Cálculo de distancia y orientación: análisis geoespacial de LuckyTemplates

Este tutorial tiene como objetivo analizar cómo calcular la distancia y el rumbo en LuckyTemplates y cómo usarlos de manera eficiente para el análisis geoespacial .

Puedes encontrar muchos cálculos de distancia en la web. Para esta demostración, usaré un ejemplo simplificado de una solución que necesitaba construir para uno de mis proyectos de red de cadena de suministro.

También mostraré el cálculo de la distancia en línea recta desde un depósito de entrega hasta las ubicaciones de servicio.

Aquí, tengo una segmentación para seleccionar una distancia usando una medida DAX . Esto permite un análisis dinámico de los clientes, flujos, peso, ingresos y cualquier otro valor dentro de la distancia seleccionada.

El cálculo de la distancia del gran círculo, también conocido como fórmula de Haversine , es la medida principal de este tutorial. Si domina esta técnica, puede abordar cualquier cálculo de distancia y rumbo requerido.  

Aunque prefiero hacer la mayoría de los cálculos en Power Query, es necesario usar una medida DAX cuando necesite analizar los datos dinámicamente en función de la distancia seleccionable.

Si está disponible, la distancia real podría ser la opción preferida. Sin embargo, no necesitará esto en muchos casos ya que la distancia en línea recta será suficiente. 

Se puede usar la API de Google o Bing para agregar la distancia en Power Query tanto para la distancia real como para la distancia en línea recta. Es una buena práctica tener más herramientas en su caja de herramientas geoespacial. Sin embargo, la aplicación de la API a LuckyTemplates no se tratará en este tutorial. 

Tabla de contenido

• Comprender el escenario
• Análisis del conjunto de datos de distancia y rumbo
• Cálculo de distancia y rumbo: creación de los datos de demostración
• Agregar las columnas
• Rumbo y orientación
• Script R para cálculo de distancia y rumbo
• Adición de imágenes de mapas
• Conclusión

Comprender el escenario

Me pidieron que ayudara con la asignación de los casilleros de paquetes comerciales más cercanos a las direcciones de los ingenieros de servicio.

Los ingenieros de servicio trabajaban en áreas de trabajo predefinidas que podían cambiar con el tiempo y comenzaban ese trabajo desde casa.

Durante la noche se realizó la reposición de repuestos urgentes a los casilleros de paquetería. A la mañana siguiente, el ingeniero recogería las piezas de repuesto del casillero de paquetes de camino a su área de trabajo. 

Normalmente, uso software GIS (Sistema de información geográfica) para hacer este tipo de análisis. Pero ahora intentaré hacerlo con LuckyTemplates para obtener un modelo de asignación dinámica. También utilicé tanto la distancia en línea recta como los cálculos de orientación. 

En  GIS , el ángulo de orientación se utiliza para la navegación o la dirección. En este ejemplo, agregué el rumbo que se convierte en una dirección ( Orientación ) porque la Distancia en sí misma no ofrece la solución completa. 

El casillero para paquetes más cercano podría estar ubicado en la dirección opuesta al área de trabajo. Entonces, también quería mostrar la dirección.

Esto permite restringir la selección para que la asignación de casilleros se base en los encabezados geográficos correspondientes con el área de trabajo. 

Como ejemplo, el área de trabajo está al norte de su casa. Por lo tanto, la ubicación preferida del casillero para paquetes debe estar en la misma dirección. 

Análisis del conjunto de datos de distancia y rumbo

En este ejemplo simplificado, el conjunto de datos comprende direcciones en los Países Bajos y las ubicaciones de los casilleros de paquetes gratuitos.

Contiene columnas para Latitud y Longitud (hacia y desde ) , Depósito , Nombre , Valor de piezas y Demanda .

Junto a la tabla inicial se encuentran las columnas calculadas y los cálculos de distancia en Excel. Primero, calculé los radianes.

Luego, creé los cálculos de distancia reales tanto para millas como para kilómetros usando la fórmula de radianes y Haversine . 

Cálculo de distancia y rumbo: creación de los datos de demostración

Los cálculos para el rumbo dan como resultado inicialmente un número decimal en grados. Entonces, necesito convertir esto en algo más práctico.

Creé una columna de tabla con los grados de 1-360. También agregué una columna para las direcciones según la brújula.

Además, agregué una columna ORDENAR para ordenar las direcciones en el sentido de las agujas del reloj en LuckyTemplates.

Después de eso, cargué el conjunto de datos sourceNL y la tabla de Orientación en Power Query.

Echemos un vistazo a la tabla sourceNL .

Agregar las columnas

Primero, agregué una columna de índice . Cada vez que hago transformaciones en el editor, agrego una columna de índice ya sea como referencia o para ordenar.

Luego, redondeé la latitud y la longitud a 4 dígitos , lo cual es importante en conjuntos de datos más grandes. Al hacer esto, devolverá una precisión de 11 metros que aún es suficiente.

Por el bien de este ejemplo, he agregado cada paso en una columna calculada separada para mostrar el mapa. Calculé los radianes de los valores de latitud y longitud, tal como lo hice en Excel.

Luego, apliqué la fórmula de Haversine para calcular las distancias tanto en millas como en kilómetros.

Rumbo y orientación

Para el rumbo, el cálculo es otra fórmula que saqué de la web. Lo ajusté un poco para adaptarlo a mis propósitos para este escenario . 

Inicialmente, este cálculo es en radianes. Es completamente inútil. Entonces, necesito convertirlo.

Este es el paso previo de Rodamiento . Esto es para convertir los radianes en el siguiente paso de mi cálculo.  

Para el siguiente paso, cambié los números negativos y los corregí aplicando este cálculo.

Después de eso, redondeé el Rumbo para obtener un número entero.

Eliminé las columnas Bearing (rad) , Bearing pre y Bearing . Luego, cambié el nombre de la columna Naar boven afronden a Bearing Roundup .

Ahora puedo fusionar la columna Bearing Roundup en esta tabla con la columna BEARING de la tabla Orientation .

Al hacer esto, sería capaz de obtener la dirección.

Ahora, tengo las columnas de rumbo ( Bearing Roundup ) y dirección ( Orientation_Direction ) que usaré para el próximo modelo.

Aquí está el resultado en Power Query.

Script R para cálculo de distancia y rumbo

Para este, usaré una solución con un script R. Este es un conjunto de datos con las distancias calculadas en millas y kilómetros.

Estoy ejecutando este script R que es mucho más corto y limpio que las fórmulas.

Después de ejecutar el script R , ahora tengo 3 tablas.

Aquí está la salida. También lo redondeé.

Como puede ver, los resultados para el cálculo del script R y el cálculo de Excel son similares. 

Adición de imágenes de mapas

Por último, agregaré una visualización al resultado final.

Para ello, repetí los pasos en un informe de LuckyTemplates . Cargué la tabla con las 3 ubicaciones. También cargué la tabla de Orientación y el conjunto de datos ( selectionNL ) con la columna Ordenar . Luego fusioné columnas para la Orientación .

Esto completa el modelo final.

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Conclusión

En este informe, he optado por mostrar la dirección vista por el cliente. Puede revertir esto o mostrar ambos en su informe, según sus preferencias. Todo lo que se necesita es intercambiar la latitud y la longitud desde y hasta en el cálculo.

Con suerte, este tutorial contribuyó a una mejor comprensión de los cálculos de distancia y rumbo en general.

Consulte los enlaces a continuación para obtener más ejemplos y contenido relacionado.

¡Salud!

Pablo