Analisi del centro di gravità in LuckyTemplates

Trovare il centro di gravità di un gruppo di località è un compito comune per le persone che lavorano con i sistemi informativi geografici.

Un esempio è l'assegnazione degli indirizzi a un deposito o degli ingegneri a un'area di lavoro. Sebbene LuckyTemplates non supporti ancora livelli dinamici multipli effettivi negli oggetti visivi della mappa, è comunque possibile dimostrare la metodologia.

Tuttavia, il COG (centro di gravità) calcolato può trovarsi in cima a un edificio oa una montagna. È semplicemente un'indicazione di un ottimo posto. È necessaria un'ulteriore analisi di altre condizioni come praticità, infrastrutture circostanti, disponibilità di personale e alloggi.

Prima di passare a per dimostrarlo, spiegherò la matematica a coloro che hanno meno familiarità con questo.

Sommario

• Comprensione dell'analisi del centro di gravità
• Punti da considerare nell'analisi del centro di gravità
• Primo scenario campione
  • 1. Creazione della query sul centro di gravità
  • 2. Analizzare le misure di dimensioni e colore
• Secondo scenario di esempio
• Terzo scenario di esempio
• Conclusione

Comprensione dell'analisi del centro di gravità

Questa parte è un piccolo schema con quattro posizioni. Questo contiene anche le coordinate di ogni singola posizione.

Puoi vedere quelle coordinate rappresentate su questa mappa. Come vedi, la posizione uno è su -250 (X) e -150 (Y) .

In questo momento, il centro di gravità ponderato è proprio nel mezzo di tutte queste posizioni.

Voglio creare questo baricentro ponderato per spostarmi in una direzione basata sulle informazioni che ho, come il numero di consegne alla posizione 4 . Può anche essere basato sul peso o sulle entrate. Anche se nella maggior parte dei casi considero le consegne perché sono il fattore di costo.

Devo completare i pesi per calcolare il baricentro. 

Quindi, se inserisco 100 sotto la posizione 1 , puoi vedere che il centro ponderato si sposterà in questo punto. Questo perché gli altri sono ancora 0 .

Se impostiamo il peso degli altri a 200 , 200 e 500 , il centro di gravità si sposterà in un'altra posizione in base ai pesi che ho specificato.

Questo spiega come funziona il baricentro ponderato . 

Per calcolare il baricentro, basta moltiplicare le coordinate X e Y della posizione o una latitudine e longitudine per il peso di ogni punto . 

Successivamente, dividerlo per il peso totale per arrivare al baricentro ponderato effettivo.

Punti da considerare nell'analisi del centro di gravità

In questa demo, ho utilizzato solo un numero limitato di posizioni dei clienti. 

Un'analisi COG è strategica e dovrebbe esaminare i dati per un lungo periodo di tempo, preferibilmente oltre un anno o più per identificare la stagionalità. 

Pertanto, consiglio di iniziare con un'analisi standard per ottenere informazioni prima di impostare l'analisi. Ciò può quindi essere fatto con un sottoinsieme più piccolo di dati, dopo aver completato i passaggi successivi.

Rimuovi i piccoli valori anomali, come i clienti occasionali, e controlla se ci sono consegne incluse a o per i clienti che potresti perdere. Inoltre, aggiungi i dati per i nuovi clienti in base al profilo che hanno fornito.

Eseguire alcune iterazioni del modello per mostrare i diversi scenari associati a eventuali modifiche.

Su set di dati più grandi con migliaia di punti, valuta la possibilità di raggruppare i dati in Power Query . Ho utilizzato il CAP e raggruppato per , mantenendo latitudine e longitudine del cliente con il maggior numero di consegne.

Primo scenario campione

Questo è un semplice COG per un dato set di dati.

Ecco il modello di dati. Come puoi vedere, non ci sono relazioni.

1. Creazione della query sul centro di gravità

Innanzitutto, ho creato una query sul centro di gravità .

Devo calcolare il centro di gravità su un set di dati selezionato . Per fare questo, proprio come ho mostrato nel foglio excel, devo prendere il totale delle richieste . 

Devo anche calcolare il centro di gravità per la latitudine . In questo caso ho moltiplicato la latitudine per il numero di consegne.

Quindi, ho fatto lo stesso calcolo per la longitudine.

Successivamente, ho diviso i COG dati per le richieste .

Quindi, questo verrà restituito in una tabella a una riga utilizzando la funzione . Mi sono assicurato che il numero di colonne fosse uguale al numero di colonne nel set di dati. Mi sono anche assicurato che le colonne potessero avere un testo o una formula. In questo caso, ho le misure DAX per i COG di longitudine e latitudine.

In seguito, ho fatto il sindacato. Quindi, la tabella finale che ho utilizzato per la visualizzazione è la tabella che contiene l'unione del baricentro e dei dati.

Dopo aver completato questi passaggi, questa tabella visualizzerà i nomi delle località , entrate , richieste , longitudine e latitudine e le due colonne che ho aggiunto per questa dimostrazione ( colore COG e colonna Dimensione ).

2. Analizzare le misure di dimensioni e colore

La misura Size identifica se la domanda totale è uguale a zero o maggiore di zero. Quindi, se è zero, la dimensione sarà impostata su 1 . Se è maggiore di zero, verrà impostato su 0.15 .  

In questo modo creerai una dimensione diversa per il centro di gravità, che viene visualizzato come colore Rosso e come dimensione 1 .

Il colore rosso è associato alla misura Colore COG .

Questo in pratica indica che se la dimensione è una, il colore dell'indicatore COG dovrebbe essere rosso. Altrimenti, dovrebbe essere blu. 

Nei colori dei dati nella scheda Formattazione , imposta Formato per su Valore campo , quindi seleziona la misura per l' opzione In base al campo . Per questo scenario, ho selezionato la misura del colore COG .

Ora, facciamo un ulteriore passo avanti con questa analisi di esempio.

Secondo scenario di esempio

In questo esempio, ho creato cinque centri di gravità insieme al set di dati esistente.

La mappa dovrebbe visualizzare il centro di gravità in base a una selezione dall'affettatrice.

Raggiungere questo scenario è abbastanza semplice. Ho preso il centro di gravità per ogni singolo punto della mappa.

Ho creato lo stesso calcolo per ogni misura.

Dopo aver completato quei cinque calcoli COG , li ho sommati in questa tabella di unione.

Successivamente, questa tabella mostra ora il baricentro sopra i dati.

Ciò fornisce un po' più di flessibilità in termini di analisi dei dati in tutti i depositi esistenti . 

Se seleziono Blank e Depot Rotterdam , la mappa visualizzerà i punti dati e il centro di gravità per Depot Rotterdam . Mostrerà anche il centro di gravità per le altre posizioni, che vorrei mantenere come riferimento.

La tabella visualizzerà anche i dati in base alla selezione. Come puoi vedere, rifletteva i colori e le dimensioni corrispondenti.

La misura del colore è la stessa del primo esempio. Se la taglia è 1 , il colore dovrebbe essere rosso; in caso contrario, dovrebbe essere blu.

Le altre misure sono semplicemente un riflesso dell'analisi standard come Total Revenue e Total Demand .

Terzo scenario di esempio

Per l'ultimo esempio, ho aggiunto ai dati le posizioni e il baricentro. Pertanto, ho i depositi , i dati e il baricentro . 

Ciò si traduce in una mappa leggermente diversa. Prima di tutto, quello che mi piace di questa mappa è che ha i depositi e tutti i punti.

Posso effettuare selezioni anche in questa affettatrice. 

Se cancello l'affettatrice, puoi vedere che la mappa ora mostra i depositi (cerchi verdi) e il centro di gravità (cerchi rossi).

In una vista, ho tutto ciò di cui ho bisogno per completare l'analisi. 

Se seleziono Depot Rotterdam e il centro di gravità, la mappa visualizzerà tutti i punti per Rotterdam . Per riferimento, visualizzerà anche il baricentro delle altre posizioni.

Guardando la tabella, la dimensione ora sta rispondendo come mi aspetto che sia.

Lo stesso vale per il Color COG .

Tutti i dati sono rimasti invariati ad eccezione dell'aggiunta dei depositi. Ma per il resto, ho solo modificato il colore e aggiunto le selezioni che si rifletteranno sulla mappa. 

Il baricentro che vedi in queste 2 carte è il baricentro effettivo dei punti selezionati. Tuttavia, non si rifletterà in un altro punto della mappa perché i dati non sono aggiornati.

La misura del colore che ho usato è diversa dalla prima. Questo mostra la misura del colore per il primo esempio.

Per quanto riguarda la misura del colore del secondo esempio, ho aggiunto un po' di logica per creare i vari colori sulla mappa.

La leggenda è un tavolo piccolo e semplice. Di solito, le leggende nelle mappe non sono così buone. Quindi, preferisco crearne uno mio, se posso.

In questo caso, ho creato una piccola descrizione della legenda e il colore.

Per questo scenario di esempio, non ho bisogno di questa legenda per filtrare la mappa. L'ho semplicemente usato per visualizzare una guida per ciò che lo spettatore vede sulla mappa.

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Conclusione

Questo copre il tutorial su come calcolare il baricentro nell'analisi geospaziale e modificare visivamente la mappa.

Puoi anche sperimentare con queste impostazioni. Tieni presente che puoi ottenere risultati diversi a seconda del modo in cui imposti i dati. 

Dai un'occhiata ai link sottostanti per ulteriori esempi e contenuti correlati.

Saluti!

Paolo