓居民比例超过30%

长期租赁公寓可分为集中式公寓和分散式公寓:集中式公寓是指以整栋建筑(或一栋建筑的几层)为经营目标的公寓;分散式公寓是以分散式住宅区(或商业和住宅公寓)为经营目标的公寓形式。集中式长期租赁公寓包括公共区域、配套空间和房间,并将为租户提供生活服务、社交网络、创业和其他附加服务。

本报告的研究对象是集中的长期租赁公寓人口,涵盖了北上官庚和深圳四个一线城市的前十大品牌公寓人口。

一.城市青年的生活环境

就业机会丰富、基础设施完善的一线城市吸引了大量的大学毕业生和农民工:上海常住人口为976.21万,居一线城市之首,占常住人口的40.3%;深圳常住非注册人口占65.3%,在四个一线城市中比例最高。居住在居住地是常住非户籍人口进城时迫切需要解决的问题。然而,近年来,高房价和严格的户籍控制使得许多流动人口更喜欢租房。

居住是城市青年进城后面临的第一个问题。随着城市青年不断融入城市生活,生活空间已经成为他们身心休息的天堂和从他们睡觉的地方享受城市生活的起点,更多的生活需求已经开始出现。因此,功能更全面的公寓已经成为满足这些城市青年生活需求的一种方式。

从2015年开始,中央政府集中颁布相关政策,鼓励住房租赁市场发展,加快住房租赁市场发展,先后将人口净流入的大中城市作为第一批住房租赁试点项目,为住房建设试点项目提供集体建设用地,增加租赁土地供应,发行房地产投资信托基金(REITs)试点项目,帮助盘活资产租赁存量等。

北上官gshen积极响应国家发展住房租赁市场的号召,先后出台相关政策加快住房租赁市场的发展,鼓励和支持住房租赁企业的发展,在住房供应、税收和融资渠道等方面给予政策支持。

经过十多年的发展,集中式公寓已经形成了四种类型的公寓运营商:房地产部、创业部、酒店部和中介部。这些公寓运营商依靠房地产、创业服务、酒店管理经验和中介客户等各种资源来形成自己的市场优势。从公寓租户的角度来看,集中式公寓市场逐渐形成差异化发展趋势,打造不同配置的公寓,满足蓝领、白领、金领等不同群体的生活需求。

二。[公寓人群工作情况/s2/]

根据极光大数据的统计结果,与城市全体人口的通勤距离相比,各城市公寓人口的通勤距离普遍较短,通勤成本也较低。其中,北京公寓居民通勤距离最长,达12.6公里,平均上班时间为50.4分钟。上海公寓居民的平均距离也超过10公里,上班平均需要44.4分钟。深圳公寓居民通勤相对愉快,平均通勤距离为7.9公里,平均费用为33.6分钟。

据极光大数据统计,广州和深圳一半的公寓居民通勤距离在5公里以内,分别占54.1%和57.1%。上海5-10公里范围内的公寓人口通勤距离为19.6%,高于其他一线城市。32.2%的北京公寓居民通勤距离超过15公里,在所有一线城市中所占比例最高。

据极光大数据统计,GY公寓的人在北京和上海的通勤距离最高,分别为15.8公里和12.1公里。北京安讯士公寓的通勤距离也超过15公里。多功能公寓在北京有10公里的相对友好的通勤距离。在上海,BY、CJ、AX和YZ公寓的居民通勤距离不到10公里。

据极光大数据统计,广州各公寓群的通勤距离在10公里以内,其中流花公寓群的通勤距离仅为7.6公里。深圳GY公寓最长通勤距离为12.3公里;YZ公寓位居第二,通勤距离为11.2公里,而其他公寓群的通勤距离不到10公里。

根据极光大数据的统计,一线城市超过20%的公寓人口在一个月内有商务旅行。广州31%的公寓人口在一个月内有出行行为,居一线城市首位。29.2%的北京公寓居民在一个月内出差,与广州公寓居民相近。一个月内到深圳公寓旅游的人比例相对较低,只有23.6%。

据极光大数据统计,北京公寓人口主要工作在四环路以内,集中在朝阳区,如国际贸易、望京等地区;丰台区总部和其他地区也有分散的集中点。除了四环路,地铁八通线沿线的通州方向也是公寓人群典型的工作集中区。

根据极光大数据的统计结果,上海公寓人口的工作场所集中在以陆家嘴、南京路、静安区为核心的中心城市,分散在新天地、徐家汇、五角场等主要区域。在中心城市周围也有一些独立的热点,如虹桥和金桥。

据极光大数据统计,广州公寓人口最集中的工作区域是以珠江新城和体育中心为核心的天河中央商务区,广州主城区所有区域都有热点,如江南西路机场路附近和海珠区白云区。

据极光大数据统计,坂田及其周边工业园区是深圳公寓居民的主要工作场所之一,而福田中心区;是另一个主要的工作场所。南山区和宝安区也有零星热点。

三。青年公寓生活娱乐

据极光大数据统计,北京公寓人口周末活动半径最大为8.8公里,深圳公寓人口周末活动半径最短为4.4公里,为北京公寓人口的一半。

根据极光大数据的统计,四个一线城市拥有深圳最多的住宅公寓人口和北京最活跃的公寓人口。广州和深圳的周末活动半径大多在1公里以内,分别占33.4%和41.9%。广州公寓人口在1-5公里活动半径内所占比例为30.2%,高于深圳公寓人口。北京和上海公寓居民周末活动半径主要为1-5公里,分别占25.7%和31.1%。

据极光大数据统计,广州和深圳的公寓位置分别为35.8%和35.3%,而北京和上海的公寓位置分别为4.8%和9.2%,远低于广州和深圳。主要可能的原因是,中国北方的公寓大多位于商业区或办公区,而广州和深圳的公寓则位于住宅区。

据极光大数据统计,深圳公寓所在街道的平均入住率为1,是一线城市中最平衡的入住率。在公寓所在街道的工作与生活比例大于1.5的地区,北京和上海的公寓比例分别为15.4%和16.5%,广州为8.2%,深圳仅为0.9%。

据奥罗拉大数据(Aurora Big Data)统计,广深公寓整体生活、餐饮和生活设施较好,平均72.5套,高于北京和上海。在70岁以上的地区,广州市公寓的生活餐饮配套指数达到73.4%,而深圳市的公寓比例达到66.1%。

据奥罗拉大数据统计,四城市公寓交通便利指数处于中等水平,北京公寓排名第一,交通便利指数为45。在交通便利指数低于40的范围内,广州的公寓比例为58.3%,是四个一线城市中最高的,表明广州的公寓交通支撑水平相对不均衡。

根据极光大数据统计,深圳、广州和北京公寓的体育健康匹配指数分别为65.2、64.9和62.9,位居前三。在体育健康匹配指数大于70的范围内,广州公寓占46.2%,在四个一线城市中最高。

根据奥罗拉大数据的统计结果,各城市公寓的医疗保健匹配指数均高于70,表明公寓一公里内药店和医疗场所的匹配相对完善。广州市公寓医疗保健指数达到84.9,占70-100个区公寓的87.3%,居四大一线城市之首。

四。[公寓人群肖像/s2/]

据极光大数据统计,上海45.7%的公寓用户住在上海,安徽省是最大的旅游省,占9.8%。春节期间,39.8%的北京公寓居民留在北京。河北省是最大的旅游省,占13.4%。40.1%的广州公寓人口留在广州,27.5%的人口前往广东省。约30.5%的深圳公寓居民留在当地,21.3%的人在广东省工作。

据奥罗拉大数据统计,除了旅游和通讯应用,深圳公寓的人更喜欢招商银行部应用,招商银行偏好指数为76.1,掌上生活偏好指数为69.1,求职应用也更受欢迎,51个职位(job)、老板直接雇佣和智联招聘都在榜单上。与深圳公寓人群相比,luckin咖啡幸运咖啡和公众对两种生活方式应用的评论进入广州公寓人群首选前10名,首选指数分别为65.1和65。

根据奥罗拉大数据的统计,北京的公寓居民更喜欢在北京轻松旅行和一卡通服务,他们更喜欢购买新鲜食品。上海公寓居民最有可能拥有餐饮体质。app更喜欢前10名中与食品和饮料相关的4款应用。外卖食物更喜欢饥饿,食物更喜欢公众评论,新鲜食物更喜欢丁咚,而不是买蔬菜和几盒马。

报告说明

1。数据源

1)极光大数据来源于极光云服务平台的行业数据采集和极光iAPP平台对各种移动应用的长期监控,结合大样本算法进行的数据挖掘和统计分析;2)极光调查数据,通过极光调查平台进行网络研究;3)其他合法收集的数据。所有这些都是基于相关的法律法规。这些数据是在用户的合法授权下收集的。同时,大数据分析报告是在数据脱敏后形成的。

2。数据周期

总体报告期:2019年2月至2019年4月。

3。数据指标描述

具体数据指标请参考每页的标签。

4。免责声明

极光大数据提供的数据信息是基于大样本数据采样、小样本调查、数据模型预测等研究方法进行估计和分析的。由于统计分析领域任何数据源和技术方法的限制,极光大数据也不例外。

极光大数据根据上述方法估算和分析的数据信息仅供参考。极光大数据不保证上述数据信息的准确性、完整性、适用性和不侵权性。任何机构或个人根据上述数据信息调用或采取任何行动所造成的法律后果与极光大数据无关,由此产生的相关争议或法律责任由行为人承担。

5。

奥罗拉数据研究所将利用自己的大数据能力,在未来的各个领域进行更详细的分析和解释以及业务洞察。请期待它。

6。版权声明

这份报告是奥罗拉大数据公司做的。报告中的所有文字、图片和表格受相关商标和版权法保护。有些内容是从公共信息中收集的,所有权属于原作者。未经公司书面许可,任何组织或个人不得以任何形式复制或传播。未经授权使用本报告将违反《中华人民共和国著作权法》和其他法律法规。

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