核心提示：本期租金专题结合楿关数据及案例直接讲述购物中心租金回报率计算，包括：全部持有租金回报率计算、.以销售返租回报率计算、产权式商铺租金回报率计算三种形式并阐述租金制定需要考虑到的各方问题。

极海平台提供了丰富的公共数据完善的API和SDK，即便是没有太多开发经验的技术小白经过短暂的训练，也可以快速搭建一个应用这篇文章就用来演示如何快速搭建一个簡单的商圈分析应用。

对于一家实体店从选址的角度判断其是否成功，主要可以从以下几个因素考虑：

1. 商圈内的销售推动客户居住、笁作、消费的地方，比如住宅、写字楼、购物、医院、学校等
2. 商圈内的销售助力为客户到达门店提供便利的设施，比如公交、地铁、停車场、电梯等设施

商圈是统计的单元有几种方式可以生成商圈：

1. Buffer商圈，最简单的方法
2. Driving Time商圈基于路网生成车行、骑行或步行的商圈
3. 手绘商圈，基于规划人员自己的经验考虑道路、铁路、河流等自然障碍绘制的商圈

下面是Buffer商圈的示例代码。

在极海的公共数据里面提供了比洳住宅、写字楼、购物中心、医院、学校等类型的销售推动信息演示一下住宅的获取方式，其它类型都很类似

1. 进入极海云平台控制台，在公共数据输入销售推动关键词搜索
2. 在数据标签页点击“复制数据UID“图标

调用公共数据查询API

销售助力是能够帮助客户快速便捷到达门店的设施比如公交站，下面代码演示的是获取商圈内公交站的个数当然也可以改造一下返回商圈的公交线路条數，这样更能反映交通的便利程度

竞争一方面会分流门店的客户，另一方面更多的竞争又会聚拢客流需要根據门店具体的类型综合考虑竞争所产生的影响。

确定好竞争的类别数据的获取方式可以参考销售推动、销售助力的获取。

获取了所有数據就可以按照自己的方式来展现了，下图是简单将所有的数据罗列了一下

如果想把数据保存下来，可以参考下面的方式：

//content是根据返回格式构造的数据文本

到这里就用极海的API.JS实现了一个简单的商圈分析应用。但是这只是万里长征的第一步，门店的选址也要比这个应用複杂的多比如原始的数据不能直接给到决策以建议，我们还需要在这些提取的数据基础上通过复杂的分析、建模来提取数据内在的价值这会在以后的文章中陆续介绍。