Análise do Centro de Gravidade no LuckyTemplates

Encontrar o centro de gravidade de um aglomerado de localidades é uma tarefa comum para pessoas que trabalham com Sistemas de Informação Geográfica.

Um exemplo é quando se olha para a alocação de endereços para um depósito ou engenheiros para uma área de trabalho. Embora o LuckyTemplates ainda não ofereça suporte a várias camadas dinâmicas verdadeiras nos visuais do mapa, ainda é possível demonstrar a metodologia.

No entanto, o COG (centro de gravidade) calculado pode estar no topo de um edifício ou de uma montanha. É apenas uma indicação de um ótimo local. É necessária uma análise mais aprofundada de outras condições, como praticidade, infraestrutura circundante, disponibilidade de pessoal e moradia.

Antes de pular para para demonstrar isso, explicarei a matemática para aqueles que estão menos familiarizados com isso.

Índice

• Compreendendo a análise do centro de gravidade
• Pontos a considerar na análise do centro de gravidade
• Primeiro Cenário de Amostra
  • 1. Criando a Consulta do Centro de Gravidade
  • 2. Analisando as medidas de tamanho e cor
• Segundo Cenário de Amostra
• Terceiro Cenário de Amostra
• Conclusão

Compreendendo a análise do centro de gravidade

Esta parte é um pequeno esquema com quatro locais. Isso também contém as coordenadas de cada local individual.

Você pode ver essas coordenadas representadas neste mapa. Como você pode ver, a localização um está em -250 (X) e -150 (Y) .

Neste momento, o centro de gravidade ponderado está bem no meio de todos esses locais.

Quero criar esse centro de gravidade ponderado para mover em uma direção com base nas informações que tenho, como o número de entregas no local 4 . Também pode ser baseado em peso ou receita. Embora na maioria dos casos eu considere as entregas porque elas são o direcionador de custos.

Preciso completar os pesos para calcular o centro de gravidade. 

Portanto, se eu inserir 100 no local 1 , você verá que o centro ponderado se moverá para este ponto. Isso ocorre porque os outros ainda são 0 .

Se definirmos o peso dos outros como 200 , 200 e 500 , o centro de gravidade se moverá para outro local com base nos pesos que especifiquei.

Isso explica como funciona o centro de gravidade ponderado . 

Para calcular o centro de gravidade, basta multiplicar as coordenadas X e Y dos locais ou uma latitude e longitude pelo peso de cada ponto . 

Depois disso, divida-o pelo peso total para chegar ao centro de gravidade ponderado real.

Pontos a considerar na análise do centro de gravidade

Nesta demonstração, usei apenas um pequeno número de localizações de clientes. 

Uma análise de COG é estratégica e deve observar os dados durante um longo período de tempo, de preferência durante um ano ou mais para identificar a sazonalidade. 

Portanto, recomendo começar com uma análise padrão para obter informações antes de configurar a análise. Isso pode ser feito com um subconjunto menor de dados, após a conclusão das próximas etapas.

Remova pequenos valores discrepantes, como clientes ocasionais, e verifique se há alguma entrega incluída para ou para clientes que você pode perder. Além disso, adicione dados para novos clientes com base no perfil que eles forneceram.

Execute algumas iterações do modelo para mostrar os diferentes cenários associados a quaisquer alterações.

Em conjuntos de dados maiores com milhares de pontos, considere agrupar seus dados no Power Query . Usei o CEP e agrupei por , mantendo a latitude e longitude do cliente com maior número de entregas.

Primeiro Cenário de Amostra

Este é um COG simples para um determinado conjunto de dados.

Aqui está o modelo de dados. Como você pode ver, não há relacionamentos.

1. Criando a Consulta do Centro de Gravidade

Primeiro, criei uma consulta de centro de gravidade .

Eu preciso calcular o centro de gravidade sobre um conjunto de dados selecionado . Para fazer isso, assim como mostrei na planilha do Excel, tenho que pegar o total de demandas . 

Eu também preciso calcular o centro de gravidade para a latitude . Nesse caso, multipliquei a latitude pelo número de entregas.

Então, fiz o mesmo cálculo para a longitude.

Depois disso, dividi os COGs dados pelas demandas .

Então, isso será retornado em uma tabela de uma linha usando a função . Certifiquei-me de que o número de colunas é igual ao número de colunas no conjunto de dados. Também me certifiquei de que as colunas podem ter um texto ou uma fórmula. Nesse caso, tenho as medidas DAX para os COGs de longitude e latitude.

Em seguida, fiz a união. Então, a tabela final que usei para o display é a tabela que contém a união do centro de gravidade e os dados.

Depois de concluir essas etapas, esta tabela exibirá os nomes dos locais , receita , demandas , Longitude e Latitude e as duas colunas que adicionei para esta demonstração ( cor COG e coluna Tamanho ).

2. Analisando as medidas de tamanho e cor

A medida Tamanho identifica se a Demanda total é igual a zero ou maior que zero. Portanto, se for zero, o tamanho será definido como 1 . Se for maior que zero, será definido como 0,15 .  

Isso criará um tamanho diferente para o centro de gravidade, que aparece como cor vermelha e como tamanho 1 .

A cor vermelha está associada à medida COG Color .

Isso basicamente indica que, se o tamanho for um, a cor do indicador COG deve ser vermelha. Caso contrário, deve ser azul. 

Nas cores dos dados , na guia Formatação , defina Formatar por como Valor do campo e selecione a medida para a opção Com base no campo . Para este cenário, selecionei a medida COG Color .

Agora, vamos levar essa análise de amostra um passo adiante.

Segundo Cenário de Amostra

Neste exemplo, criei cinco centros de gravidade junto com o conjunto de dados existente.

O mapa deve exibir o centro de gravidade com base em uma seleção da segmentação de dados.

Atingir esse cenário é bastante simples. Peguei o centro de gravidade de cada ponto do mapa.

Eu criei o mesmo cálculo para cada medida.

Depois de concluir esses cinco cálculos de COG , adicionei-os a esta tabela de união.

Posteriormente, esta tabela agora exibe o centro de gravidade no topo dos dados.

Isso fornece um pouco mais de flexibilidade em termos de análise de dados em todos os depósitos existentes . 

Se eu selecionar Blank e Depot Rotterdam , o mapa exibirá os pontos de dados e o centro de gravidade para Depot Rotterdam . Ele também exibirá o centro de gravidade para os outros locais, que gostaria de manter como referência.

A tabela também exibirá os dados com base na seleção. Como você pode ver, refletia as cores e tamanhos correspondentes.

A medida Color é a mesma do primeiro exemplo. Se o tamanho for 1 , a cor deve ser vermelha; caso contrário, deve ser azul.

As outras medidas são apenas um reflexo da análise padrão, como Receita Total e Demanda Total .

Terceiro Cenário de Amostra

Para o exemplo final, adicionei os locais e o centro de gravidade aos dados. Portanto, tenho os depósitos , os dados e o centro de gravidade . 

Isso resulta em um mapa ligeiramente diferente. Em primeiro lugar, o que eu realmente gosto neste mapa é que ele tem os depósitos e todos os pontos.

Também posso fazer seleções neste fatiador. 

Se eu limpar a segmentação, você verá que o mapa agora exibe os depósitos (círculos verdes) e o centro de gravidade (círculos vermelhos).

Em uma visão, tenho tudo o que preciso para cumprir a análise. 

Se eu selecionar Depot Rotterdam e o centro de gravidade, o mapa exibirá todos os pontos de Rotterdam . Para referência, também exibirá o centro de gravidade dos outros locais.

Olhando para a tabela, o tamanho agora está respondendo como eu esperava.

O mesmo vale para o Color COG .

Todos os dados permaneceram os mesmos com exceção da adição dos depósitos. Mas, de resto, apenas modifiquei a cor e adicionei seleções que serão refletidas no mapa. 

O centro de gravidade que você vê nessas 2 cartas é o centro de gravidade real dos pontos selecionados. No entanto, não refletirá em outro ponto do mapa porque os dados não são atualizados.

A medida de cor que usei é diferente da primeira. Isso mostra a medida de cor para o primeiro exemplo.

Quanto à medida de cor do segundo exemplo, adicionei um pouco de lógica para criar as várias cores no mapa.

A legenda é uma mesa pequena e simples. Normalmente, as legendas nos mapas não são tão boas. Então, prefiro criar o meu próprio, se puder.

Neste caso, criei uma pequena descrição da legenda e a cor.

Para este cenário de amostra, não preciso dessa legenda para filtrar o mapa. Eu apenas o usei para exibir um guia para o que o visualizador vê no mapa.

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Conclusão

Isso abrange o tutorial sobre como calcular o centro de gravidade na análise geoespacial e modificar o mapa visualmente.

Você também pode experimentar essas configurações. Lembre-se de que você pode obter resultados variados, dependendo da maneira como configura os dados. 

Confira os links abaixo para mais exemplos e conteúdo relacionado.

Saúde!

Paulo