En este tutorial, aprenderemos a realizar un análisis del modelo de gravedad Huff en LuckyTemplates. Podemos utilizar este análisis para estimar las ventas potenciales o el atractivo de una determinada ubicación de la tienda. Usualmente hacemos esto en el software del Sistema de Información Geográfica. Sin embargo, también podemos hacerlo en LuckyTemplates y hacerlo dinámico.
El análisis de gravedad de Huff asume que la superficie en metros cuadrados de una tienda de supermercado, dividida por la distancia al cuadrado a los clientes potenciales, dará como resultado un factor de atractivo que contrasta con otras tiendas. Esto también mostrará la probabilidad como un porcentaje para los clientes visitantes.
La suposición se basa en que cuantos más metros cuadrados tenga una tienda, mayor será el surtido y la presencia de otros elementos de servicio. Por lo tanto, la tienda puede atraer a los clientes a viajar una distancia más larga.
En este ejemplo, se ha utilizado la distancia de conducción (centroide del código postal a la tienda).
También podemos usar la distancia en línea recta. Sin embargo, en este caso, hay un río que separa los límites. Por lo tanto, una distancia en línea recta no es confiable.
Idealmente, usamos áreas más pequeñas como vecindarios. Esto es solo para demostración. Podemos agregar más parámetros para impactar la probabilidad como espacio de estacionamiento, transporte público y usar la metodología para otros análisis también.
También podemos agregar un factor de disminución de la distancia para amortiguar el efecto de la distancia. Las personas están preparadas para viajar más lejos cuando compran muebles que para sus compras diarias.
Tabla de contenido
Datos de análisis del modelo de gravedad Huff
Primero, echemos un vistazo a los datos.
En esta hoja de cálculo de Excel, hay seis supermercados.
También tiene los Kilómetros que contienen la distancia como una línea recta.
Luego, hay una pestaña de Tiempo de viaje que muestra el tiempo de viaje en minutos.
Y esta es la distancia. Vamos a usar esto dado que hay un río entre los límites.
Este es un polígono de Thiessen creado en software GIS. Aquí es donde podemos crear el llamado objeto Thiessen Voronoi para mostrarle la distancia desde un punto a cada uno de los otros objetos adyacentes.
Importación de datos en Power Query Editor
Primero, importé los datos a Power Query Editor .
Como veis, me he llevado cinco supermercados.
También hay dos conjuntos de datos llamados Áreas de códigos postales PQ y Áreas de códigos postales DAX .
He duplicado esto para poder mostrarle cómo hacerlo en el editor de Power Query con medidas completamente dinámicas.
Para la demostración de Power Query ( Postcodes Areas PQ ), he redondeado la latitud y la longitud. Siempre aconsejo que si toma cuatro dígitos detrás de la coma, su precisión será de unos 11 metros, que es, con mucho, suficiente.
También calculé el cuadrado de cada distancia. Esto se debe a que, como mencioné anteriormente, eventualmente usaremos la superficie en metros cuadrados y la dividiremos por la distancia al cuadrado.
Luego, la fusioné con otra tabla ( tabla de población ) para obtener la población. Esto es para obtener más información sobre la población en las áreas de código postal.
Para los datos de medidas ( Códigos postales Áreas DAX ), también hice lo mismo como redondear la latitud y la longitud y lo fusioné nuevamente con la tabla de Población .
Ahora, este es el tablero de LuckyTemplates del análisis del modelo de gravedad de Huff.
Estas son las tablas de medidas que he dividido.
Análisis del modelo de gravedad Huff basado en el atractivo
El primer cálculo que creé es Atractivo .
El Atractivo son los metros cuadrados de la tienda divididos por la Distancia al Cuadrado . Esta tienda tiene una superficie de 1.502 metros cuadrados.
Esta es la columna de la Distancia al Cuadrado . En este ejemplo, he tomado el . Podría haber tomado el o el promedio, pero en realidad no importa dado el contexto.
Hice ese cálculo para los cinco supermercados.
Luego, los sumé en la medida TotalAT para calcular el total.
Probabilidad en Huff Análisis del modelo de gravedad
La siguiente medida es la Probabilidad .
La probabilidad es simplemente la probabilidad de que suceda un evento. Para calcular eso, se debe determinar un solo evento con un solo resultado. Luego, identifique el número total de resultados que pueden ocurrir. Por último, divida el número de eventos por el número de resultados posibles.
Por lo tanto, dividí el atractivo por el atractivo total en este cálculo.
Estos números se suman al cien por ciento.
También hay una medida de Población del conjunto de datos fusionado que resume la población según las áreas de código postal.
Luego, la medida de Probabilidad Máxima .
Esta tarjeta está mostrando eso.
Por último, tengo una medida de probabilidad de tienda seleccionada . Usé esta medida para identificar la probabilidad de cualquier tienda seleccionada en mi selección.
Ahora analicemos cómo funciona.
Análisis de probabilidad
Mientras mapeo, he tomado los límites como códigos postales. He tomado un código postal de cuatro dígitos.
Aquí hay una tabla con la Probabilidad de la Tienda Seleccionada .
Este pequeño mapa muestra la ubicación real de los cinco supermercados.
Puedo hacer una selección basada en los códigos postales de las tiendas desde la cortadora.
Este pequeño mapa ( 5 Stores Rotterdam ) no está filtrando el mapa Choropleth (ESRI) a la izquierda. Esto solo pretende darnos una pista de dónde estamos en el mapa de Choropleth. Además, nos ayuda a ver posteriormente el impacto en el mapa principal.
Como puede ver, cuanto más oscuro es el color, mayor es el % de probabilidad para la tienda seleccionada.
Por ejemplo, seleccionaré esta ubicación o supermercado.
Si reviso esta área en el mapa, mostrará la probabilidad de esa tienda dada la distancia al cuadrado. Tenga en cuenta que esto se basa en la distancia de conducción.
La probabilidad máxima para esta selección es del 95% representada en esta tarjeta.
Esta parte muestra los códigos postales incluidos y la probabilidad decreciente. Cuanto menor sea el porcentaje, más probable es que su código postal particular esté más cerca de otro supermercado.
Por ejemplo, si hago clic en este, mostrará que la probabilidad es 0% .
Obviamente, la gente de esta zona vive encima del supermercado con el código postal 3011 . Entonces, ¿por qué irían a otro?
Esta parte muestra la superficie real de la tienda como referencia.
Por otro lado, esto muestra la población total dentro de la selección.
Análisis dinámico de gravedad Huff
Ahora que terminé con los conceptos básicos de un análisis de gravedad de Huff, iré un paso más allá y discutiré cómo puedo hacer esto dinámico.
En este caso, creé cinco slicers con los metros cuadrados iniciales y opciones para aumentar el área de la tienda .
El resto de los pasos son bastante similares al paso anterior. Ahora tengo muchas más medidas porque necesitamos calcular algo que sea dinámico. He separado los pasos para hacerlo más perspicaz.
Análisis dinámico de gravedad Huff basado en el área de la tienda
Echemos un vistazo al atractivo del metro cuadrado. Seleccionaré la medida Atractivo de Supermercado 3011 .
Los metros cuadrados serán referenciados a partir del valor seleccionado en el slicer 3011 .
La variable distsq representa el cuadrado de distancia, que proviene del conjunto de datos DAX de áreas de códigos postales .
En este cálculo, el valor de los metros cuadrados se dividirá por el valor de la distancia al cuadrado.
Nuevamente, hice eso para los cinco supermercados.
Análisis dinámico de gravedad Huff basado en la distancia
También calculé la distancia para este análisis. Es básicamente la suma de la columna de distancia de la tienda en el conjunto de datos DAX de áreas de códigos postales .
La tienda seleccionada está siendo referenciada en el cálculo Distancia PC – Tienda Seleccionada usando la función Dax.
Luego, también tengo otra medida de probabilidad para el análisis dinámico de la gravedad del huff.
Es dinámico porque si cambiamos algo en una de las segmentaciones, tendrá un impacto posterior en el resultado del cálculo.
Revisé todos esos pasos y cálculos para el análisis de gravedad de huff dinámico. Esto se debe a que me interesa el porcentaje de la población, la cantidad de códigos postales y la distancia incluida en función de mi selección de una segmentación personalizada.
Como puede ver, hay una gran diferencia en la población. Estos se basan en la distancia al supermercado y la población dentro de los códigos postales.
Como ejemplo, cambiaré los metros cuadrados del supermercado 3011 .
Al cambiar eso, el impacto se hará evidente en los datos. Esto se debe a que es más atractivo para las personas venir al centro e ir a este lugar dada la distancia en automóvil.
Visualizaciones de datos LuckyTemplates: mapas dinámicos en información sobre herramientas
LuckyTemplates Shape Map Visualization for Spatial Analysis
Geospatial Analysis: New Course on LuckyTemplates
Conclusión
El análisis del modelo de gravedad de Huff muestra la correlación entre el patrocinio y la distancia desde la ubicación de la tienda. Por lo tanto, el atractivo y la distancia posiblemente pueden afectar la probabilidad de que un consumidor visite una determinada tienda.
Este modelo puede ayudarlo a determinar los pronósticos de ventas para ubicaciones comerciales. La incorporación de este análisis en su modelo de negocio puede proporcionar una gran cantidad de información sobre sitios potenciales.
Nuevamente, este es otro claro ejemplo de lo que podemos lograr con el análisis y LuckyTemplates al convertir datos estáticos en una representación dinámica.
Consulte los enlaces a continuación para obtener más ejemplos y contenido relacionado.
¡Salud!
Pablo
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