Анализ центра тяжести в LuckyTemplates

Поиск центра тяжести группы местоположений — обычная задача для людей, работающих с географическими информационными системами.

Одним из примеров является распределение адресов депо или инженеров по рабочим зонам. Хотя LuckyTemplates еще не поддерживает настоящие несколько динамических слоев в визуальных элементах карты, по-прежнему можно продемонстрировать методологию.

Однако рассчитанный COG (центр тяжести) может находиться на вершине здания или горы. Это просто указание на отличное место. Требуется дальнейший анализ других условий, таких как практичность, окружающая инфраструктура, наличие персонала и жилья.

Прежде чем перейти к , чтобы продемонстрировать это, я объясню математику тем, кто менее знаком с этим.

Оглавление

• Понимание анализа центра тяжести
• Точки, которые следует учитывать при анализе центра тяжести
• Первый образец сценария
  • 1. Создание запроса центра тяжести
  • 2. Анализ мер размера и цвета
• Второй пример сценария
• Третий пример сценария
• Заключение

Понимание анализа центра тяжести

Эта часть представляет собой небольшую схему с четырьмя локациями. Он также содержит координаты каждого отдельного местоположения.

Вы можете увидеть эти координаты, представленные на этой карте. Как видите, первая локация находится на -250 (X) и -150 (Y) .

В данный момент времени взвешенный центр тяжести находится прямо посередине всех этих мест.

Я хочу создать этот взвешенный центр тяжести для движения в направлении, основанном на имеющейся у меня информации, такой как количество доставок в место 4 . Он также может быть основан на весе или доходе. Хотя в большинстве случаев я рассматриваю поставки, потому что они являются драйвером затрат.

Мне нужно заполнить веса, чтобы рассчитать центр тяжести. 

Итак, если я введу 100 под местоположением 1 , вы увидите, что взвешенный центр переместится в эту точку. Это потому, что остальные все еще 0 .

Если мы установим вес остальных на 200 , 200 и 500 , центр тяжести переместится в другое место в зависимости от веса, который я указал.

Это объясняет, как работает взвешенный центр тяжести . 

Чтобы вычислить центр тяжести, просто умножьте координаты X и Y местоположения или широту и долготу на вес каждой точки . 

После этого разделите его на общий вес , чтобы получить фактически взвешенный центр тяжести.

Точки, которые следует учитывать при анализе центра тяжести

В этой демонстрации я использовал только небольшое количество местоположений клиентов. 

Анализ COG является стратегическим и должен рассматривать данные за длительный период времени, предпочтительно за один год или более, для выявления сезонности. 

Поэтому я рекомендую начать со стандартного анализа, чтобы получить представление перед настройкой анализа. Затем это можно сделать с меньшим подмножеством данных после выполнения следующих шагов.

Удалите небольшие выбросы, такие как случайные клиенты, и проверьте, есть ли какие-либо включенные доставки клиентам или для клиентов, которых вы можете потерять. Кроме того, добавьте данные для новых клиентов на основе предоставленного ими профиля.

Запустите несколько итераций модели, чтобы показать различные сценарии, связанные с любыми изменениями.

В больших наборах данных с тысячами точек рассмотрите возможность группировки данных в Power Query . Я использовал почтовый индекс и сгруппировал по , сохранив широту и долготу клиента с наибольшим количеством доставок.

Первый образец сценария

Это простой COG для заданного набора данных.

Вот модель данных. Как видите, отношений нет.

1. Создание запроса центра тяжести

Сначала я создал запрос центра тяжести .

Мне нужно рассчитать центр тяжести по выбранному набору данных . Чтобы сделать это, как я показал на листе Excel, я должен взять общие требования . 

Мне также нужно рассчитать центр тяжести для широты . В данном случае я умножил широту на количество доставок.

Затем я сделал тот же расчет для долготы.

После этого я разделил заданные COG на требования .

Затем это будет возвращено в виде таблицы с одной строкой с помощью функции . Я убедился, что количество столбцов совпадает с количеством столбцов в наборе данных. Я также убедился, что столбцы могут иметь текст или формулу. В этом случае у меня есть измерения DAX для COG долготы и широты.

После этого я сделал союз. Итак, последняя таблица, которую я использовал для отображения, — это таблица, содержащая объединение центра тяжести и данных.

После выполнения этих шагов в этой таблице будут отображаться названия местоположений , доход , спрос , долгота и широта , а также два столбца, которые я добавил для этой демонстрации ( цвет COG и столбец Размер ).

2. Анализ мер размера и цвета

Мера Размер определяет, равен ли общий спрос нулю или больше нуля. Следовательно, если это ноль, размер будет равен 1 . Если он выше нуля, он будет установлен на 0,15 .  

Это создаст другой размер центра тяжести, который отображается красным цветом и размером 1 .

Красный цвет связан с мерой COG Color .

В основном это указывает на то, что если размер равен единице, цвет индикатора COG должен быть красным. В противном случае он должен быть синим. 

В цветах данных на вкладке «Форматирование» просто установите для параметра «Форматировать» значение поля , затем выберите меру для параметра «На основе поля» . Для этого сценария я выбрал показатель COG Color .

Теперь давайте сделаем еще один шаг в анализе этого образца.

Второй пример сценария

В этом примере я создал пять центров тяжести вместе с их существующим набором данных.

Карта должна отображать центр тяжести на основе выбора из слайсера.

Достичь этого сценария довольно просто. Я взял центр тяжести для каждой точки на карте.

Я создал один и тот же расчет для каждой меры.

Выполнив эти пять расчетов COG , я сложил их в эту сводную таблицу.

Впоследствии эта таблица теперь отображает центр тяжести поверх данных.

Это обеспечивает немного большую гибкость с точки зрения анализа данных по всем существующим хранилищам . 

Если я выберу Blank и Depot Rotterdam , карта отобразит точки данных и центр тяжести для Depot Rotterdam . Он также будет отображать центр тяжести для других мест, которые я хотел бы сохранить в качестве эталона.

В таблице также будут отображаться данные, основанные на выборе. Как видите, на нем отразились соответствующие цвета и размеры.

Мера цвета такая же, как и в первом примере. Если размер равен 1 , цвет должен быть красным; в противном случае он должен быть синим.

Другие показатели являются просто отражением стандартного анализа, такого как общий доход и общий спрос .

Третий пример сценария

Для последнего примера я добавил к данным местоположения и центр тяжести. Поэтому у меня есть склады , данные и центр тяжести . 

В результате получается немного другая карта. Прежде всего, что мне действительно нравится в этой карте, так это то, что на ней есть склады и все точки.

Я также могу делать выборки в этом слайсере. 

Если я очистил слайсер, вы увидите, что на карте теперь отображаются склады ( зеленые кружки) и центр тяжести (красные кружки).

С одной стороны, у меня есть все, что мне нужно для выполнения анализа. 

Если я выберу Depot Rotterdam и центр тяжести, на карте будут отображаться все точки для Rotterdam . Для справки, он также будет отображать центр тяжести других мест.

Глядя на таблицу, размер теперь реагирует так, как я ожидаю.

То же самое касается Color COG .

Все данные остались прежними, за исключением добавления складов. А в остальном я просто изменил цвет и добавил выборки, которые будут отражаться на карте. 

Центр тяжести, который вы видите на этих двух картах, является фактическим центром тяжести выбранных точек. Однако это не отразится в другой точке на карте, поскольку данные не обновляются.

Мера цвета, которую я использовал, отличается от первой. Это показывает меру цвета для первого примера.

Что касается меры цвета во втором примере, я добавил немного логики для создания различных цветов на карте.

Легенда представляет собой небольшую и простую таблицу. Обычно легенды на картах не очень хороши. Поэтому я предпочитаю создавать свои собственные, если могу.

В этом случае я создал небольшое описание легенды и цвет.

Для этого примера сценария мне не нужна эта легенда для фильтрации карты. Я просто использовал его, чтобы отобразить руководство по тому, что зритель видит на карте.

Визуализация данных LuckyTemplates — динамические карты во всплывающих подсказках
Визуализация карты LuckyTemplates: создание пользовательской легенды
Геопространственный анализ — новый курс по LuckyTemplates

Заключение

Это охватывает руководство о том, как рассчитать центр тяжести в геопространственном анализе и визуально изменить карту.

Вы также можете поэкспериментировать с этими настройками. Имейте в виду, что вы можете достичь различных результатов в зависимости от того, как вы настроили данные. 

Перейдите по ссылкам ниже для получения дополнительных примеров и соответствующего контента.

Ваше здоровье!

Павел