数字经济的不断发展,不仅变革了人们的生活消费方式,同时也加速了传统实体行业向数字化的发展。以购物中心为代表的线下实体商业空间应如何应对数字经济带来的机遇与挑战,成为重要的研究课题。本文以北京地区的购物中心作为研究对象,应用网络大数据与传统实地调研数据、模型分析数据等多源数据结合对同时间不同购物中心和不同时间同一购物中心进行案例对比分析和数理统计分析,探究购物中心在数字经济时代的发展趋势、业态构成及空间分布的规律,旨在应用数字化空间分析技术,促进购物中心产业数字化发展。本论文主要研究结论包括:依据数字经济时代的特点将传统购物中心从为消费者创造的购物环境和消费需求两个维度划分为百货消费型、摩尔消费型、街区消费型、百货体验型、摩尔体验型和街区体验型六种类型。从城市尺度分析:依据消费者对六类购物中心的网络评论数据发现消费者更偏向街区型和体验型的购物中心;分析购物中心内部业态构成的变化趋势发现,购物服务从最初的占比达90%下降到50%左右,餐饮服务、生活服务、体育休闲服务和科教文化服务等业态占比呈上升趋势;对不同类型的购物中心业态空间分布分析,发现百货型的购物中心中业态楼层分布得分:生活服务类>购物服务类≈餐饮服务≈体育休闲类;摩尔型的购物中心:购物服务>餐饮服务≈生活服务>体育休闲服务;街区型的购物中心:购物服务>餐饮服务>生活服务>体育休闲;对购物中心的空间位置分析发现消费型购物中心更倾向于偶发性消费,体验型可以作为目的性消费场所吸引客流。从建筑尺度分析:依据不同业态对空间可达性的需求不同将42种业态聚类成高可达性需求业态、中高可达性需求业态、中可达性需求业态、低可达性需求业态四种,并利用大众点评数据与聚类后的业态类型参数复合对业态分类进行优化提升,最终指导不同类型业态在空间中的布局;此外,还发现消费型的购物中心业态分布受店铺消费水平影响较大,体验型的购物中心业态分布受店铺人气影响较大。