“大数据”时代的到来,使得人们在城市研究、人们生活习惯以及其他领域的研究日渐完善,传统的数据获取方法采用的问卷调查、访谈等方式耗时耗力,且在进行数据可视化表达与图表分析时常常使用excel表格等静态分析图表,展示效果不够直观鲜明。针对这种情况,本文获取了马克华菲微商销售数据(自2016年10月27日到2016年12月31日之间共66天),了解基于电商销售数据的居民分布特性与生活习惯及居民在时空范围内的分布特征。主要工作内容总结归纳如下:(1)本文利用数据库获取并存储数据,并利用前端代码与Echarts可视化库结合,将地理位置数据展示在中国地图中并根据数据相关属性进行图表展示,获得电商销售数据直观且动态的可视化表达,为之后数据的分析打下基础。(2)在空间方面,本文对电商销售数据的地理离散分布可视化地图表达进行分析,并与中国省级行政区划及各省人口、GDP相结合,了解电商销售活动的空间活动规律。在时间方面,本文对以星期为单位的销售数据时间分布规律和以天为单位的销售数据时间分布规律进行可视化表达与分析,并将其与居民日常工作与生活的时间规律进行结合,了解其活动时间规律与日常工作生活规律。(3)依照空间统计原理,结合空间统计的工具与方法,根据电商销售数据中的物流属性、颜色属性、尺码属性等属性特征,了解不同属性在空间地理中的分布规律,了解居民相关属性的空间分布位置。