Analisis Pusat Graviti Dalam LuckyTemplates

Mencari pusat graviti sekumpulan lokasi ialah tugas biasa bagi orang yang bekerja dengan Sistem Maklumat Geografi.

Satu contoh ialah apabila melihat peruntukan alamat ke depoh atau jurutera ke kawasan kerja. Walaupun LuckyTemplates belum lagi menyokong berbilang lapisan dinamik sebenar dalam visual peta, anda masih boleh menunjukkan metodologi.

Walau bagaimanapun, COG (pusat graviti) yang dikira mungkin berada di atas bangunan, atau gunung. Ia hanyalah petunjuk tempat yang hebat. Analisis lanjut ke dalam keadaan lain seperti kepraktisan, infrastruktur sekitar, ketersediaan kakitangan, dan perumahan diperlukan.

Sebelum melompat ke untuk menunjukkan ini, saya akan menerangkan matematik kepada mereka yang kurang biasa dengan ini.

Isi kandungan

• Memahami Analisis Pusat Graviti
• Perkara Yang Perlu Dipertimbangkan Dalam Analisis Pusat Graviti
• Senario Contoh Pertama
  • 1. Mencipta Pertanyaan Pusat Graviti
  • 2. Menganalisis Ukuran Saiz Dan Warna
• Senario Contoh Kedua
• Senario Contoh Ketiga
• Kesimpulan

Memahami Analisis Pusat Graviti

Bahagian ini adalah skim kecil dengan empat lokasi. Ini juga mengandungi koordinat setiap lokasi individu.

Anda boleh melihat koordinat yang diwakili pada peta ini. Seperti yang anda lihat, lokasi satu ialah pada -250 (X) dan -150 (Y) .

Pada masa ini, pusat graviti berwajaran berada betul-betul di tengah-tengah semua lokasi ini.

Saya ingin mencipta pusat graviti berwajaran ini untuk bergerak ke arah berdasarkan maklumat yang saya ada, seperti bilangan penghantaran ke lokasi 4 . Ia juga boleh berdasarkan berat atau pendapatan. Walaupun dalam kebanyakan kes, saya menganggap penghantaran kerana ia adalah pemacu kos.

Saya perlu melengkapkan pemberat untuk mengira pusat graviti. 

Jadi, jika saya memasukkan 100 di bawah lokasi 1 , anda boleh melihat bahawa pusat berwajaran akan bergerak ke tahap ini. Ini kerana yang lain masih 0 .

Jika kita menetapkan berat yang lain kepada 200 , 200 dan 500 , pusat graviti akan berpindah ke lokasi lain berdasarkan pemberat yang telah saya nyatakan.

Itu menerangkan cara pusat graviti berwajaran berfungsi. 

Untuk mengira pusat graviti, hanya darabkan lokasi X dan Y koordinat atau latitud dan longitud dengan berat bagi setiap titik . 

Selepas itu, bahagikannya dengan jumlah berat untuk sampai ke pusat graviti wajaran sebenar.

Perkara Yang Perlu Dipertimbangkan Dalam Analisis Pusat Graviti

Dalam demo ini, saya hanya menggunakan sebilangan kecil lokasi pelanggan. 

Analisis COG adalah strategik dan harus melihat data dalam tempoh masa yang panjang, sebaik-baiknya selama satu tahun atau lebih untuk mengenal pasti bermusim. 

Oleh itu, saya mengesyorkan bermula dengan analisis standard untuk mendapatkan pandangan sebelum menyediakan analisis. Itu kemudiannya boleh dilakukan dengan subset data yang lebih kecil, selepas melengkapkan langkah seterusnya.

Alih keluar outlier kecil, seperti pelanggan sampingan dan semak sama ada terdapat sebarang penghantaran disertakan kepada atau untuk pelanggan yang mungkin anda hilang. Selain itu, tambah data untuk pelanggan baharu berdasarkan profil yang mereka berikan.

Jalankan beberapa lelaran model untuk menunjukkan senario berbeza yang dikaitkan dengan sebarang perubahan.

Pada set data yang lebih besar dengan beribu-ribu mata, pertimbangkan untuk mengumpulkan data anda dalam Power Query . Saya menggunakan poskod dan kumpulan dengan , mengekalkan latitud dan longitud pelanggan dengan bilangan penghantaran tertinggi.

Senario Contoh Pertama

Ini ialah COG mudah untuk set data tertentu.

Inilah model datanya. Seperti yang anda lihat, tidak ada hubungan.

1. Mencipta Pertanyaan Pusat Graviti

Mula-mula, saya mencipta pertanyaan pusat graviti .

Saya perlu mengira pusat graviti ke atas set data yang dipilih . Untuk melakukan ini, sama seperti apa yang saya tunjukkan dalam helaian excel, saya perlu mengambil jumlah permintaan . 

Saya juga perlu mengira pusat graviti untuk latitud . Dalam kes ini, saya mendarabkan latitud dengan bilangan penghantaran.

Kemudian, saya melakukan pengiraan yang sama untuk longitud.

Selepas itu, saya membahagikan COG yang diberikan mengikut tuntutan .

Kemudian, ini akan dikembalikan dalam jadual satu baris menggunakan fungsi . Saya memastikan bahawa bilangan lajur adalah sama dengan bilangan lajur dalam set data. Saya juga memastikan bahawa lajur boleh mempunyai teks atau formula. Dalam kes ini, saya mempunyai ukuran DAX untuk COG longitud dan latitud.

Selepas itu, saya melakukan kesatuan. Jadi, jadual akhir yang saya gunakan untuk paparan ialah jadual yang mengandungi penyatuan pusat graviti dan data.

Selepas melengkapkan langkah tersebut, jadual ini akan memaparkan nama lokasi , hasil , permintaan , Longitud dan Latitud serta dua lajur yang saya tambahkan untuk tunjuk cara ini ( Warna COG dan lajur Saiz ).

2. Menganalisis Ukuran Saiz Dan Warna

Ukuran Saiz mengenal pasti sama ada Jumlah permintaan adalah sama dengan sifar atau lebih daripada sifar. Oleh itu, jika sifar, saiznya akan ditetapkan kepada 1 . Jika lebih tinggi daripada sifar, ia akan ditetapkan kepada 0.15 .  

Melakukan ini akan menghasilkan saiz yang berbeza untuk pusat graviti, yang ditunjukkan sebagai warna Merah dan sebagai saiz 1 .

Warna merah dikaitkan dengan ukuran Warna COG .

Ini pada asasnya menunjukkan bahawa jika saiznya adalah satu, warna penunjuk COG hendaklah merah. Jika tidak, ia sepatutnya berwarna biru. 

Dalam Warna data di bawah tab Pemformatan , hanya tetapkan Format mengikut nilai Medan , kemudian pilih ukuran untuk pilihan medan Berdasarkan . Untuk senario ini, saya memilih ukuran Warna COG .

Sekarang, mari kita ambil analisis sampel ini satu langkah lagi.

Senario Contoh Kedua

Dalam contoh ini, saya mencipta lima pusat graviti bersama set data sedia ada mereka.

Peta harus memaparkan pusat graviti berdasarkan pilihan daripada penghiris.

Mencapai senario ini agak mudah. Saya telah mengambil pusat graviti untuk setiap dan setiap titik pada peta.

Saya membuat pengiraan yang sama untuk setiap ukuran.

Selepas melengkapkan lima pengiraan COG tersebut , saya menambahnya dalam jadual kesatuan ini.

Selepas itu, jadual ini kini memaparkan pusat graviti di atas data.

Ini memberikan sedikit lebih fleksibiliti dari segi menganalisis data merentas semua depoh sedia ada . 

Jika saya memilih Blank dan Depot Rotterdam , peta akan memaparkan titik data dan pusat graviti untuk Depot Rotterdam . Ia juga akan memaparkan pusat graviti untuk lokasi lain, yang saya ingin simpan sebagai rujukan.

Jadual juga akan memaparkan data berdasarkan pemilihan. Seperti yang anda lihat, ia mencerminkan warna dan saiz yang sepadan.

Ukuran Warna adalah sama seperti contoh pertama. Jika saiznya ialah 1 , warna hendaklah merah; jika tidak, ia sepatutnya berwarna biru.

Langkah-langkah lain hanyalah cerminan analisis standard seperti Jumlah Hasil dan Jumlah Permintaan .

Senario Contoh Ketiga

For the final example, I added the locations and the center of gravities to the data. Therefore, I have the depots, the data, and the center of gravity. 

That results in a slightly different map. First of all, what I really like in this map is that it has the depots and all the points.

I can make selections in this slicer as well. 

If I clear the slicer, you can see that the map now displays the depots (green circles), and the center of gravity (red circles).

In one view, I have everything that I need to fulfill the analysis. 

If I select Depot Rotterdam and the center of gravity, the map will display all the points for Rotterdam. For reference, it will also display the center of gravities of the other locations.

Looking at the table, the size is now responding as I expect it to be.

The same goes for the Color COG.

All the data have stayed the same with the exception of the addition of the depots. But for the rest, I just modified the color and added selections that will be reflected in the map. 

The center of gravity that you see in these 2 cards is the actual center of gravity of the selected points. However, it will not reflect in another point on the map because the data is not updated.

The color measure that I used is different from the first one. This shows the color measure for the first example.

As for the color measure of the second example, I added a bit of logic to create the various colors on the map.

The legend is a small and simple table. Usually, legends in maps are not that good. So, I prefer to create my own if I can.

In this case, I’ve created a small legend description and the color.

For this sample scenario, I don’t need this legend to filter the map. I merely used it to display a guide for what the viewer sees on the map.

Data Visualizations LuckyTemplates – Dynamic Maps In Tooltips
LuckyTemplates Map Visual: Creating A Custom Legend
Geospatial Analysis – New Course on LuckyTemplates

Conclusion

Itu merangkumi tutorial tentang cara mengira pusat graviti dalam analisis geospatial dan mengubah suai peta secara visual.

Anda juga boleh mencuba tetapan ini. Perlu diingat bahawa anda boleh mencapai hasil yang berbeza-beza bergantung pada cara anda menyediakan data. 

Semak pautan di bawah untuk lebih banyak contoh dan kandungan yang berkaitan.

Cheers!

Paul