Analiza modelului Huff Gravity în LuckyTemplates

În acest tutorial, vom învăța cum să facem o analiză Huff Gravity Model în LuckyTemplates. Putem folosi această analiză pentru a estima vânzările potențiale sau atractivitatea unei anumite locații de magazin. De obicei facem acest lucru în software-ul Sistemului de informații geografice. Cu toate acestea, putem face acest lucru și în LuckyTemplates și îl putem face dinamic.

Analiza Huff Gravity presupune că suprafața în metri pătrați a unui magazin de supermarket, împărțită la distanța pătrată față de potențialii clienți, va avea ca rezultat un factor de atractivitate care se depășește cu alte magazine. Aceasta va afișa, de asemenea, probabilitatea ca procent pentru clienții care vizitează.

Ipoteza se bazează pe faptul că cu cât un magazin are mai mulți metri pătrați, cu atât va fi mai mare sortimentul și prezența altor elemente de service . Așadar, magazinul poate atrage clienți să călătorească pe o distanță mai mare.

În acest exemplu, a fost utilizată distanța de parcurs (centrul codului poștal până la magazin).

De asemenea, putem folosi distanța în linie dreaptă. Cu toate acestea, în acest caz, există un râu care separă granițele. Astfel, o distanță în linie dreaptă nu este de încredere.

În mod ideal, folosim zone mai mici, cum ar fi cartierele. Aceasta este doar pentru demonstrație. Putem adăuga mai mulți parametri pentru a afecta probabilitatea, cum ar fi spațiul de parcare, transportul public și să folosim metodologia și pentru alte analize.

Putem adăuga, de asemenea, un factor de dezintegrare a distanței pentru a atenua efectul distanței. Oamenii sunt pregătiți să călătorească mai departe atunci când cumpără mobilă decât pentru cumpărăturile lor zilnice. 

Cuprins

• Date de analiză Huff Gravity Model
• Importarea datelor în Editorul Power Query
• Analiza modelului Huff Gravity bazată pe atractivitate
• Probabilitate în analiza modelului gravitațional Huff
• Analiza probabilității
• Analiza dinamică a gravitației Huff
  • Analiza dinamică a gravitației Huff pe baza zonei magazinului
  • Analiza dinamică a gravitației Huff bazată pe distanță
• Concluzie

Date de analiză Huff Gravity Model

Mai întâi, să aruncăm o privire asupra datelor.

În această foaie de calcul Excel, există șase supermarketuri.

Are și Kilometrii care conțin distanța ca linie dreaptă.

Apoi, există o filă Timp de călătorie care afișează durata călătoriei în minute.

Și aceasta este distanța. Vom folosi acest lucru dat fiind faptul că există un râu între granițe.

Acesta este un poligon Thiessen creat în software GIS. Aici putem crea un așa-numit obiect Thiessen Voronoi pentru a vă arăta distanța de la un punct la fiecare dintre celelalte obiecte adiacente.

Importarea datelor în Editorul Power Query

Mai întâi, am importat datele în Editorul Power Query .

După cum puteți vedea, am luat cinci supermarketuri.

Există, de asemenea, două seturi de date denumite Zone de coduri poștale PQ și Zone de coduri poștale DAX .

Am duplicat acest lucru, astfel încât să vă pot arăta cum să o faceți în editorul Power Query cu măsuri complet dinamice.

Pentru demonstrația Power Query ( zonele de coduri poștale PQ ), am rotunjit latitudinea și longitudinea. Întotdeauna vă sfătuiesc că, dacă luați patru cifre în spatele virgulei, precizia dvs. va fi de aproximativ 11 metri, ceea ce este de departe, suficient.

Am calculat și pătratul fiecărei distanțe. Acest lucru se datorează faptului că, așa cum am menționat anterior, în cele din urmă vom folosi suprafața în metri pătrați și o vom împărți la distanța pătrată.

Apoi, l-am îmbinat cu un alt tabel ( Population table ) pentru a obține populația. Acest lucru este pentru a obține mai multe informații despre populația din zonele de cod poștal.

Pentru datele de măsurare ( zonele codurilor poștale DAX ), am făcut același lucru precum rotunjirea latitudinii și longitudinei și le-am îmbinat din nou cu tabelul Populație .

Acum, acesta este tabloul de bord LuckyTemplates al Huff Gravity Model Analysis.

Acestea sunt tabelele de măsură pe care le-am împărțit.

Analiza modelului Huff Gravity bazată pe atractivitate

Primul calcul pe care l-am creat este Atractivitatea .

Atractivitatea reprezintă metri pătrați ai magazinului împărțiți la distanța pătrată . Acest magazin are o suprafață de 1.502 mp.

Aceasta este coloana Distanței pătrate . În acest exemplu, am luat . Aș fi putut lua sau media, dar nu prea contează dat fiind contextul.

Am făcut acest calcul pentru toate cele cinci supermarketuri.

Apoi, le-am adunat în măsura TotalAT pentru a calcula totalul.

Probabilitate în analiza modelului gravitațional Huff

Următoarea măsură este Probabilitatea .

Probabilitatea este pur și simplu cât de probabil este să se întâmple un eveniment. Pentru a calcula acest lucru, ar trebui determinat un singur eveniment cu un singur rezultat. Apoi, identificați numărul total de rezultate care pot apărea. În cele din urmă, împărțiți numărul de evenimente la numărul de rezultate posibile.

Prin urmare, am împărțit Atractivitatea la Atractivitatea Totală în acest calcul. 

Aceste numere vor aduna până la o sută la sută.

Există, de asemenea, o măsură a populației din setul de date îmbinat care însumează populația pe baza zonelor de cod poștal.

Apoi, măsura probabilității maxime .

Acest card afișează asta.

În cele din urmă, am o măsură de probabilitate a magazinului selectat . Am folosit această măsură pentru a identifica probabilitatea oricărui magazin selectat din selecția mea.

Să discutăm acum cum funcționează.

Analiza probabilității

Pe măsură ce cartografiez, am luat granițele drept coduri poștale. Am luat un cod poștal din patru cifre.

Iată un tabel cu probabilitatea magazinului selectat .

Această mică hartă arată locația reală a celor cinci supermarketuri.

Pot face o selecție pe baza codurilor poștale ale magazinelor din slicer.

Această mică hartă ( 5 Stores Rotterdam ) nu filtrează harta Choropleth (ESRI) din stânga. Acest lucru este menit doar să ne dea un indiciu unde ne aflăm pe harta Choropleth. Mai mult, ne ajută să vedem ulterior impactul asupra hărții principale.

După cum puteți vedea, cu cât culoarea este mai închisă, cu atât este mai mare procentul de probabilitate pentru magazinul selectat.

De exemplu, voi selecta această locație sau supermarket.

Dacă verific această zonă de pe hartă, va afișa probabilitatea acelui magazin având în vedere distanța la pătrat. Rețineți că acest lucru se bazează pe distanța de condus.

Probabilitatea maximă pentru această selecție este reprezentată de 95% pe acest card.

Această parte afișează codurile poștale incluse și probabilitatea în scădere. Cu cât procentul este mai mic, cu atât este mai probabil ca codul lor poștal să fie mai aproape de un alt supermarket.

De exemplu, dacă dau clic pe acesta, va arăta că probabilitatea este 0% .

Evident, oamenii din această zonă locuiesc deasupra supermarketului sub codul poștal 3011 . Deci, de ce ar merge la altul?

Această parte arată suprafața reală a magazinului pentru referință.

Pe de altă parte, aceasta afișează populația totală din cadrul selecției.

Analiza dinamică a gravitației Huff

Acum că am terminat cu elementele de bază ale unei analize Huff Gravity, voi face un pas mai departe și voi discuta cum pot face acest lucru dinamic.

În acest caz, am creat cinci feliere cu metri pătrați inițiali și opțiuni pentru creșterea suprafeței magazinului .

Restul pașilor sunt destul de similari cu pasul anterior. Acum am mult mai multe măsuri pentru că trebuie să calculăm ceva care este dinamic. Am făcut pașii separati pentru a-l face mai perspicace.

Analiza dinamică a gravitației Huff pe baza zonei magazinului

Să aruncăm o privire asupra atractivității în metru pătrat. Voi selecta măsura atractivității Supermarket 3011 .

Metri pătrați vor fi referiți din valoarea selectată în 3011 slicer.

Variabila distsq reprezintă pătratul distanței, care provine din setul de date DAX zone coduri poștale .

În acest calcul, valoarea metrilor pătrați va fi împărțită la valoarea distanței la pătrat.

Din nou, am făcut asta pentru toate cele cinci supermarketuri.

Analiza dinamică a gravitației Huff bazată pe distanță

Am calculat și distanța pentru această analiză. Practic, este doar suma coloanei de distanță a magazinului din setul de date DAX zone coduri poștale .

Magazinul selectat este referit în calculul Distance PC – Selected Store utilizând funcția Dax.

Apoi, am și o altă măsură de probabilitate pentru analiza dinamică a gravitației huff.

Este dinamic pentru că dacă schimbăm ceva într-unul dintre slicere, ulterior va avea un impact asupra rezultatului calculului.

Am parcurs toți acești pași și calcule pentru analiza dinamică a gravitației. Acest lucru se datorează faptului că sunt interesat de procentul populației, cantitatea de coduri poștale și distanța inclusă pe baza selecției mele dintr-un slicer personalizat.

După cum puteți vedea, există o diferență destul de mare în ceea ce privește populația. Acestea se bazează pe distanța până la supermarket și populația din codurile poștale.

De exemplu, voi schimba metri pătrați ai supermarketului 3011 .

După schimbarea acesteia, impactul va deveni evident în date. Acest lucru se datorează faptului că este mai atractiv pentru oameni să vină în centru și să meargă în această locație, având în vedere distanța de condus.

Vizualizări de date LuckyTemplates – Hărți dinamice în sfaturi cu instrumente
Vizualizarea hărților de forme LuckyTemplates pentru analiză spațială
Analiză geospațială – Curs nou pe LuckyTemplates

Concluzie

Analiza Huff Gravity Model arată corelația dintre patronaj și distanța față de locația magazinului. Prin urmare, atractivitatea și distanța pot afecta probabilitatea ca un consumator să viziteze un anumit magazin.

Acest model vă poate ajuta să determinați previziunile de vânzări pentru locațiile comerciale. Încorporarea acestei analize în modelul dvs. de afaceri poate oferi o mulțime de informații despre site-urile potențiale.

Din nou, acesta este un alt exemplu clar a ceea ce putem realiza cu analiză și LuckyTemplates transformând datele statice într-o reprezentare dinamică. 

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

Noroc!

Paul