Analiza centrului de greutate în LuckyTemplates

Găsirea centrului de greutate al unui grup de locații este o sarcină comună pentru persoanele care lucrează cu sisteme de informații geografice.

Un exemplu este atunci când ne uităm la alocarea adreselor unui depozit sau inginerilor unei zone de lucru. Deși LuckyTemplates nu acceptă încă mai multe straturi dinamice adevărate în imaginile hărții, este totuși posibil să se demonstreze metodologia.

Cu toate acestea, COG (centrul de greutate) calculat poate fi deasupra unei clădiri sau a unui munte. Este doar un indiciu al unui loc grozav. Este necesară o analiză suplimentară în alte condiții, cum ar fi caracterul practic, infrastructura înconjurătoare, disponibilitatea personalului și locuințe.

Înainte de a trece la pentru a demonstra acest lucru, voi explica matematica celor care sunt mai puțin familiarizați cu asta.

Cuprins

• Înțelegerea analizei centrului de greutate
• Puncte de luat în considerare în analiza centrului de greutate
• Primul exemplu de scenariu
  • 1. Crearea interogării centrului de greutate
  • 2. Analiza Măsurilor Mărimii și Culorii
• Al doilea exemplu de scenariu
• Al treilea exemplu de scenariu
• Concluzie

Înțelegerea analizei centrului de greutate

Această parte este o schemă mică cu patru locații. Acesta conține, de asemenea, coordonatele fiecărei locații individuale.

Puteți vedea acele coordonate reprezentate pe această hartă. După cum vedeți, locația unu este pe -250 (X) și -150 (Y) .

În acest moment, centrul de greutate ponderat se află chiar în mijlocul tuturor acestor locații.

Vreau să creez acest centru de greutate ponderat pentru a se deplasa într-o direcție bazată pe informațiile pe care le am, cum ar fi numărul de livrări către locația 4 . De asemenea, se poate baza pe greutate sau pe venit. Deși, în cele mai multe cazuri, iau în considerare livrările pentru că acestea sunt factorul de cost.

Trebuie să completez greutățile pentru a calcula centrul de greutate. 

Deci, dacă introdu 100 sub locația 1 , puteți vedea că centrul ponderat se va muta în acest punct. Acest lucru se datorează faptului că ceilalți sunt încă 0 .

Dacă setăm greutatea celorlalți la 200 , 200 și 500 , centrul de greutate se va muta în altă locație pe baza greutăților pe care le-am specificat.

Asta explică cum funcționează centrul de greutate ponderat . 

Pentru a calcula centrul de greutate, pur și simplu înmulțiți coordonatele X și Y ale locațiilor sau o latitudine și longitudine cu greutatea fiecărui punct . 

După aceea, împărțiți-l la greutatea totală pentru a ajunge la centrul de greutate real ponderat.

Puncte de luat în considerare în analiza centrului de greutate

În această demonstrație, am folosit doar un număr mic de locații ale clienților. 

O analiză COG este strategică și ar trebui să analizeze datele pe o perioadă lungă de timp, de preferință peste un an sau mai mult, pentru a identifica sezonalitatea. 

Prin urmare, recomand să începeți cu o analiză standard pentru a obține o perspectivă înainte de a configura analiza. Acest lucru se poate face apoi cu un subset mai mic de date, după parcurgerea pașilor următori.

Eliminați valorile aberante mici, cum ar fi clienții incidentali și verificați dacă există livrări incluse către sau pentru clienți pe care le puteți pierde. Mai mult, adăugați date pentru clienții noi în funcție de profilul pe care l-au furnizat.

Rulați câteva iterații ale modelului pentru a afișa diferitele scenarii asociate cu orice modificări.

Pe seturi de date mai mari cu mii de puncte, luați în considerare gruparea datelor în Power Query . Am folosit codul poștal și gruparea după , păstrând latitudinea și longitudinea clientului cu cel mai mare număr de livrări.

Primul exemplu de scenariu

Acesta este un COG simplu pentru un anumit set de date.

Iată modelul de date. După cum puteți vedea, nu există relații.

1. Crearea interogării centrului de greutate

Mai întâi, am creat o interogare privind centrul de greutate .

Trebuie să calculez centrul de greutate pe un set de date selectat . Pentru a face acest lucru, la fel ca ceea ce am arătat în foaia excel, trebuie să preiau cerințele totale . 

De asemenea, trebuie să calculez centrul de greutate pentru latitudine . În acest caz, am înmulțit latitudinea cu numărul de livrări.

Apoi, am făcut același calcul pentru longitudine.

După aceea, am împărțit COG-urile date la cerințe .

Apoi, acesta va fi returnat într-un tabel cu un rând folosind funcția . M-am asigurat că numărul de coloane este același cu numărul de coloane din setul de date. De asemenea, m-am asigurat că coloanele pot avea un text sau o formulă. În acest caz, am măsurile DAX pentru COG-urile de longitudine și latitudine.

După aceea, am făcut unirea. Deci, tabelul final pe care l-am folosit pentru afișare este tabelul care conține uniunea dintre centrul de greutate și datele.

După parcurgerea acelor pași, acest tabel va afișa numele locațiilor , veniturile , cererile , Longitudine și Latitudine și cele două coloane pe care le-am adăugat pentru această demonstrație ( culoarea COG și coloana Dimensiune ).

2. Analiza Măsurilor Mărimii și Culorii

Măsura Mărime identifică dacă cererea totală este egală cu zero sau mai mare decât zero. Prin urmare, dacă este zero, dimensiunea va fi setată la 1 . Dacă este mai mare decât zero, va fi setat la 0,15 .  

Procedând astfel, se va crea o dimensiune diferită pentru centrul de greutate, care va apărea ca culoare roșu și ca dimensiune 1 .

Culoarea roșie este asociată cu măsura COG Color .

Acest lucru indică practic că, dacă dimensiunea este una, culoarea indicatorului COG ar trebui să fie roșie. În caz contrar, ar trebui să fie albastru. 

În Culorile datelor din fila Formatare , trebuie doar să setați Formatul după la Valoarea câmpului , apoi selectați măsura pentru opțiunea Pe baza câmpului . Pentru acest scenariu, am selectat măsura COG Color .

Acum, să ducem această analiză eșantion un pas mai departe.

Al doilea exemplu de scenariu

În acest exemplu, am creat cinci centre de greutate împreună cu setul de date existent.

Harta ar trebui să afișeze centrul de greutate pe baza unei selecții din slicer.

Realizarea acestui scenariu este destul de simplă. Am luat centrul de greutate pentru fiecare punct de pe hartă.

Am creat același calcul pentru fiecare măsură.

După ce am completat acele cinci calcule COG , le-am adunat în acest tabel de uniuni.

Ulterior, acest tabel afișează acum centrul de greutate deasupra datelor.

Acest lucru oferă puțin mai multă flexibilitate în ceea ce privește analiza datelor din toate depozitele existente . 

Dacă selectez Blank și Depot Rotterdam , harta va afișa punctele de date și centrul de greutate pentru Depot Rotterdam . De asemenea, va afișa centrul de greutate pentru celelalte locații, pe care aș dori să le păstrez ca referință.

Tabelul va afișa și datele în funcție de selecție. După cum puteți vedea, reflecta culorile și dimensiunile corespunzătoare.

Măsura Culoare este aceeași cu primul exemplu . Dacă mărimea este 1 , culoarea ar trebui să fie roșie; altfel, ar trebui să fie albastru.

Celelalte măsuri sunt doar o reflectare a analizei standard, cum ar fi Venitul Total și Cererea Totală .

Al treilea exemplu de scenariu

Pentru exemplul final, am adăugat locațiile și centrul de greutate la date. Prin urmare, am depozitele , datele și centrul de greutate . 

Asta duce la o hartă ușor diferită. În primul rând, ceea ce îmi place foarte mult în această hartă este că are depozitele și toate punctele.

Pot face selecții și în acest slicer. 

Dacă ștergeți dispozitivul de tăiere, puteți vedea că harta afișează acum depozitele ( cercuri verzi) și centrul de greutate (cercuri roșii).

Într-un punct de vedere, am tot ce îmi trebuie pentru a îndeplini analiza. 

Dacă selectez Depot Rotterdam și centrul de greutate, harta va afișa toate punctele pentru Rotterdam . Pentru referință, va afișa și centrul de greutate al celorlalte locații.

Privind la tabel, dimensiunea răspunde acum așa cum mă aștept să fie.

Același lucru este valabil și pentru Color COG .

Toate datele au rămas aceleași, cu excepția adăugării depozitelor. Dar pentru restul, tocmai am modificat culoarea și am adăugat selecții care se vor reflecta în hartă. 

Centrul de greutate pe care îl vedeți în aceste 2 cărți este centrul de greutate real al punctelor selectate. Cu toate acestea, nu se va reflecta într-un alt punct de pe hartă deoarece datele nu sunt actualizate.

Măsura de culoare pe care am folosit-o este diferită de prima. Aceasta arată măsura culorii pentru primul exemplu.

În ceea ce privește măsura culorii din al doilea exemplu, am adăugat un pic de logică pentru a crea diferitele culori pe hartă.

Legenda este o masă mică și simplă. De obicei, legendele din hărți nu sunt atât de bune. Așadar, prefer să-mi creez propriul meu dacă pot.

În acest caz, am creat o mică descriere a legendei și culoarea.

Pentru acest exemplu de scenariu, nu am nevoie de această legendă pentru a filtra harta. L-am folosit doar pentru a afișa un ghid pentru ceea ce spectatorul vede pe hartă.

Vizualizări de date LuckyTemplates – Hărți dinamice în tooltips
LuckyTemplates Map Visual: Crearea unei
analize geospațiale de legenda personalizată – Curs nou pe LuckyTemplates

Concluzie

Acesta acoperă tutorialul despre cum să calculați centrul de greutate în analiza geospațială și să modificați harta vizual.

De asemenea, puteți experimenta cu aceste setări. Rețineți că puteți obține rezultate diferite, în funcție de modul în care configurați datele. 

Consultați linkurile de mai jos pentru mai multe exemple și conținut similar.

Noroc!

Paul