Colunas calculadas no SharePoint | Uma visão geral
Descubra a importância das colunas calculadas no SharePoint e como elas podem realizar cálculos automáticos e obtenção de dados em suas listas.
Análise do modelo de gravidade Huff no LuckyTemplates
Neste tutorial, aprenderemos como fazer uma análise Huff Gravity Model no LuckyTemplates. Podemos usar essa análise para estimar as vendas potenciais ou a atratividade de uma determinada localização da loja. Geralmente fazemos isso no software do Sistema de Informação Geográfica. No entanto, também podemos fazê-lo no LuckyTemplates e torná-lo dinâmico.
A Huff Gravity Analysis assume que a superfície em metros quadrados de uma loja de supermercado, dividida pela distância ao quadrado a potenciais clientes, resultará em um fator de atratividade que se sobrepõe a outras lojas. Isso também mostrará a probabilidade como uma porcentagem de clientes visitantes.
A hipótese baseia-se no fato de que quanto mais metros quadrados uma loja tiver, maior será o sortimento e a presença de outros elementos de atendimento. Assim, a loja pode atrair clientes para percorrer uma distância maior.
Neste exemplo, foi utilizada a distância percorrida (centroide do código postal até a loja).
Também podemos usar a distância em linha reta. Porém, neste caso, há um rio separando os limites. Assim, uma distância em linha reta não é confiável.
Idealmente, usamos áreas menores, como bairros. Isto é apenas para demonstração. Podemos adicionar mais parâmetros para impactar a probabilidade, como estacionamento, transporte público, e usar a metodologia para outras análises também.
Também podemos adicionar um fator de decaimento de distância para amortecer o efeito de distância. As pessoas estão preparadas para viajar mais longe ao comprar móveis do que para suas compras diárias.
Índice
- Dados de análise do modelo de gravidade Huff
- Importando dados no editor do Power Query
- Análise do modelo de gravidade Huff com base na atratividade
- Probabilidade na análise do modelo de gravidade Huff
- Análise de Probabilidade
- Análise Dinâmica de Gravidade Huff
- Conclusão
Dados de análise do modelo de gravidade Huff
Primeiro, vamos dar uma olhada nos dados.
Nesta planilha Excel, existem seis supermercados.
Possui também os Quilômetros que contém a distância em linha reta.
Em seguida, há uma guia Tempo de viagem que exibe o tempo de viagem em minutos.
E esta é a distância. Vamos usar isso dado que há um rio entre os limites.
Este é um polígono de Thiessen criado em software GIS. É aqui que podemos criar o chamado objeto Thiessen Voronoi para mostrar a distância de um ponto a cada um dos outros objetos adjacentes.
Importando dados no editor do Power Query
Primeiro, importei os dados para o Power Query Editor .
Como você pode ver, eu levei cinco supermercados.
Há também dois conjuntos de dados aqui denominados Postcodes Areas PQ e Postcodes Areas DAX .
Eu dupliquei isso para poder mostrar como fazer isso no editor do Power Query com medidas totalmente dinâmicas.
Para a demonstração do Power Query ( Postcodes Areas PQ ), arredondei a latitude e a longitude. Eu sempre aconselho que se você colocar quatro dígitos atrás da vírgula, sua precisão será de cerca de 11 metros, o que é de longe o suficiente.
Também calculei o quadrado de cada distância. Isso ocorre porque, como mencionei anteriormente, vamos eventualmente usar a superfície em metros quadrados e dividi-la pela distância ao quadrado.
Em seguida, mesclei-a com outra tabela ( Tabela de população ) para obter a população. Isso é para obter mais informações sobre a população nas áreas de código postal.
Para os dados de medidas ( Postcodes Areas DAX ), também fiz o mesmo como arredondar a latitude e a longitude e mesclei novamente com a tabela Population .
Agora, este é o painel do LuckyTemplates do Huff Gravity Model Analysis.
Estas são as tabelas de medidas que separei.
Análise do modelo de gravidade Huff com base na atratividade
O primeiro cálculo que criei é a Atratividade .
A Atratividade são os metros quadrados da loja divididos pela Distância ao Quadrado . Esta loja tem uma superfície de 1.502 metros quadrados.
Esta é a coluna da Distância Quadrada . Neste exemplo, peguei o . Eu poderia ter tirado o ou a média, mas isso realmente não importa, dado o contexto.
Fiz esse cálculo para todos os cinco supermercados.
Em seguida, adicionei-os à medida TotalAT para calcular o total.
Probabilidade na análise do modelo de gravidade Huff
A próxima medida é Probabilidade .
Probabilidade é simplesmente a probabilidade de um evento acontecer. Para calcular isso, um único evento com um único resultado deve ser determinado. Em seguida, identifique o número total de resultados que podem ocorrer. Por fim, divida o número de eventos pelo número de resultados possíveis.
Portanto, dividi a Atratividade pela Atratividade Total neste cálculo.
Esses números somarão cem por cento.
Há também uma medida de população do conjunto de dados mesclado que resume a população com base nas áreas de código postal.
Em seguida, a medida de probabilidade máxima .
Este cartão está exibindo isso.
Por fim, tenho uma medida de Probabilidade da Loja Selecionada . Usei essa medida para identificar a probabilidade de qualquer loja selecionada em minha seleção.
Vamos agora discutir como isso funciona.
Análise de Probabilidade
Ao mapear, considerei os limites como códigos postais. Peguei um código postal de quatro dígitos.
Aqui está uma tabela com a Probabilidade da Loja Selecionada .
Este pequeno mapa mostra a localização real dos cinco supermercados.
Posso fazer uma seleção com base nos códigos postais das lojas do slicer.
Este pequeno mapa ( 5 Stores Rotterdam ) não está filtrando o mapa Choropleth (ESRI) à esquerda. Isso serve apenas para nos dar uma pista de onde estamos no mapa Choropleth. Além disso, nos ajuda a ver posteriormente o impacto no mapa principal.
Como você pode ver, quanto mais escura a cor, maior a % de probabilidade para a loja selecionada.
Por exemplo, selecionarei este local ou supermercado.
Se eu verificar esta área no mapa, ele exibirá a probabilidade dessa loja dada a distância ao quadrado. Observe que isso é baseado na distância percorrida.
A Probabilidade Máxima para esta seleção é 95% representada neste cartão.
Esta parte exibe os códigos postais incluídos e a probabilidade de declínio. Quanto menor a porcentagem, maior a probabilidade de seu código postal específico estar mais próximo de outro supermercado.
Por exemplo, se eu clicar neste, ele mostrará que a probabilidade é 0% .
Obviamente, as pessoas nesta área estão morando em cima do supermercado sob o código postal 3011 . Então, por que eles iriam para outro?
Esta parte mostra a superfície real da loja para referência.
Por outro lado, isso exibe a população total dentro da seleção.
Análise Dinâmica de Gravidade Huff
Agora que terminei com os fundamentos de uma análise de gravidade Huff, darei um passo adiante e discutirei como posso fazer essa dinâmica.
Nesse caso, criei cinco slicers com os metros quadrados iniciais e opções para aumentar a área da loja .
O restante das etapas é bastante semelhante à etapa anterior. Agora tenho muito mais medidas porque precisamos calcular algo dinâmico. Separei as etapas para torná-lo mais perspicaz.
Análise Dinâmica de Gravidade Huff Baseada na Área da Loja
Vamos dar uma olhada na atratividade do metro quadrado. Vou selecionar a medida de Atratividade do Supermercado 3011 .
Os metros quadrados serão referenciados a partir do valor selecionado na segmentação 3011 .
A variável distsq representa o quadrado da distância, que é do conjunto de dados DAX Postcodes Areas .
Neste cálculo, o valor dos metros quadrados será dividido pelo valor da distância ao quadrado.
Mais uma vez, fiz isso para todos os cinco supermercados.
Análise Dinâmica de Gravidade Huff Baseada na Distância
Eu também calculei a distância para esta análise. É basicamente a soma da coluna de distância da loja no conjunto de dados DAX Postcodes Areas .
A loja selecionada está sendo referenciada no cálculo Distance PC – Selected Store usando a função Dax.
Então, também tenho outra medida de probabilidade para a análise dinâmica da gravidade do huff.
É dinâmico porque se mudarmos algo em uma das fatias, isso terá um impacto subsequente no resultado do cálculo.
Passei por todas essas etapas e cálculos para a análise dinâmica da gravidade do huff. Isso ocorre porque estou interessado na porcentagem da população, na quantidade de códigos postais e na distância incluída com base em minha seleção de um cortador personalizado.
Como você pode ver, há uma grande diferença na população. Estes são baseados na distância ao supermercado e na população dentro dos códigos postais.
Como exemplo, vou alterar os metros quadrados do supermercado 3011 .
Ao mudar isso, o impacto ficará evidente nos dados. Isto porque é mais atractivo para as pessoas virem ao centro e deslocarem-se a este local dada a distância de condução.
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Conclusão
A análise do Huff Gravity Model mostra a correlação entre clientela e distância da localização da loja. Assim, atratividade e distância possivelmente podem afetar a probabilidade de um consumidor visitar uma determinada loja.
Este modelo pode ajudá-lo a determinar as previsões de vendas para locais de negócios. Incorporar essa análise em seu modelo de negócios pode fornecer uma grande quantidade de informações sobre sites em potencial.
Novamente, este é outro exemplo claro do que podemos alcançar com a análise e o LuckyTemplates, transformando dados estáticos em uma representação dinâmica.
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Saúde!
Paulo
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