一般而言，除了旅游、交通枢纽等特殊需求外，轨道沿线的人口是客流的基础。杨晨等分析了上海几条类似轨道的沿线人口，可以看出几条线路的人口还是比较接近的，在63-104万人之间。
这个数据对市域郊铁路还是有很大意义的，从目前来看，市域郊铁路主要还是向心客流，金山铁路大概进出中心城人口大概是22万，进出量不大，可能由于由货运线路改建而成，周边的开发较少。沿线的部分镇为传统农业镇，出行需求小，给培育客流带来较大难度。
这里可以采用遥感数据进行对比分析。
吉婉欣等通过对金山铁路、16 号线开通前后沿线遥感用地分析发现（见图 3-1、图 3-2），2008 年 至 2016 年间，16 号线沿线公共及商业用地增长 32%，工业及物流用地则减少 5%。金山沿 路沿线公共与商业用地、工业物流用地分别增长 18%、6%。在一定程度上反映了轨道交通线路在引导用地转型，促进一产用地向二产用地转换有着更强的促进作用。
这一块很能说明市域郊铁路相对于其他交通方式的便捷程度。金山铁路只15%左右，承担的比例还是比较低，需要进一步找原因。金山铁路和日本著名的筑波快线就有明显的差别，尽管两条线路长度近似，设计时速也都是160公里/小时，但筑波快线有7个可换乘车站，且直接引入市中心秋叶原，实现了 60 分钟内直达市中心 CBD，竞争力更强。
改进方法比较多，比如进一步延伸至中心，或者与现有线路贯通运行，日本东京在轨道交通贯通营运方面做了很多工作。
金山线开通初期，周末客流高于工作日，目前工作日已经超过周末，说明主要客流已经是通勤通学。根据2016 年开展的金山铁路乘客出行调查，金山铁路 53%为通勤和通学客流，20%为商务客流。说明金山铁路的开通为都市圈解决职住分离的市通郊通勤需求提供大容量、快速化的出行服务， 符合如东京、伦敦等市域（郊）铁路服务通勤客流功能的特征。
日本筑波快线2004年开通初期，日均客流仅4万多，目前已经超过30万人次/日，有7倍的增长率，说明市域郊铁路如果有合理的沿线开发，良好的线路规划和组织，潜力还是非常巨大的。
2017 年金山铁路日均客运量达到 29 万人次，比 2013 年增长 12 万人次，年均增幅 14%，相对值还算比较高，但绝对值还是太低。与规划设计阶段提出的 2015 年达到 15 万人次/日 的客运量目标差距仍然很大，仅为规划目标的 1/5。
上海16号线线日均客运量已从开通 之初 3 万攀升至目前 16 万，增长更加迅猛。
参考文献
金山铁路对我国市域铁路发展的启示 吉婉欣
东京轨道交通TX线与上海金山铁路对比研究 潘颖
上海金山铁路运营现状与优化对策 王洪刚
市域铁路客流特征分析及启示——以上海金山铁路为例 杨晨
分析客流统计数据需要根据自己现状发展需求来决定，如果按照市场上的客流统计系统的话，举个例子，类似雅量软件的客流统计来说，报表提供有时、日、周、月、年客流量数据和销售数据的记录，主要分析有：
1、通过分析历史客流量情况，决定商场内部商业客流量大致分布时间，周末、节假日等数据可以做为特别处理分析，来提高整场运作效率；
2、分析系统所记录销售数据，结合客流量数据可以得到客单价，透过客单价了解客户群体大致消费能力；
3、客流统计提供有客户群分析功能，能够借用该功能起到分析客户群的作用，其中有年龄、性别、类型、购物习惯、消费喜好等数据；
4、结合该系统的热力图数据，可以清晰了解正常主流购物路径再对场内进行调整优化，将商品品类细分化，提高客户体验度。
客流统计数据分析工作，应当结合实际环境情况进行客流和销售两方面的结合，才能发挥其最大作用，做到顾客洞察、精准化营销。
有的超市管理者会找不同的柜台来统计，但传统的统计方法不能满足需求。一是数据传输困难，二是不可能进行实时统计。根据收银消费系统，我们只能了解每天客流的消费情况，不能了解进出客流的变化情况，这些数据变化并不能为我们有效地利用。
超市客流量的调查与分析，是为了调整和改善超市的经营策略，创造更高的销售，增加超市销售额。特别是对超市不同时段的客流分析，可以直观了解超市客流变化的情况，进行针对性的促销活动，提高超市运营管理。
因此，大型超市可采用智能的客流统计系统，及时准确地去采集和统计客流的信息，然后根据收集到的客流数据，去生成可视化的数据报表。
像是图普科技的客流量统计产品，就可以实现对大型超市客流量的统计，显示不同时段的进店率、顾客的停留时长以及区分新老顾客，为超市做出策略调整提供科学准确的数据支撑，针对性地去做出更好的营销。
因此，使用这种超市客流量分析统计方法的价值意义，主要就是研究人流的变化规律，增加销售机会，最大化超市的销售潜力，从而增加利润，有效控制超市的运营成本。
基本的数据表报有日、周、月、年的客流量统计数据，且自带有pos数据导入功能，如果可以的话实现端口对接更加方便点。雅量门店宝的客流统计系统主要分析客流数据同期的同比、环比情况，能够分析出客流量不同假日等高峰期时间段，结合pos数据则可以实现客单价、有效客流量等数据的分析。
线上电子商务企业数据来源多样化，可以说是十分丰富，包括从衡量用一切性都是列为数据当中。而传统零售当中则不同了，他们主要数据来源就是pos机的数据，主要数据依赖于各类交易数据等。对于用户行为，线下零售业所掌握的数据简单少的可怜，原因是线下的用户行为都是“模拟”的，无法量化分析。
线下实体店也十分渴望能够拥有如线上强大的数据统计分析能力，客流量分析作为线下大数据分析重要研究手段，越来越多商户开始注重客流量的研究和分析。客流量分析作用如下：
1、顾客画像分析，主要统计客流量总体的年龄段和性别进行标签分类管理；
2、商圈消费能力，分析客群消费平均水平决定了商品定价的前提；
3、客流访问路径，汇总出一条或者多条主要顾客购物行为路径优化商场动线；
4、客流增长趋势，掌握客流量每一天变化趋势有利于营销工作的开展和进行。
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