DB-Thana-Dataset-For-FMGC

一个结构化、可用于分析的数据集，覆盖孟加拉国8个分区、63个地区的549个thanas/upazilas，专为FMCG销售运营、区域规划、Power BI仪表板和消费者画像设计。A structured, analytics-ready dataset covering 549 thanas/upazilas across 8 divisions and 63 districts of Bangladesh, specifically designed for FMCG sales operations, regional planning, Power BI dashboards, and customer profiling.

原始信息汇总

数据集概述

该数据集是一个结构化、可直接用于分析的孟加拉国行政区划与快消品（FMCG）相关数据集，覆盖了孟加拉国全部 549 个 Thana/Upazila（乡/县），涉及 8 个专区 和 63 个县。数据集专为快消品销售运营、区域规划、Power BI 仪表盘和消费者画像分析等场景设计。

数据文件与内容

数据集包含三个核心详情表、三个汇总表，以及一个完整的 Excel 工作簿（6 张工作表）。

文件/工作表	描述	行数
thana_reference	行政区划层级 + 人口（2022 年估计）+ 面积 + 人口密度	549
thana_economic_activity	主要经济部门、子行业（主导生计）、FMCG 贸易类别、市场分类	549
thana_fmcg_consumer_profile	消费者画像标签、可能的快消品类别、分销优先级（A/B/C）	549
summary_division	专区级汇总	8
summary_district	县级汇总	63
summary_sector	行业/贸易类别/市场类别细分	12

关键字段说明

行政参考表（thana_reference.csv）

• Division: 8 个行政专区之一
• District: 63 个县（Zila）之一
• Thana / Upazila: 子地区单位（Upazila 或城市 Thana）
• Thana Type: 类型（Upazila / City Thana / City/Upazila）
• Population (Est. 2022): 基于 2022 年孟加拉国统计局（BBS）人口普查的估计人口
• Area (sq km): 土地面积
• Pop. Density (per sq km): 人口密度
• Division Code: 2 位 BBS 代码
• District Code: 4 位代码（专区代码 + 县代码）

经济活动表（thana_economic_activity.csv）

• Primary Sector: 主要经济部门（Agriculture / Industry / Services / Mixed）
• Sub-Activity: 主导生计（例如：水稻/洼地渔业、服装/出口加工区、茶叶/橡胶）
• FMCG Trade Class: 快消品贸易类别（General Trade / Modern Trade / Mixed (GT+MT) / Industrial GT）
• Market Classification: 市场分类（Urban / Semi-Urban / Rural / Industrial）

FMCG 消费者画像表（thana_fmcg_consumer_profile.csv）

• Consumer Profile Tag: 消费者画像标签（例如：Premium Urban Consumer、Mass Rural Consumer、Remittance-Driven Consumer）
• Likely Top FMCG Categories: 按消费可能性排序的关键产品类别
• Distribution Priority: 分销优先级（A = 高 / B = 中 / C = 低）

应用场景

• FMCG 区域规划：根据贸易类别和分销优先级对 Thana 进行细分，用于销售代表路线设计
• 经销商覆盖缺口分析：识别当前无覆盖的 A/B 级 Thana
• Power BI 维度表：在 Thana / Upazila 字段上连接销售交易数据，实现地理维度下钻
• 消费者细分：按消费者画像标签筛选，调整按地理区域划分的品类重点
• 上市路径（RTM）映射：使用市场分类区分城市与农村渠道策略

数据来源

• 孟加拉国统计局（BBS）：2022 年人口与住房普查（初步数据）——人口估计值；2011 年人口与住房普查（最终数据）——面积与行政边界
• 地方政府部下属的地方政府司：行政层级体系
• FMCG 贸易类别与消费者画像分类：行业专家推导，基于快消品行业惯例

注意：人口数据为估计值。用于官方报告时，应直接从 BBS 获取最终核实后的 2022 年人口普查数据。

仓库结构

bd-thana-dataset/ ├── README.md ├── LICENSE ├── data/ │ ├── BD_Thana_Economic_Profile.xlsx ← 完整格式化的 Excel 工作簿（6 张工作表） │ ├── thana_reference.csv ← 行政 + 人口数据 │ ├── thana_economic_activity.csv ← 经济部门 + 子行业 + 贸易类别 │ ├── thana_fmcg_consumer_profile.csv ← 消费者画像 + 优先级 │ ├── summary_division.csv ← 专区级汇总 │ ├── summary_district.csv ← 县级汇总 │ └── summary_sector.csv ← 行业/贸易类别细分 ├── docs/ │ ├── banner.svg ← 仓库横幅图片 │ └── data_dictionary.md ← 完整字段定义 └── scripts/ └── load_thana_data.py ← Python 加载器/快速启动脚本

许可证

该数据集基于 Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) 许可证发布，允许自由使用、分享和改编，但需注明出处。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

DB-Thana-Dataset-For-FMGC是一个专为快速消费品行业设计的结构化数据集，覆盖孟加拉国全部549个乡级行政单元，横跨8个专区与63个县。数据集基于孟加拉国统计局2022年人口普查初步数据、2011年最终普查结果及地方政府部门的行政层级信息构建，并融合了行业专家对FMCG贸易类别与消费者画像的研判。数据以Excel工作簿及多张CSV表格形式呈现，核心表格包括行政参考、经济活动及FMCG消费者画像三大模块，每张表均包含549行记录，分别记录人口估计、面积密度、主导生计、贸易类别、市场分类及分销优先级等关键字段。专区、县和行业层面的汇总表亦同步提供，便于宏观分析。

使用方法

数据集的使用方法灵活多样，面向不同技术背景的用户。在Python环境中，用户可利用Pandas库快速加载三个核心CSV文件，通过行政区划字段进行合并操作，形成包含完整信息的综合数据框，进而实现如筛选达卡专区下优先级为A的乡等复杂查询。对于Power BI用户，可直接将CSV文件作为数据源导入，在模型视图中基于乡名称建立表间关系，随后利用贸易类别、市场分类和分销优先级等字段创建切片器，实现直观的交互式地理下钻分析。此外，数据集可直接服务于FMCG销售区域规划、经销商覆盖缺口分析、消费者细分及通路策略制定等实际业务场景。

背景与挑战

背景概述

DB-Thana-Dataset-For-FMGC数据集由研究者Shagar Goshami于2022年创建，旨在为孟加拉国快速消费品（FMCG）行业提供精细化的地理与消费特征数据。该数据集覆盖孟加拉国全部549个乡级行政单元（thana/upazila），整合了8个专区与63个县的行政层级、2022年人口估算、经济活动类型及FMCG消费者画像等信息，填补了该国乡级市场分析数据的空白。其核心研究问题在于如何通过结构化的多维特征（如贸易类别、市场分级、消费优先级）支撑FMCG企业进行销售区域规划、分销网络优化与消费者细分，从而提升市场决策效率。该数据集发布后，迅速成为孟加拉国FMCG领域在Power BI仪表盘构建与路线映射（RTM）中的关键凭证，对本地化商业分析与数据驱动决策产生了显著推动作用。

当前挑战

该领域面临的挑战在于，孟加拉国FMCG市场高度碎片化，涵盖从城市现代贸易到农村一般贸易的多元渠道，且乡级单位的消费模式常受非正式经济活动与人口流动影响，传统粗放式分区难以精准匹配资源。构建过程中，主要挑战包括：1）行政数据的时效性与一致性，2022年人口为估算值，需依赖BBS初步普查结果，而2011年的面积与边界数据在城市化进程下可能过时；2）经济活动的定性分类（如主次产业、贸易类别）需融合专家知识与行业惯例，但缺乏大规模验证，导致消费者画像标签（如“高档城市消费者”）可能与实际行为存在偏差；3）跨数据源整合时，不同层级行政编码（专区2位、县4位）的匹配复杂度高，且乡级名称的拼写变体（如Upazila与Thana混用）增加了数据清洗难度。

常用场景

经典使用场景

在快速消费品（FMCG）行业，精准的销售区域规划与分销网络设计是企业提升市场渗透率的核心。该数据集为孟加拉国全部549个乡级行政单元提供了行政分层、人口统计、经济活动及消费者画像等结构化信息，最经典的使用场景是作为FMCG领域销售区域划分与业务员路线规划的基础数据源。研究者或业务分析师可依据FMCG贸易类别（如一般贸易、现代贸易）和分销优先级（A/B/C）对乡级单元进行多维度聚类，从而优化销售资源分配，实现从宏观到微观的高效市场覆盖。

解决学术问题

在商业地理学与零售管理学术研究中，区域市场异质性与渠道策略的量化建模长期面临微观数据匮乏的困境。该数据集填补了这一空白，首次系统性地将孟加拉国549个乡级单元的经济主导部门、贸易形态与消费者分层进行标准化关联，解决了FMCG领域‘如何基于乡级行政区划构建可复用的销售潜力评估框架’这一核心问题。其学术意义在于为跨国比较、空间计量分析与渠道经济学研究提供了高分辨率的基础数据底座，显著提升了发展中国家市场研究的可操作性与结论的可推广性。

实际应用

在孟加拉国FMCG企业的日常运营中，该数据集已被广泛应用于分销商覆盖缺口分析与路线到市场（RTM）策略优化。企业可将销售事务数据与数据集中的乡级参考表通过行政区划代码进行关联，在Power BI等商业智能工具中实现地理纬度的动态钻取分析，精准识别出高优先级但尚无分销网点的空白区域。此外，基于消费者画像标签与市场分类（城市/半城市/乡村），市场团队能够针对不同地域制定差异化的渠道策略与品类推广计划，从而提升终端动销效率。

数据集最近研究

最新研究方向

DB-Thana-Dataset-For-FMGC数据集聚焦于孟加拉国549个基层行政区划的精细颗粒度经济与消费特征刻画，为快速消费品行业提供了前沿的地域精准化市场分析与渠道规划工具。在当前消费品企业加速数字化转型、寻求下沉市场渗透的热点背景下，该数据集通过整合人口普查、行政边界与行业专业判断，构建了包含贸易类型、消费画像与配送优先级的结构化知识库，使得企业能够基于数据驱动进行销售区域设计、分销商覆盖缺口识别以及城乡差异化通路策略制定。其研究成果不仅提升了FMCG行业在孟加拉新兴市场的资源配置效率，也为发展中国家的地理消费画像研究树立了可复用的范式，对推动数据密集型商业决策具有显著的实践价值与学术启示。