随着智能手机的不断发展，移动运营商信令数据已经逐渐成为重要新兴数据之一。利用手机信令数据进行商圈消费者洞察研究，其基本原理是根据手机与基站交互的情况，结合基站设备在真实地理空间的覆盖，对用户进行定位，基于用户位置数据，并结合算法模型，对商圈区域范围内的人流特征进行探究分析，即可客观、完整、真实地复原手机用户真实的驻留、出行活动轨迹。与此同时，随着移动技术的发展和普及，用户留下的痕迹越来越完整，越来越丰富，从吃穿住行到社交娱乐行为，事无巨细地保留下来。利用大数据进行分析，将多维度的数据打通串联，从而得到更全面丰富的信息，更好地去发现事物背后的关联，从而发掘数据背后蕴藏的机遇与威胁。
　　本文利用运营商信令数据，并结合用户属性、手机使用行为等信息，进行研究分析。通过地理信息系统处理展示空间数据，运用ARCGIS软件将研究城市均匀划分为250米标准网格，将人口信息网格化，提供高精准度地人群分布，增加实际应用、规划、决策的准确性。通过决策树、K-MEANS聚类机器学习相关算法的融入，运用决策树算法对原始数据缺失进行补全，并基于大数据多维度的特性，运用聚类算法将消费者分类，从而对消费能力进行进一步剖析。基于大数据时代交叉学科不同方法的融合应用，有助于实现准确、客观挖掘商圈内消费者空间分布情况与活动联系的特征信息的目的。本文选取天津市4个主要商圈为例，进行定量分析，从商圈消费者人口规模密度、消费者购买力、消费者自然属性、消费者社会属性、消费者来源五大方面进行研究，分析洞察不同商圈内消费者的特征信息，通过比较不同商圈消费者的价值，为商业中心经营者实现低成本高效运营管理提供有力支撑，为城市整体商业地产规划和制定长期规划决策提供有力依据。通过对商圈客群构成、特点、来源各种因素进行综合性的研究，首先，有利于商圈内企业找准自身区域定位，合理规划选址，其次，有利于企业制定市场开拓策略，确定基本客群和潜在客群，最后，有利于企业高效地进行市场竞争分析，在了解客群类型和来源的前提下，开展更有针对性的市场营销活动。