你觉得成都这类城市，哪方面发展最值得期待( 五 ) 谢邀。感觉

4、而覆盖80%的人群时，平均出行距离差异较大。到达天府新城消费的人群出行距离远大于其他商区，达到12km。
这是由于：1）天府新城商圈地离市中心较远，去消费的居民往往需要长距离出行。2）天府新城商圈的主要消费群体——往南更远的南部新区居民拉远了出行距离，在南部的新区商业配套还没有发展起来的情况下，相对较近的天府新城商圈是他们的首选，即便如此，他们的出行距离也远高于市内其他地区。
3.在商区里，一半是游客通过上述分析，可以得知十大商区的总体人群活跃度情况。那这些人群有什么特点呢？
通过手机号码的归属地信息，我们将活跃人群分为成都本地人和外地游客。在周末白天，全市的活跃人口中，本地、外地的比例为3:2，即走在成都的街头，你遇到的10个人中可能有4个都是外地游客。而十大商区的本地、外地人口比例则达到了1:1。

图10 成都十大商区市内外人群活跃度比较

图10 成都十大商区市内外人群活跃度比较周末白天时段，除了“成都中心”——春熙路人满为患以外，成都本地人和外来游客喜欢逛的地方有一定的区别。游客们更偏爱于宽窄巷子、武侯祠博物馆等包含景区的商区。而成都本地人则更加偏爱万年场、建设路购物商区进行休闲游憩活动。
商区活跃度的原因探析一个商区的活跃度高低背后的逻辑，在于商区的业态配比能否迎合人民日益变化的消费需求，通过对成都十个商区的分析，我们发现了不同商区的人群活跃度差异较大，而人口活跃商区的业态却更加“综合”。为了探究什么样的业态对人群的吸引力有着较大的影响，我们做了一个小分析。
首先，我们假设酒店、学习培训以及亲子等新业态对提升商区活跃度有积极的影响。为了验证以上假设，我们扩大研究范围选取大众点评中成都中心城区的85个主要商区作为样本，以每个商区周末白天和夜晚的人流量为因变量，分别将商区不同类型业态的区位熵、美食的人均消费以及业态混合度作为自变量，考察不同自变量与因变量的相关系数，研究各个特征与商区活跃度的相关性强弱，并在此基础上进行线性回归分析。考虑到位于二环以外的商区活跃度值较小，可能会出现异常值从而对模型产生较大的影响，因此另外将二环内的商区作为样本进行对比。
1）实体零售仍是商区吸引人群的“法宝”
根据相关系数表可知，无论是在周末白天还是夜晚，购物的区位熵与商区活跃度的相关系数都最高。尽管从大众点评的商户数变化来看，购物商户占比明显下降，但是实体零售仍然是影响一个商区吸引人群能力的关键指标。