王炸官宣！上海穩(wěn)居第一，誰能脫穎而出為第二城
2019-12-13 16:39:22
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12月1日傍晚，備受期待的《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》終于官宣。
對比千年大計和粵港澳大灣區(qū)全面啟動，長三角這個大禮包，似乎有點晚。
之所以姍姍來遲，更說明它的重要。就像當年浦東在深圳后面開發(fā)，快從來不是長三角的追求。它的亮相，一定要經(jīng)過國家的深思熟慮。
作為占全國經(jīng)濟總量1/4的最大城市群，長三角無疑是中國參與國際競爭的那張王炸。
今天小T就來聊聊長三角區(qū)域一體化這張王炸。
如果問長三角城市群中最具實力的城市，肯定非上海莫屬。長三角城市群經(jīng)過不斷擴容之后，目前共有41個城市，上海是無可置疑的龍頭老大，那么老二會花落誰家呢？杭州、蘇州還是南京？比拼一下，結果立馬知曉。
長三角第二城誰的勝算比較大？2018年，蘇州GDP達到1.85億元，可以說是一馬當先；杭州GDP為1.35億元，南京、無錫、寧波均在1萬億至1.3萬億之間。再來看人均GDP，蘇州和無錫最高，在17.4萬元左右，接著便是南京、杭州、寧波了。
從單個指標來看，每個城市都有自己的核心競爭力。那么從多個維度綜合考慮，到底哪個城市在此輪比拼中更勝一籌呢？
為了使結論更具說服力，小T選取長三角第一批16個城市為研究對象,篩選了具有代表性的11個相關指標,運用因子分析的方法對該區(qū)域各個城市的經(jīng)濟發(fā)展水平做定量分析。數(shù)據(jù)來自于上海市、浙江省、江蘇省統(tǒng)計年鑒。
01數(shù)據(jù)說明
衡量一個城市的經(jīng)濟效益,不僅要看該城市的現(xiàn)有經(jīng)濟產(chǎn)出,還應該從社會的各個方面去考察,為此,本案例選用下列十個指標來全面衡量一個城市經(jīng)濟實力。
表結構（共16行，18列）
表預覽
02分析方案
此次分析主要采用的是因子分析法，因子分析是通過對原始數(shù)據(jù)研究其相關矩陣的內(nèi)部依賴關系，把一些原本錯綜復雜關系的多個變量表示成少數(shù)幾個反映共性的因子，并給出原始數(shù)據(jù)變量和綜合因子之間相關關系的一種多元統(tǒng)計分析方法。
因子分析常用的兩種方法：一種是通過對變量相關矩陣或者協(xié)方差內(nèi)部結構，研究變量之間相關關系的R型因子分析；另一種是通過對樣品相似矩陣的內(nèi)部結構研究樣品之間相關關系的Q型因子分析。在分析處理多個變量之間的問題時，變量之間往往相關密切，因此導致觀測數(shù)據(jù)所反映出來的信息是有重疊。于是，人們希望可以找到較少的綜合變量盡可能全的反映原始變量的信息。
這些不可直接觀測的少數(shù)綜合變量稱為公共因子或者潛在因子，通過相關系數(shù)矩陣及其逆矩陣、各變量的共同度、各個特征根的方差貢獻率、因子載荷矩陣、因子得分系數(shù)矩陣。
利用TempoAI的因子分析節(jié)點，選擇主成分方法構建分析流程如下：
基于TempoAI的挖掘建模流程
03分析結果
以下是旋轉(zhuǎn)因子得分矩陣表
從上表中可以看出，因子1主要涵蓋了地區(qū)生產(chǎn)總值，利稅總額，居民人均可支配收入，接待國際旅游人次，郵電業(yè)務總量，因子2主要涵蓋了工業(yè)廢水排放達標率。將第一因子稱為總量因子，主要代表經(jīng)濟總量相關指標的信息；工業(yè)廢水排放達標率的權重較大，第二因子影響經(jīng)濟總量較小。
利用因子1計算各城市綜合經(jīng)濟實力得分及實力排名：
根據(jù)以上分析方案，可以得到長三角城市群中各城市綜合實力的粗略排名，從強到弱依次是:上海、蘇州、無錫、杭州、寧波、南京、常州、紹興、嘉興、鎮(zhèn)江、湖州、臺州、舟山、南通、揚州和泰州。上海作為超一線城市，其龍頭老大的地位依然穩(wěn)如泰山，緊隨其后的是蘇州和無錫，蘇錫無論是歷史文化底蘊還是工業(yè)基礎，都堪稱雄厚。民營經(jīng)濟和縣域經(jīng)濟發(fā)達，其蘇南模式一度讓國人側目。杭州作為近年的明星城市，乘著互聯(lián)網(wǎng)新經(jīng)濟的東風，越來越有一線城市的氣象；寧波坐擁世界最大港口之一，地理位置優(yōu)越，和上海遙相呼應。
另一方面，通過各城市因子得分及排名表,我們可以看出，長三角的經(jīng)濟發(fā)展總體水平較高,但內(nèi)部仍然存在著發(fā)展不均衡現(xiàn)象，得分最高的上海(58577.94分)和得分最低的泰州(14058.12)相差明顯。
此次分享案例主要講解了因子分析在實際場景中的應用，因子分析可在許多變量中找出隱藏的、具有代表性的因子，其在市場調(diào)研中有著廣泛的應用，如：消費者習慣和態(tài)度研究、品牌形象和特性研究、服務質(zhì)量調(diào)查、顧客、產(chǎn)品和行為分類。借助Tempo數(shù)據(jù)分析平臺，不僅可以高效簡化數(shù)據(jù)，掌握數(shù)據(jù)降維的方法；而且用戶能夠基于平臺內(nèi)置的數(shù)據(jù)處理、算法節(jié)點，以拖曳式迅速完成機器學習、深度學習、自然語言處理等算法模型構建，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析、未來趨勢預測等多種分析，幫助用戶探索數(shù)字世界的價值和規(guī)律。
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