街道作为城市的主要骨架结构,在快速的城市化中,变得越来越以交通功能为主,而传统的社会生活属性变得弱化,也因而产生了与之相关的城市交通拥堵与传统街道消亡等问题。大数据在近年互联网逐步普及发展下,获得了快速的发展,并与社会生活紧密联系,有关学者认为大数据研究为解决城市问题提供了新的切入点。本文以南昌市市辖区为研究样本,基于城市兴趣点数据、微博签到数据、城市路网数据等,利用空间分析、数据挖掘、自然语言分析等理论与方法研究了南昌市区街道活力的空间分布特征与影响因素,并就此提出了几项改善街道活力的措施与建议,并以期为街道活力的有关研究提供参考。本文的主要研究如下:使用数据挖掘方法,对于2019年7月至9月获取的微博签到LBS数据,并进行数据的纠偏与清洗,以其在单一街道范围内的密度作为南昌市街道活力强度表征的计算单元进行空间分析;在基于以往研究和可获取数据的基础上,提出了一个可行的包括街道长度、交叉口密度、街道功能密度、混合度以及空间句法下的可达性等因素的街道活力影响因素评价体系;对街道活力表征与评价体系进行相关分析,评价其相关性并基于其提供的结果来对南昌市的街道活力提出有关建议与策略。本研究主要得出以下几项基本结论:街道功能混合度与其至周边数个街区的便捷程度对街道活力影响最大;短距离交通对快捷性要求不及长距离的交通重要,甚至短距交通过于快捷可能产生负向影响;未建设完全的地铁交通系统对于城市整体的街道活力影响不足,应早日建设成地铁网络。