LuckyTemplates での重心分析

場所のクラスターの重心を見つけることは、地理情報システムを扱う人々にとって一般的なタスクです。

一例としては、拠点への住所の割り当てや、作業エリアへのエンジニアの割り当てを検討する場合が挙げられます。 LuckyTemplates はマップ ビジュアルで真の複数の動的レイヤーをまだサポートしていませんが、方法論を実証することは可能です。

ただし、計算されたCOG (重心) は建物の上や山の上にある場合があります。それは単に素晴らしいスポットを示しているだけです。実用性、周囲のインフラ、スタッフの確保、住宅などの他の条件についてのさらなる分析が必要です。

を使ってこれを実証する前に、これにあまり慣れていない人に数学を説明します。

目次

• 重心解析を理解する
• 重心解析の留意点
• 最初のサンプルシナリオ
  • 1. 重心クエリの作成
  • 2. サイズと色の測定値の分析
• 2 番目のサンプル シナリオ
• 3 番目のサンプル シナリオ
• 結論

重心解析を理解する

この部分は 4 か所の小規模な計画です。これには、すべての個々の場所の座標も含まれます。

この地図上にそれらの座標が表示されていることがわかります。ご覧のとおり、位置 1 は-250 (X)および-150 (Y)上にあります。

現時点では、重量の重心はこれらすべての位置のちょうど真ん中にあります。

この重み付けされた重心を、場所4への配達数など、私が持っている情報に基づいた方向に移動するように作成したいと考えています。体重や収入に基づくこともできます。ただし、ほとんどの場合、配送がコストの要因となるため、配送を考慮します。

重心を計算するにはウェイトを完成させる必要があります。 

したがって、位置 1の下に100を入力すると、重心がこの点に移動することがわかります。これは、他のものがまだ0であるためです。

他のウェイトを200、200、および500に設定すると、重心は指定したウェイトに基づいて別の場所に移動します。

これは、重み付けされた重心がどのように機能するかを説明します。 

重心を計算するには、位置の X 座標と Y 座標、または緯度と経度に各点の重みを掛けるだけです。 

その後、それを総重量で割って、実際の重量重心を求めます。

重心解析の留意点

このデモでは、少数の顧客の場所のみを使用しました。 

COG 分析は戦略的であり、季節性を特定するために長期間、できれば 1 年以上にわたるデータを調べる必要があります。 

したがって、分析を設定する前に、洞察を得るために標準的な分析から始めることをお勧めします。次の手順を完了した後、データのより小さなサブセットを使用してこれを行うことができます。

偶発的な顧客などの小さな外れ値を削除し、顧客への、または顧客への配送が含まれているかどうかを確認します。失われる可能性があります。さらに、提供されたプロファイルに基づいて、新規顧客のデータを追加します。

モデルの反復を数回実行して、変更に関連するさまざまなシナリオを表示します。

数千のポイントを含む大規模なデータセットの場合は、Power Queryでデータをグループ化することを検討してください 。郵便番号を使用し、配達数が最も多い顧客の緯度と経度を維持しながらグループ化しました。

最初のサンプルシナリオ

これは、特定のデータ セットの単純なCOGです。

データモデルは次のとおりです。ご覧のとおり、関係はありません。

1. 重心クエリの作成

まず、重心クエリを作成しました。

選択したデータセットの重心を計算する必要があります。これを行うには、Excel シートで示したように、総需要を取得する必要があります。 

緯度の重心も計算する必要があります。この場合、緯度に配達数を掛けました。

次に、経度についても同じ計算を行いました。

その後、指定されたCOG を需要で割りました。

関数を使用してこれを 1 行のテーブルで返します。列の数がデータセット内の列の数と同じであることを確認しました。また、列にテキストまたは数式を含めることができることも確認しました。この場合、経度と緯度の COG の DAX 測定値が得られます。

その後、組合を作りました。したがって、表示に使用した最後のテーブルは、重心とデータの結合を含むテーブルです。

これらの手順を完了すると、このテーブルには場所、収益、需要、経度、緯度の名前と、このデモンストレーション用に追加した 2 つの列 ( COG カラーとサイズ列) が表示されます。

2. サイズと色の測定値の分析

サイズメジャーは、総 需要がゼロに等しいかゼロより大きいかを識別します。したがって、それが 0 の場合、サイズは1に設定されます。ゼロより大きい場合は、0.15に設定されます。  

これを行うと、重心に異なるサイズが作成され、色Redおよびサイズ1として表示されます。

赤色はCOG カラーメジャーに関連付けられています。

これは基本的に、サイズが 1 の場合、COGインジケーターの色は赤であることを示します。それ以外の場合は青色になるはずです。 

[書式設定]タブの[データの色]で、 [書式設定] を[フィールド値]に設定し、 [フィールドに基づく] オプションのメジャーを選択するだけです。このシナリオでは、COG カラーメジャーを選択しました。

ここで、このサンプル分析をさらに一歩進めてみましょう。

2 番目のサンプル シナリオ

この例では、既存のデータセットとともに 5 つの重心を作成しました。

マップには、スライサーからの選択に基づいて重心が表示されます。

このシナリオを実現するのは非常に簡単です。地図上のすべての点の重心を取得しました。

各メジャーに対して同じ計算を作成しました。

これら 5 つのCOG計算を完了した後、これらをこの和集合テーブルに合計しました。

その後、このテーブルにはデータの上に重心が表示されるようになりました。

これにより、既存のすべてのデポにわたるデータを分析するという点で、もう少し柔軟性が高まります。 

[空白]と[ロッテルダム倉庫]を選択すると、マップにはロッテルダム倉庫のデータ ポイントと重心が表示されます。他の場所の重心も表示されるので、参考にしておきたい。

テーブルには、選択に基づいたデータも表示されます。ご覧のとおり、対応する色とサイズが反映されています。

Colorメジャーは最初の例と同じです。サイズが1の場合、色は赤になります。それ以外の場合は青色になるはずです。

他の指標は、総収益や総需要などの標準分析を反映しているだけです。

3 番目のサンプル シナリオ

最後の例では、位置と重心をデータに追加しました。したがって、私はデポ、データ、そして重心を持っています。 

その結果、少し異なるマップが作成されます。まず第一に、このマップで私が本当に気に入っているのは、基地とすべてのポイントが含まれていることです。

このスライサーでも選択を行うことができます。 

スライサーをクリアすると、マップにデポ(緑の円) と重心(赤の円) が表示されることがわかります。

ある見方では、分析を実行するために必要なものはすべて揃っています。 

Depot Rotterdamと重心を選択すると、マップにはRotterdamのすべてのポイントが表示されます。参考として、他の場所の重心も表示されます。

表を見ると、サイズは期待どおりに反応するようになりました。

カラー COGについても同様です。

デポの追加を除いて、すべてのデータは同じままです。ただし、残りについては、色を変更し、マップに反映される選択範囲を追加するだけです。 

これら 2 つのカードに表示される重心は、選択した点の実際の重心です。ただし、データが更新されていないため、地図上の別の地点には反映されません。

使用したカラーメジャーは最初のものとは異なります。これは、最初の例の色測定を示しています。

2 番目の例のカラー メジャーに関しては、マップ上にさまざまな色を作成するためのロジックを少し追加しました。

凡例は小さくてシンプルなテーブルです。通常、地図内の凡例はそれほど良くありません。したがって、可能であれば自分で作成することを好みます。

この場合、小さな凡例の説明と色を作成しました。

このサンプル シナリオでは、マップをフィルターするためにこの凡例は必要ありません。私は単に、閲覧者が地図上で見ているもののガイドを表示するためにこれを使用しました。

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結論

ここでは、地理空間解析で重心を計算し、マップを視覚的に変更する方法に関するチュートリアルを説明します。

これらの設定を試してみることもできます。データの設定方法に応じて、さまざまな結果が得られる可能性があることに注意してください。 

その他の例や関連コンテンツについては、以下のリンクをご覧ください。

乾杯！

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