《表1 北京地区典型集聚区等级体系Tab.1 Hierarchical system of typical gathering areas in Beijing》

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《基于开源大数据的北京地区餐饮业空间分布格局》

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从上述分析可知，某地区餐厅密集程度和人均消费等级都可以作为衡量该地区繁华程度的指标。一般来说，餐厅数量越多，空间分布越密集，人均消费越高，该地区就越繁华，越有可能位于繁华商圈或热门旅游景点附近。但第4.1、4.2节的分析结果却出现了非一致性，如通州北苑及中关村等地的餐厅分布虽十分密集，但其人均消费却并不高，而金融街等虽然餐厅数量相对不多，但是其人均消费等级却很高。为了探究这种现象出现的原因，本文以所有聚类中心点的点密度为横坐标，归属于该聚类中心类别的餐饮店均价为纵坐标，绘制散点图如图6所示。同时，为了更好地解释基于餐饮店分布密集程度和人均消费得到的结果的差异性，本文选取了散点图中具有代表性的区域将其划分为4类:高密度、高消费区域；高密度、低消费区域；低密度、高消费区域；低密度、低消费区域。在地图上找到该集群所处的位置和空间区位特征，进而得到产生这种差异性的原因，详细如表1所示。