23、巴塞罗那大型百货商店客户空间分布分析

巴塞罗那大型百货商店客户空间分布分析

1. 研究背景:巴塞罗那

巴塞罗那市分为 10 个行政区,行政区内又包含 73 个社区,每个社区都有其独特的特色。这座城市大约有 50,000 个商业实体,涵盖百货商店、商业中心、超市、拥有独家设计师精品店以及国际/本地品牌的购物街等。

本次研究选取了位于巴塞罗那不同社区的同一家大型连锁百货商店的三家分店(PC、AD、PA)进行分析,选择大型连锁百货商店而非中小型商店的原因如下:
- 大型商店吸引力更强,能产生更多的客户交易。
- 客户来源广泛,既包括附近的,也有来自远处的,便于分析更大范围内的城市结构。
- 获得的客户数据集更具同质性,减少扭曲和偏差。

这三家分店的具体情况如下:
- PC 店 :位于市中心的老城区(Ciutat Vella),该区域由四个社区组成,商业区内满是知名品牌的零售店。因其风景古迹、建筑和环境优美,吸引了来自全市各区的本地人和游客。
- AD 店 :位于埃桑普勒(Eixample)区,该区域是商业区,周边有各种私人公司。客户主要是这些公司的员工以及来自佩德拉尔贝斯、圣热尔韦斯和萨里亚等富裕社区的居民。
- PA 店 :位于努巴里什(Nou Barris)区,店铺位于圣安德烈和巴塞罗那最大的大道之一梅里迪亚纳大道的拐角处。该地区有大量移民和工人阶级居民,失业率较高。由于其位于城市入口处,吸引了来自相邻地区/村庄的客户。

2. 研究方法

研究目标是分离出客户在 24 小时内访问巴塞罗那三家焦点商店(PC、

内容概要:本文深入探讨了Django REST Framework(DRF)在毕业设计中的高级应用与性能优化,围绕智能校园系统案例,系统讲解了DRF的核心进阶技术,包括高级序列化器设计、视图集定制、细粒度权限控制、查询优化、缓存策略、异步任务处理以及WebSocket实时通信集成。文章通过详细的代码示例,展示了如何利用DynamicFieldsModelSerializer实现动态字段返回、使用select_related和prefetch_related优化数据库查询、通过Celery实现异步任务、并集成Channels实现WebSocket实时数据推送。同时介绍了基于IP的限流、自定义分页、聚合统计等实用功能,全面提升API性能与安全性。; 适合人群:具备Django和DRF基础,正在进行毕业设计或开发复杂Web API的高校学生及初级开发者,尤其适合希望提升项目技术深度与系统性能的学习者。; 使用场景及目标:①构建高性能、可扩展的RESTful API,应用于智能校园、数据分析、实时监控等毕业设计项目;②掌握DRF高级技巧,如动态序列化、查询优化、缓存、异步任务与实时通信,提升项目竞争力;③优化系统响应速度与用户体验,应对高并发场景。; 阅读建议:此资源以实战为导向,建议读者结合代码逐项实践,重点理解性能优化与架构设计思路,同时动手搭建环境测试缓存、异步任务和WebSocket功能,深入掌握DRF在真实项目中的高级应用。
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