Calculul distanței și al rulmentului: Analiza geospațială LuckyTemplates

Acest tutorial își propune să discute despre cum se calculează distanța și direcția în LuckyTemplates și cum să le folosească eficient pentru analiza geospațială .

Puteți găsi o mulțime de calcule de distanță pe web. Pentru această demonstrație, voi folosi un exemplu simplificat de soluție pe care trebuia să o construiesc pentru unul dintre proiectele mele de rețea a lanțului de aprovizionare.

Voi afișa, de asemenea, calculul distanței în linie dreaptă de la un depozit de livrare la locațiile de service.

Aici, am un slicer pentru a selecta o distanță folosind o măsură DAX . Acest lucru permite analiza dinamică a clienților, a fluxurilor, a greutății, a veniturilor și a oricărei alte valori pe distanța selectată.

Calculul distanței cercului mare, cunoscut și sub numele de formula Havesine , este măsura de bază pentru acest tutorial. Dacă stăpânești această tehnică, poți face față oricărei distanțe necesare și calculului de rulment.  

Deși prefer să fac majoritatea calculelor în Power Query, este necesar să utilizați o măsură DAX atunci când trebuie să analizați datele în mod dinamic pe baza distanței selectabile.

Dacă este disponibilă, distanța reală ar putea fi opțiunea preferată. Cu toate acestea, nu veți avea nevoie de acest lucru în multe cazuri, deoarece distanța în linie dreaptă va fi suficientă. 

API-ul Google sau Bing poate fi utilizat pentru a adăuga distanța în Power Query atât pentru distanța reală, cât și pentru cea în linie dreaptă. Este o practică bună să aveți mai multe instrumente în cutia de instrumente geospațială. Cu toate acestea, aplicarea API la LuckyTemplates nu va fi discutată în acest tutorial. 

Cuprins

• Înțelegerea scenariului
• Analizarea distanței și a setului de date de direcție
• Calculul distanței și al direcției: crearea datelor demonstrative
• Adăugarea Coloanelor
• Rulment și orientare
• Script R pentru calculul distanței și al direcției
• Adăugarea imaginilor pe hărți
• Concluzie

Înțelegerea scenariului

Mi s-a cerut să ajut cu alocarea celei mai apropiate afaceri către dulapuri pentru colete de afaceri către adresele de domiciliu ale inginerilor de service.

Inginerii de service au lucrat în zone de lucru predefinite care s-ar putea schimba în timp și au început acea lucrare de acasă.

Peste noapte, s-a făcut reaprovizionarea cu piese de schimb urgente la dulapurile pentru colete. În dimineața următoare, inginerul avea să ridice piesele de schimb din dulapul pentru colete în drum spre zona sa de lucru. 

În mod normal, folosesc software-ul GIS (Geographic Information System) pentru a face acest tip de analiză. Dar acum, voi încerca să o fac cu LuckyTemplates pentru a obține un model de alocare dinamică. De asemenea, am folosit atât distanța în linie dreaptă, cât și calculele lagărului. 

În  GIS , unghiul de orientare este folosit pentru navigare sau direcție. În acest exemplu, am adăugat rulmentul care este convertit într-o direcție ( Orientare ) deoarece Distanța în sine nu oferă soluția completă. 

Cel mai apropiat dulap pentru colete poate fi poziționat în direcția opusă zonei de lucru. Deci, am vrut să afișez și direcția.

Acest lucru permite restricționarea selecției pentru alocarea dulapurilor care să se bazeze pe rubricile geografice corespunzătoare cu zona de lucru. 

De exemplu, zona de lucru este la nord de casa lui. Deci, locația preferată a dulapului pentru colete ar trebui să fie în aceeași direcție. 

Analizarea distanței și a setului de date de direcție

În acest exemplu simplificat, setul de date cuprinde adrese din Țările de Jos și locațiile gratuite ale dulapurilor pentru colete.

Acesta conține coloane pentru Latitudine și Longitudine (la și de la ) , Depot , Nume , Valoarea pieselor și Cerere .

Adiacent tabelului inițial sunt coloanele calculate și calculele distanței în Excel. Mai întâi, am calculat radianii.

Apoi, am creat calculele reale ale distanței atât pentru mile, cât și pentru kilometri, folosind radiani și formula  Havesine .

Calculul distanței și al direcției: crearea datelor demonstrative

Calculele pentru rulment au ca rezultat inițial un număr zecimal în grade. Deci, trebuie să transform asta în ceva mai practic.

Am creat o coloană de tabel cu grade de la 1-360. Am adăugat, de asemenea, o coloană pentru direcțiile conform busolei.

Mai mult, am adăugat o coloană SORT pentru sortarea direcțiilor în sensul acelor de ceasornic în LuckyTemplates.

După aceea, am încărcat setul de date sourceNL și tabelul de orientare în Power Query.

Să aruncăm o privire la tabelul sourceNL .

Adăugarea Coloanelor

Mai întâi, am adăugat o coloană Index . Ori de câte ori fac transformări în editor, adaug o coloană Index fie pentru referință, fie pentru sortare.

Apoi, am rotunjit latitudinea și longitudinea la 4 cifre , ceea ce este important în seturi de date mai mari. Făcând acest lucru, va returna o precizie de 11 metri , ceea ce este suficient.

De dragul acestui exemplu, am adăugat fiecare pas într-o coloană calculată separată pentru a afișa harta. Am calculat radianii valorilor de latitudine și longitudine, exact ca ce am făcut în Excel.

Apoi, am aplicat formula Havesine pentru a calcula distanțele atât în ​​mile, cât și în kilometri.

Rulment și orientare

Pentru rulment, calculul este o alta formula pe care am luat-o de pe web. Tocmai l-am ajustat puțin pentru a se potrivi cu scopurile mele pentru acest scenariu . 

Inițial, acest calcul este în radiani. Este complet inutil. Deci, trebuie să-l convertesc.

Acesta este pasul prealabil al rulmentului . Acest lucru este pentru a converti radianii în următorul pas al calculului meu.  

Pentru pasul următor, am schimbat numerele negative și le-am corectat aplicând acest calcul.

După aceea, am rotunjit rulmentul pentru a obține un număr întreg.

Am șters coloanele Bearing (rad) , Bearing pre și Bearing . Apoi, am redenumit coloana Naar boven afronden cu Bearing Roundup .

Acum pot îmbina coloana BEARING Roundup din acest tabel cu coloana BEARING din tabelul Orientation .

Făcând asta, aș putea obține direcția.

Acum, am coloanele de lagăr ( Bearing Roundup ) și direcția ( Orientation_Direction ) pe care le voi folosi pentru următorul model.

Iată rezultatul în Power Query.

Script R pentru calculul distanței și al direcției

Pentru aceasta, voi folosi o soluție cu un script R. Acesta este un set de date cu distanțele calculate în mile și kilometri.

Rulez acest script R care este mult mai scurt și mai curat decât formulele.

După ce rulez scriptul R , acum am 3 tabele.

Iată rezultatul. L-am rotunjit si eu.

După cum puteți vedea, rezultatele pentru calculul script-ului R și calculul Excel sunt similare. 

Adăugarea imaginilor pe hărți

În cele din urmă, voi adăuga un afișaj vizual rezultatului final.

Pentru a face asta, am repetat pașii dintr-un raport LuckyTemplates . Am încărcat masa cu cele 3 locații. De asemenea, am încărcat tabelul de orientare și setul de date ( selectionNL ) cu coloana Sort . Apoi am îmbinat coloanele pentru Orientare .

Aceasta completează modelul final.

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

Concluzie

În acest raport, am ales să arăt direcția văzută de client. Puteți inversa acest lucru sau le puteți afișa pe ambele în raport, în funcție de preferințele dvs. Tot ce este nevoie este să schimbi de la și către latitudinea și longitudinea în calcul.

Sperăm că acest tutorial a contribuit la o mai bună înțelegere a distanței și a calculelor de direcție în general.

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

Noroc!

Paul