数据分析特斯拉会响应乡村振兴的号召吗？
特斯拉的利润率太让人嫉妒了，所以国内外不少分析师认为，2023年特斯拉大概率还会降价。有些竞争对手肯定觉得降价就是饮鸩止渴、互相伤害，而按照马斯克的说法是：我认为不是你想不想要买特斯拉的问题——人人都想买特斯拉的车，只是买得起买不起的问题。国内车友肯定不服气：谁说大家都喜欢特斯拉的？但马斯克的发展观倒是和贝索斯的飞轮有异曲同工之处：量产→调优→降价→更多用户→更多的量产。
但这个飞轮中间有个隐含假设，就是马斯克豪气说法：人人都想要特斯拉，只要价格便宜就会首选特斯拉。我就很好奇，中国的下沉市场对特斯拉这个品牌怎么看？价格低到什么程度会引发下沉市场的爆发？
国发发改委和国家能源局在5月14日公布了新能源汽车下乡和乡村振兴的实施意见，从国家层面上支持新能源汽车扩大下沉市场的规模，这里面当然也包含特斯拉的机会。
我让ChatGPT总结一下，Ta从这个《意见》中读到的最重要的信息是这几点：
- 农村地区公共充电基础设施不足，限制了新能源汽车在农村的推广。
- 提出在农村地区加快公共充电网络建设，实现县乡覆盖。推广社区充电设施建设和共享模式。
- 提出支持政策，如出台专项资金支持、减免电费等。推广智能有序充电新模式。
- 鼓励丰富新能源汽车供应，加强在公共领域的推广应用。提供购买补贴和贷款支持。
从ChatGPT的解读中，除了我们理解的各种下乡运动中给补贴这样的常规操作，更重要的是像充电桩这样的基础设施建设引发了大家的共鸣，即便就是北京这样的城市，小区停车场无法进行电网改造，导致小区业主购买电动车动力不足是个挺常见现象。
我就想去折腾一下数据了。
极海品牌监测不仅监测新能源品牌的体验店网点位置和扩张情况，也监测充电桩的信息。在我眼里，特斯拉就是一家IT公司，所以他家的数据自然差不了。
打开Excel，特拉斯全球在营的充电桩表格，20000多条记录，探索一下这些桩子都在哪儿。来吧ChatGPT：
你是一个python程序员，极海品牌监测的微信小助手分享给你了一份特斯拉充电桩位置的Excel表，其中有两个字段是“经度”，“纬度”，现在用python写一段程序，将这些充电桩的位置在地图上呈现，要求底图用卫星影像，位置点聚类显示。
ChatGPT完成的不错。
按国家统计充电桩的数量，做一个按国家的数量排名柱状图，要求中国用不同的颜色表示。
现在开始做一些复杂的分析。你现在拿到了一个中国县一级行政区划的数据”县级.shp”，要求计算特斯拉充电桩数量最多的前20个区县，不必用反向地理编码的方式，计算每个县域多边形里包含的充电桩即可，结果图表为plotly实现的纵向柱状图，柱宽适当加宽，颜色选一个好看的绿色，适合手机阅读的尺寸。
结果和想象一致，数量多的区县都是在发达城市。但数量还是太少了，第20名的静安区才有26根柱子
继续。
我们现在来分析美国的数据。请调用美国人口普查局提供的数据API，我的APIkey是#￥%……&*（）@！，美国的县数据为“tl_rd22_us_county.shp”。同样计算美国农村县的充电桩排名，图表结果的元素都用中文，对于美国的州名和县名请调用有道的API来翻译。
ChatGPT仅仅就从上文对中国数据的处理就理解了“农村县”是什么意思，在这个实例中，再次让我赞叹语言大模型的理解力。Ta调用了人口普查局的“DP02_0066PE”指标，我问Ta，这是一个什么指标，回答为：
DP02_0066PE 是美国人口普查局的 ACS（American Community Survey，美国社区调查）5年预测数据中的一个指标。这个指标表示每个县中居住在非城市地区（rural areas）的人口占总人口的百分比。换句话说，它衡量了一个县的农村人口占比。在我们之前的示例中，我们使用了 DP02_0066PE 作为筛选农村市场的依据。我们设置了一个阈值（rural_threshold），当一个县的农村人口占比超过这个阈值时，我们将其视为农村市场。然而，这种定义可能过于严格，导致只有少数县被视为农村市场。我们也可以使用了人口密度作为划分农村市场的标准，这可能会得到更多的农村县。
这个解释是在是太棒了，再次点赞！
ChatGPT设定的阈值是50%，计算结果是——一个农村县也没有！果然定义过于严格了。我放宽到25%，结果为：
哦，纽约县也算是农村县。我也是醉了。但按照25%人口阈值来统计，纽约县就是符合这个标准的
按照ChatGPT的建议，将人口密度设为1000，结果是这些县：
无论是哪种方法筛选，结果看起来特斯拉在美国农村县的充电桩建设投入都很少。我继续问：
从分析结果看，如何评估特斯拉开发美国市场的优先级？
回答为：
特斯拉似乎并不把农村市场作为高优先级进行开发。原因有：
第一，美国的新能源汽车政策主要针对的是减少交通的温室气体排放，而不是特别针对农村地区。美国并没有出台专门支持新能源汽车在农村推广的政策,这使得这一市场的潜力并未被显著激发。
第二，美国的能源结构中，石油对交通运输业的控制程度更高。大部分美国人仍更习惯使用燃油车，新能源汽车的受众群体较小，且主要集中在城市和相对富裕的群体。这使新能源汽车品牌难以深入农村市场。
第三，美国的电网基础在农村地区相对薄弱，配套设施不足也是制约因素之一。美国农村地区居民出行距离较长，但充电站网络不发达，无法有效保障新能源汽车的续航，这也不利于新能源汽车的推广。
第四，特斯拉的产品定价在美国仍较高，主打高端市场。Model 3 起售价格约为40000美元，Model Y 在50000美元左右，这使其难以触达美国农村的中低端客户群。特斯拉需要推出更加经济实惠的产品,以打开美国农村市场。
因此，目前来看，特斯拉在美国市场上尚未将农村市场作为高优先级进行系统开发。除非美国出台更有利的政策环境，并有针对性的支持，否则这一市场的潜力难以被进一步激活。但长期来看，随着技术进步，特斯拉产品降价,这一情况也有望发生变化。
再次为这个回答点赞，从上面的回答中，我读到了ChatGPT与马斯克和中国发改委的隔空响应：
1、马斯克说价格还是不够低；
2、发改委说电网基础设施值得大力投资；
3、ChatGPT说政府可以出台更有利的政策环境。
我继续。
你有一份乡村振兴的数据（各地级市乡村振兴数据.xlsx），字段分别为：省份 地区 年份 乡村振兴指数 人均农业机械总动力（千瓦） 粮食综合生产能力（万吨） 农业劳动生产率（元／人） 规模以上农产品加工企业主营业务收入（亿元） 农药、化肥施用量（万吨） 畜禽粪污综合利用率（％） 对生活污水进行处理的行政村占比(%) 对生活垃圾进行处理的行政村占比（％） 卫生厕所普及率（％） 农村绿化率（％） 农村居民教育文化娱乐支出占比（％） 农村义务教育学校专任教师本科以上学历比例（％） 农村居民平均受教育年限（年） 有线电视覆盖率（％） 开通互联网宽带业务的行政村比重（％） 乡村文化站数量（个） 村主任、书记”一肩挑“比例(%) 巳编制村庄规划的行政村占比（％） 已开展村庄整治的行政村占比（％） 农民人均纯收入（元） 农民人均收入增长率（％） 城乡居民收入比（％） 农村贫困发生率（％） 农村居民恩格尔系数(%) 每百户汽车拥有量（辆） 农村居民人均住房面积（平方米） 安全饮用水普及率（％） 村庄道路硬化率（％） 人均道路面积（平方米） 农村每千人拥有卫生技术人员数（人）。现在请你用这个数据表，设计一个分析方法，分析新能源车下乡最佳潜力城市的排名，要求用python实现这个分析方法
在这次提问中，我只告诉Ta字段名，连分析方法也不建议了（其实我也不知道该怎么分析）。
回答为：
为了分析新能源汽车下乡最佳潜力城市排名，我们可以从这个数据表中挑选与新能源汽车普及密切相关的几个因素，然后根据这些因素对城市进行评分和排序。以下是一种可能的分析方法：
选择与新能源汽车普及相关的字段：
- 农民人均纯收入（元）：收入水平影响农民购买新能源汽车的能力
- 每百户汽车拥有量（辆）：现有的汽车拥有量可以反映出对新能源汽车需求的潜力
- 安全饮用水普及率（％）：这个指标可以间接反映出基础设施水平，也影响新能源汽车充电设施的建设
- 村庄道路硬化率（％）：道路状况会影响新能源汽车的使用效果和推广效果
- 开通互联网宽带业务的行政村比重（％）：网络普及率可能影响新能源汽车相关服务和信息的传播
对这些字段进行归一化处理，得到0~1之间的数值，使得各个字段具有可比性。
为每个字段分配权重，然后计算每个城市的得分。这里的权重可以根据实际情况和经验进行调整。
根据得分对城市进行排序，得分最高的城市就是新能源汽车下乡最佳潜力城市。
我对程序提出了两次修改建议，将排名最高的20名和最低的10名列在一起，柱图的颜色改成渐变，结果为：
我和ChatGPT的友好对话结束，整个过程用2.5GE 小时。大部分程序代码我都看不懂，我只是反馈错误消息和提供修改建议。
总结
在我的理解里，马斯克和特斯拉眼中的电动车玩法，早已超越了“品牌设计，工业化生产，供应链匹配，营销和交付”，他已经找到电动车的核心：不是车，是软件，是IT产品，是服务，是基于数据的全套智能服务，这是这一轮技术革命在所有行业的本质，而这个本质，特斯拉的大部分竞争对手都没吃透，甚至有的传统车厂还在想着是不就是换个发动机吗。
而既然卖的是出行服务，那充电就是个大事儿。用电力惠及（占领）所有人肯定是马斯克的特斯拉（包括太阳城）的目标了，所以农村市场肯定不会被他排斥在外。从特斯拉充电桩在全球位置的数据上，只是验证了农村还缺乏新能源汽车高速增长的基础。那对于所有的新能源品牌，什么时候是投入的好时机，那就看各自的战略了。
抛开这个主题，本文的实例展示了每个人都可以和数据对话，这是更让人兴奋大未来。
本文来自微信公众号“极海品牌监测”（ID:storesgeohey），作者：王昊，36氪经授权发布。
