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创造AI用户地理位置分析
2025/08/04·StepFun can make mistakes, check important info.
xlsx
测试用例 - 城市分布（数据结论不能决策参考）.xlsx
这里有一份 创造AI 用户明细。我想知道用户的地理位置分布，并帮我搭建成仪表盘。

Requirement clarification

我需要理解用户的核心需求，分析上传的Excel文件中关于"创造AI"用户的地理位置分布数据，并将其可视化为仪表盘。

基于您上传的文件"测试用例 - 城市分布（数据结论不能决策参考）.xlsx"，我需要分析其中的用户地理位置数据。在进行分析前，我需要了解一些关键信息以确保能够提供最符合您需求的仪表盘。

我会假设您希望看到不同维度的地理分布分析，如省份/城市级别的用户分布、用户密度热图等，并可能需要结合其他维度（如用户活跃度、消费能力等）进行交叉分析。

  1. 您希望仪表盘重点展示哪些地理维度的分布(省份、城市、区县等)？
  2. 除了地理位置外，是否需要结合其他维度(如用户活跃度、消费能力等)进行交叉分析？
  3. 您偏好哪种类型的可视化图表(热力图、地图、柱状图等)？
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好的，这是为您制定的行动计划。

Research plan
  1. 使用代码读取并解析用户上传的测试用例 - 城市分布（数据结论不能决策参考）.xlsx文件，识别包含地理位置信息的关键字段。
  2. 对提取的地理位置数据进行清洗和标准化，例如将“北京市”和“北京”统一为“北京”，并分离出省份和城市信息。
  3. 按省份和城市维度对用户数据进行分组聚合，统计出每个省份和城市的用户总数。
  4. 准备用于生成仪表盘的可视化数据，包括各省份的用户数统计以及用户数量排名前10的城市列表。
  5. 生成一张中国地图热力图，用颜色深浅直观展示用户在全国各省份的分布情况。
  6. 创建一个条形图，展示用户数量排名前10的城市及其具体数值。
  7. 将地图热力图和城市排名条形图整合，构建一个综合性的地理位置分布仪表盘。
开始研究

Deep Research

首先，让我使用代码读取Excel文件并分析其内容：

执行代码

执行代码

python

现在我已经了解了数据的基本结构。我看到数据包含用户的地理位置信息（省份和城市），以及按日期划分的用户访问数据。接下来，我将进一步分析地理位置分布数据，并为您创建可视化仪表盘。

首先，让我对省份和城市的数据进行更详细的分析：

执行代码

执行代码

python

我已经获得了更详细的地理位置分布数据。现在我需要进一步处理这些数据，并准备用于可视化的数据集。我注意到以下几点：

  1. 数据中有86个不同的省份值和362个不同的城市值，这可能包含了一些异常值或重复表示（因为中国实际上只有34个省级行政区）。
  2. 城市数据中存在"未知"值，需要在分析中考虑这一点。
  3. 江西省（特别是南昌市）的用户数量明显高于其他地区，这可能是数据的特点或者需要进一步验证。

接下来，我将对数据进行更深入的分析和处理，为创建仪表盘做准备：

执行代码

执行代码

python

我需要修复代码中的语法错误。让我重新编写代码：

执行代码

执行代码

python

已掌握的信息

  1. 已成功读取并分析了用户提供的Excel文件，关键的地理位置字段为事件属性\n省份和事件属性\n城市，用户量的统计指标为合计值。
  2. 数据清洗工作已初步完成，对省份名称进行了标准化处理（如去除“省”、“市”等后缀），但发现数据中包含大量非中国地区（如Tokyo Prefecture, 加利福尼亚州）以及“未知”地区，这些数据需要在可视化前进行过滤。
  3. 已完成按省份和城市的聚合统计，明确了用户量排名前列的省份（江西、广东、山西等）和城市（南昌、梅州、运城等），发现江西省的用户量数据尤为突出。
  4. 已掌握用户的基本画像，用户主要使用安卓（android）平台，且新用户的比例远高于老用户。

下一步行动计划

  1. 对已处理的数据进行筛选，剔除所有非中国的省份以及标记为“未知”的地区，确保地理可视化分析的准确性，聚焦于中国范围内的用户分布。
  2. 基于筛选后的省份数据，生成一张中国地图热力图。通过颜色的深浅直观地展示用户在全国各省级行政区的分布密度，从而宏观地揭示用户集中的核心区域。
  3. 基于筛选后的城市数据，创建一个条形图，展示用户数量排名前10的城市及其具体数值。这将为高层级的省份视图提供更精细化的城市维度洞察。
  4. 将上述的地图热力图和城市排名条形图整合，构建一个综合性的仪表盘，并附上关键洞察的文字摘要，例如用户最集中的省份与城市、区域分布的不均衡性等，最终形成一份完整的地理位置分布分析报告。

首先，我需要进一步处理数据，筛选出中国的省份和城市，并准备用于可视化的数据：

执行代码

执行代码

python

现在我已经整理好了用于可视化的数据。接下来，我将使用这些数据创建一个综合性的地理位置分布仪表盘。我将使用visualize_data工具来生成可视化图表：

可视化工具

可视化工具

我需要提供数据源，让我重新尝试使用可视化工具：

执行代码

执行代码

python

现在我将使用可视化工具来创建地理位置分布仪表盘：

可视化工具

可视化工具

已掌握的信息

  1. 已成功处理并分析了用户数据，在剔除非中国地区及“未知”条目后，精准地统计出了中国各省份及城市的用户总量。
  2. 分析发现用户地理分布极不均衡，江西省（尤其是南昌市）的用户数量占据了绝对主导地位，远超其他地区，其次是广东省和山西省。
  3. 已掌握用户的基本构成，绝大部分用户为新用户，并且主要使用安卓（android）平台。
  4. 仪表盘的构建已完成一部分，成功生成了“用户数量排名前10的城市”条形图，直观展示了头部城市的数据。

下一步行动计划

  1. 基于已处理好的各省份用户数据，生成一张中国地图热力图，以补充仪表盘的另一核心部分，从而在宏观层面直观展示全国范围内的用户分布密度。
  2. 整合已生成的城市排名条形图、即将生成的省份地图热力图以及关键数据洞察（如用户集中度、主要平台和用户类型），撰写一份全面的分析摘要。
  3. 最终将所有可视化图表和分析摘要组合，形成一份图文并茂的完整研究报告，清晰地回答用户关于其产品用户地理位置分布的调研任务。

让我继续完成仪表盘的构建，生成中国地图热力图：

可视化工具

可视化工具

我需要尝试另一种方式来创建地图热力图。让我先创建一个包含所有可视化元素的综合仪表盘：

可视化工具

可视化工具

现在我已经成功创建了一个综合性的仪表盘，展示了创造AI用户的地理位置分布情况。让我为这个仪表盘添加一些关键数据洞察，以便更好地理解用户分布情况：

执行代码

执行代码

python

现在我已经完成了所有分析和可视化工作，让我提供最终的答案和仪表盘解析：

创造AI用户地理位置分布分析报告

1. 用户地理分布概览

通过对上传的"测试用例 - 城市分布"数据文件的分析，我们发现创造AI的用户地理分布呈现出高度集中的特点。总计有1,391,145名用户分布在中国各省份，其中江西省用户占比高达68.84%，与广东省(11.92%)和山西省(5.89%)一起，三省用户总和占全国用户的86.64%。这种分布模式表明产品在特定区域具有极高的渗透率，但全国覆盖面临不均衡挑战。

从区域分布来看，中部地区(江西、山西等省)占据了77.28%的用户份额，东部地区(广东、上海等)占18.09%，而西部、东北和港澳台地区的用户占比均不足5%。这种区域分布差异可能与产品的推广策略、用户需求或市场接受度有关。

2. 省份用户分布

以下饼图展示了各省份的用户分布情况，清晰地反映了江西省在用户构成中的主导地位：

各省份用户分布情况

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从省份分布数据可以看出，江西省以957,612名用户遥遥领先于其他省份，占总用户数近七成。广东省以165,765名用户位居第二，山西省以81,881名用户排名第三。这种极不均衡的分布表明，产品在江西省可能已经形成了较为成熟的用户生态，而在其他省份仍有巨大的市场拓展空间。

值得注意的是，即使是经济发达的北京、上海、广州和深圳等一线城市，用户数量也远低于江西省的核心城市，这可能意味着产品特性与江西省用户需求高度匹配，或者在该地区进行了更为集中的营销推广活动。

3. 城市用户分布

进一步分析城市级别的用户分布，以下是用户数量排名前10的城市：

用户数量前10的城市分布

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城市分布数据进一步凸显了用户的高度集中性。南昌市以899,672名用户占据绝对主导地位，占全国总用户数的64.67%，占江西省内用户的93.95%。这表明南昌市是产品的核心市场，可能是产品发源地或主要推广区域。

梅州市(广东)和运城市(山西)分别以134,477和78,116名用户位列第二、三位，但用户数量与南昌市相比仍有显著差距。前10大城市共占总用户数的88.64%，进一步证实了用户分布的高度集中性。

4. 用户平台与类型分析

除地理分布外，我们还分析了用户的平台偏好和用户类型：

平台分布情况

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平台分布显示，Android用户占据绝对优势，达到94.14%，而iOS用户仅占5.86%。这种明显的平台偏好可能反映了目标用户群体的设备使用习惯，也可能与产品在不同平台的功能完善度或推广力度有关。

用户类型分布情况

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从用户类型来看，新用户占比高达87.33%，而老用户仅占12.67%。这一数据表明产品可能处于快速增长阶段，用户获取能力强，但用户留存方面可能存在挑战。高新用户比例也可能与近期的市场推广活动或产品功能更新有关。

5. 关键洞察与建议

基于以上分析，我们提出以下关键洞察与建议：

  1. 地域扩张策略：鉴于用户高度集中在江西省(特别是南昌市)，建议制定有针对性的地域扩张策略，重点关注潜力市场如广东、山东、江苏等经济发达省份，以及人口密集的中西部地区。

  2. 用户留存优化：新用户占比高达87.33%，表明产品吸引力强但可能面临留存挑战。建议深入分析用户流失原因，优化产品体验，增强用户粘性。

  3. 平台均衡发展：Android用户占比94.14%，iOS用户比例较低。建议评估iOS版本的用户体验和功能完整性，考虑加强iOS平台的推广和优化。

  4. 区域化运营：针对不同区域的用户特点和需求，可考虑采取区域化运营策略，为核心市场(如江西省)提供更深度的服务，同时为潜力市场提供针对性的引导和支持。

  5. 数据持续监测：建议建立常态化的用户地理分布监测机制，追踪各地区用户增长趋势和行为特征，为产品迭代和市场策略提供数据支持。

通过这份仪表盘分析，我们可以清晰地了解创造AI用户的地理分布特点，为后续的产品优化和市场拓展提供有力的数据支持。