ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
การค้นหาจุดศูนย์ถ่วงของกลุ่มสถานที่เป็นงานทั่วไปสำหรับผู้ที่ทำงานกับระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์
ตัวอย่างหนึ่งคือเมื่อดูการจัดสรรที่อยู่ให้กับคลังสินค้าหรือวิศวกรไปยังพื้นที่ทำงาน แม้ว่า LuckyTemplates ยังไม่รองรับเลเยอร์ไดนามิกหลายเลเยอร์จริงในวิชวลแผนที่ แต่ก็ยังสามารถสาธิตวิธีการได้
อย่างไรก็ตามCOG (จุดศูนย์ถ่วง) ที่คำนวณได้อาจอยู่บนยอดอาคารหรือภูเขา มันเป็นเพียงตัวบ่งชี้ของจุดที่ดี จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์เพิ่มเติมเกี่ยวกับเงื่อนไขอื่นๆ เช่น การปฏิบัติจริง โครงสร้างพื้นฐานโดยรอบ ความพร้อมของพนักงาน และที่อยู่อาศัย
ก่อนที่จะกระโดดเข้าสู่เพื่อสาธิตสิ่งนี้ ฉันจะอธิบายคณิตศาสตร์ให้กับผู้ที่ไม่ค่อยคุ้นเคยกับสิ่งนี้
สารบัญ
ทำความเข้าใจเกี่ยวกับศูนย์กลางของการวิเคราะห์แรงโน้มถ่วง
ส่วนนี้เป็นโครงร่างขนาดเล็กที่มีสี่ตำแหน่ง นอกจากนี้ยังมีพิกัดของทุกสถานที่
คุณสามารถดูพิกัดที่แสดงบนแผนที่นี้ อย่างที่คุณเห็น ตำแหน่งที่ตั้งอยู่ที่-250 (X)และ-150 (Y )
ในช่วงเวลานี้ จุดศูนย์ถ่วงถ่วงน้ำหนักจะอยู่ตรงกลางของสถานที่เหล่านี้ทั้งหมด
ฉันต้องการสร้างจุดศูนย์ถ่วงถ่วงน้ำหนัก นี้เพื่อเคลื่อนที่ไปใน ทิศทางตามข้อมูลที่ฉันมี เช่น จำนวนการส่งของไปยังตำแหน่งที่4 นอกจากนี้ยังสามารถขึ้นอยู่กับน้ำหนักหรือรายได้ แม้ว่าในกรณีส่วนใหญ่ ฉันจะพิจารณาการส่งมอบเนื่องจากสิ่งเหล่านี้เป็นตัวขับเคลื่อนต้นทุน
ฉันต้องชั่งน้ำหนักให้เสร็จเพื่อคำนวณจุดศูนย์ถ่วง
ดังนั้น ถ้าฉันป้อน100ภายใต้ตำแหน่ง 1คุณจะเห็นว่าศูนย์ถ่วงน้ำหนักจะเคลื่อนมาที่จุดนี้ นี่เป็นเพราะตัวอื่นๆ ยังคงเป็น0
ถ้าเราตั้งค่าน้ำหนักของอันอื่นเป็น200 , 200 , และ500 , จุดศูนย์ถ่วงจะย้ายไปยังตำแหน่งอื่นตามน้ำหนักที่ฉันกำหนดไว้
นั่นอธิบายถึงวิธีการทำงาน ของจุดศูนย์ถ่วงถ่วงน้ำหนัก
ในการคำนวณจุดศูนย์ถ่วง เพียงคูณตำแหน่งพิกัด X และ Yหรือ ละติจูดและลองจิจูดด้วยน้ำหนักสำหรับแต่ละจุด
หลังจากนั้นให้หารด้วยน้ำหนักทั้งหมดเพื่อให้ได้จุดศูนย์ถ่วงน้ำหนักจริง
จุดที่ต้องพิจารณาในการวิเคราะห์จุดศูนย์ถ่วง
ในการสาธิตนี้ ฉันใช้สถานที่ตั้งของลูกค้าเพียงเล็กน้อยเท่านั้น
การวิเคราะห์ COGเป็นเชิงกลยุทธ์และควรดูข้อมูลในช่วงเวลาที่ขยายออกไป โดยควรมากกว่าหนึ่งปีหรือมากกว่านั้นเพื่อระบุฤดูกาล
ดังนั้น ฉันขอแนะนำให้เริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์มาตรฐานเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกก่อนที่จะตั้งค่าการวิเคราะห์ ซึ่งสามารถทำได้ด้วยชุดข้อมูลย่อยที่มีขนาดเล็กลง หลังจากทำตามขั้นตอนถัดไปเสร็จแล้ว
ลบค่าผิดปกติเล็กน้อย เช่น ลูกค้าที่บังเอิญ และตรวจสอบว่ามีการจัดส่งที่รวมไปยังหรือสำหรับลูกค้าที่คุณอาจสูญเสียหรือไม่ นอกจากนี้ เพิ่มข้อมูลสำหรับลูกค้าใหม่ตามโปรไฟล์ที่ให้ไว้
เรียกใช้โมเดลซ้ำสองสามครั้งเพื่อแสดงสถานการณ์ต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงใดๆ
บนชุดข้อมูลขนาด ใหญ่ที่มีหลายพันจุดให้พิจารณา จัดกลุ่มข้อมูลของคุณในPower Query ฉันใช้รหัสไปรษณีย์และจัดกลุ่มตาม โดยรักษาละติจูดและลองจิจูดของลูกค้าด้วยจำนวนการจัดส่งสูงสุด
สถานการณ์ตัวอย่างแรก
นี่เป็นCOG อย่างง่าย สำหรับชุดข้อมูลที่กำหนด
นี่คือแบบจำลองข้อมูล อย่างที่คุณเห็นไม่มีความสัมพันธ์ใด ๆ
1. การสร้างศูนย์กลางของแบบสอบถามแรงโน้มถ่วง
อันดับ แรกฉันสร้างแบบสอบถามจุดศูนย์ถ่วง
ฉันต้องคำนวณจุดศูนย์ถ่วงของชุดข้อมูลที่เลือก ในการทำเช่นนี้ เช่นเดียวกับที่ฉันแสดงในแผ่นงาน excel ฉันต้องรับความ ต้องการทั้งหมด
ฉันต้องคำนวณจุดศูนย์ถ่วงสำหรับละติจูดด้วย ในกรณีนี้ ฉันคูณละติจูดด้วยจำนวนการส่งมอบ
จากนั้นฉันก็ทำการคำนวณลองจิจูดแบบเดียวกัน
หลังจากนั้น ฉันแบ่งCOG ที่กำหนด ตามความต้องการ
จากนั้นจะส่งคืนเป็นตารางแถวเดียวโดยใช้ฟังก์ชันฉันแน่ใจว่าจำนวนคอลัมน์เท่ากับจำนวนคอลัมน์ในชุดข้อมูล ฉันยังตรวจสอบให้แน่ใจว่าคอลัมน์สามารถมีข้อความหรือสูตรได้ ในกรณีนี้ ฉันมีมาตรการ DAX สำหรับ COG ลองจิจูดและละติจูด
หลังจากนั้นฉันก็ทำสหภาพแรงงาน ดังนั้น ตารางสุดท้ายที่ฉันใช้สำหรับการแสดงผลคือตารางที่รวมจุดศูนย์ถ่วงและข้อมูลเข้าด้วยกัน
หลังจากทำตามขั้นตอนเหล่านั้นแล้ว ตารางนี้จะแสดงชื่อของตำแหน่งรายได้ ความต้องการลองจิจูดและละติจูดและสองคอลัมน์ที่ฉันเพิ่มสำหรับการสาธิตนี้ ( สีCOGและ คอลัมน์ ขนาด )
2. การวิเคราะห์การวัดขนาดและสี
การ วัด ขนาดระบุว่าความต้องการ รวมเท่ากับศูนย์หรือมากกว่าศูนย์ ดังนั้นหากเป็นศูนย์ ขนาดจะถูกตั้งค่าเป็น1 หากมี ค่า มากกว่าศูนย์ จะตั้งค่าเป็น0.15
การทำเช่น นี้จะสร้างขนาดที่แตกต่างกันสำหรับจุดศูนย์ถ่วง ซึ่งแสดงเป็นสีแดงและขนาด1
สีแดงเกี่ยวข้องกับการวัดCOG Color
สิ่งนี้บ่งชี้โดยทั่วไปว่าถ้าขนาดเป็นหนึ่ง สีของ ตัวบ่งชี้ COGควรเป็นสีแดง มิฉะนั้นควรเป็นสีน้ำเงิน
ในสีข้อมูลใต้ แท็บ การจัด รูปแบบ เพียงตั้ง ค่า รูปแบบตามเป็นฟิลด์จากนั้นเลือกหน่วยวัดสำหรับตัวเลือกอิงตามฟิลด์ สำหรับสถานการณ์นี้ ฉันเลือกการวัดCOG Color
ตอนนี้ เรามาวิเคราะห์ตัวอย่างนี้กันอีกขั้นหนึ่ง
สถานการณ์ตัวอย่างที่สอง
ในตัวอย่างนี้ ฉันสร้างจุดศูนย์ถ่วงห้าจุดพร้อมกับชุดข้อมูลที่มีอยู่
แผนที่ควรแสดงจุดศูนย์ถ่วงตามการเลือกจากตัวแบ่งส่วนข้อมูล
การบรรลุ สถานการณ์นี้ค่อนข้างง่าย ฉันหาจุดศูนย์ถ่วงสำหรับแต่ละจุดบนแผนที่แล้ว
ฉันสร้างการคำนวณเดียวกันสำหรับการวัดแต่ละรายการ
หลังจากเสร็จสิ้น การคำนวณ COG ทั้งห้านี้ แล้ว ฉันได้รวมไว้ในตารางรวมนี้
ต่อจากนั้น ตารางนี้จะแสดงจุดศูนย์ถ่วงที่ด้านบนของข้อมูล
ซึ่งให้ความยืดหยุ่นเพิ่มขึ้นเล็กน้อยในแง่ของการวิเคราะห์ข้อมูล ในดี โป ที่มีอยู่ทั้งหมด
ถ้าฉันเลือกBlankและDepot Rotterdamแผนที่จะแสดงจุดข้อมูลและจุดศูนย์ถ่วงของDepot Rotterdam นอกจากนี้ยังจะแสดงจุดศูนย์ถ่วงของสถานที่อื่นๆ ซึ่งฉันต้องการเก็บไว้เป็นข้อมูลอ้างอิง
ตารางจะแสดงข้อมูลตามการเลือก อย่างที่คุณเห็น มันสะท้อนให้เห็นถึงสีและขนาดที่สอดคล้องกัน
การ วัด สีจะเหมือนกับตัวอย่างแรก ถ้าขนาดคือ1สีควรเป็นสีแดง มิฉะนั้นควรเป็นสีน้ำเงิน
มาตรการอื่นๆ เป็นเพียงภาพสะท้อนของการวิเคราะห์มาตรฐาน เช่นรายได้รวมและอุปสงค์รวม
สถานการณ์ตัวอย่างที่สาม
สำหรับตัวอย่างสุดท้าย ฉันได้เพิ่มสถานที่และจุดศูนย์ถ่วงลงในข้อมูล ดังนั้นฉันมี คลังข้อมูลและจุดศูนย์ถ่วง
ส่งผลให้แผนที่แตกต่างกันเล็กน้อย อย่างแรกเลย สิ่งที่ฉันชอบในแผนที่นี้คือมีคลังเก็บและจุดทั้งหมด
ฉันสามารถเลือกในตัวแบ่งส่วนข้อมูลนี้ได้เช่นกัน
ถ้าฉันล้างตัวแบ่งส่วนข้อมูล คุณจะเห็นว่าแผนที่ตอนนี้แสดงดีโป (วงกลมสีเขียว) และจุดศูนย์ถ่วง (วงกลมสีแดง)
ในมุมมองหนึ่ง ฉันมีทุกสิ่งที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์
ถ้าฉันเลือกDepot Rotterdamและจุดศูนย์ถ่วง แผนที่จะแสดงจุดทั้งหมดสำหรับRotterdam สำหรับการอ้างอิง มันจะแสดงจุดศูนย์ถ่วงของตำแหน่งอื่นด้วย
ดูจากตารางตอนนี้ขนาดก็ตอบสนองตามที่คาดไว้แล้วครับ
เช่นเดียวกับCOG สี
ข้อมูลทั้งหมดยังคงเหมือนเดิมยกเว้นการเพิ่มคลังข้อมูล แต่สำหรับส่วนที่เหลือ ฉันเพิ่งปรับเปลี่ยนสีและเพิ่มการเลือกที่จะสะท้อนให้เห็นในแผนที่
จุดศูนย์ถ่วงที่คุณเห็นในไพ่ 2 ใบนี้คือจุดศูนย์ถ่วงจริงของจุดที่เลือก อย่างไรก็ตาม จะไม่สะท้อนไปยังจุดอื่นบนแผนที่ เนื่องจากข้อมูลไม่ได้รับการอัพเดต
วัดสีที่ใช้แตกต่างจากอันแรก นี่แสดงการวัดสีสำหรับตัวอย่างแรก
สำหรับการวัดสีของตัวอย่างที่สอง ฉันได้เพิ่มตรรกะเล็กน้อยเพื่อสร้างสีต่างๆ บนแผนที่
ตำนานเป็นตารางขนาดเล็กและเรียบง่าย โดยปกติแล้ว ตำนานในแผนที่จะไม่ค่อยดีนัก ดังนั้น ฉันชอบที่จะสร้างด้วยตัวเองถ้าฉันทำได้
ในกรณีนี้ ฉันได้สร้างคำอธิบายคำอธิบายสั้นๆ และสี
สำหรับสถานการณ์ตัวอย่างนี้ ฉันไม่ต้องการคำอธิบายแผนภูมินี้เพื่อกรองแผนที่ ฉันใช้มันเพื่อแสดงคำแนะนำสำหรับสิ่งที่ผู้ดูเห็นบนแผนที่เท่านั้น
การแสดงข้อมูล LuckyTemplates – แผนที่แบบไดนามิกในคำแนะนำเครื่องมือ
ภาพแผนที่ LuckyTemplates: การสร้าง
การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ในตำนานแบบกำหนดเอง – หลักสูตรใหม่บน LuckyTemplates
บทสรุป
ซึ่งครอบคลุมบทช่วยสอนเกี่ยวกับวิธีคำนวณจุดศูนย์ถ่วงในการวิเคราะห์เชิงพื้นที่และปรับเปลี่ยนแผนที่ด้วยภาพ
คุณยังสามารถทดลองกับการตั้งค่าเหล่านี้ได้ โปรดทราบว่าคุณสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับวิธีการตั้งค่าข้อมูลของคุณ
ตรวจสอบลิงก์ด้านล่างเพื่อดูตัวอย่างเพิ่มเติมและเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง
ไชโย!
พอล
ตนเองคืออะไรใน Python: ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
คุณจะได้เรียนรู้วิธีการบันทึกและโหลดวัตถุจากไฟล์ .rds ใน R บล็อกนี้จะครอบคลุมถึงวิธีการนำเข้าวัตถุจาก R ไปยัง LuckyTemplates
ในบทช่วยสอนภาษาการเข้ารหัส DAX นี้ เรียนรู้วิธีใช้ฟังก์ชัน GENERATE และวิธีเปลี่ยนชื่อหน่วยวัดแบบไดนามิก
บทช่วยสอนนี้จะครอบคลุมถึงวิธีการใช้เทคนิค Multi Threaded Dynamic Visuals เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกจากการแสดงข้อมูลแบบไดนามิกในรายงานของคุณ
ในบทความนี้ ฉันจะเรียกใช้ผ่านบริบทตัวกรอง บริบทตัวกรองเป็นหนึ่งในหัวข้อหลักที่ผู้ใช้ LuckyTemplates ควรเรียนรู้ในขั้นต้น
ฉันต้องการแสดงให้เห็นว่าบริการออนไลน์ของ LuckyTemplates Apps สามารถช่วยในการจัดการรายงานและข้อมูลเชิงลึกต่างๆ ที่สร้างจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ได้อย่างไร
เรียนรู้วิธีคำนวณการเปลี่ยนแปลงอัตรากำไรของคุณโดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การแยกสาขาและการรวมสูตร DAX ใน LuckyTemplates
บทช่วยสอนนี้จะหารือเกี่ยวกับแนวคิดของการทำให้แคชข้อมูลเป็นรูปธรรมและวิธีที่สิ่งเหล่านี้ส่งผลต่อประสิทธิภาพของ DAX ในการให้ผลลัพธ์
หากคุณยังคงใช้ Excel อยู่จนถึงตอนนี้ นี่เป็นเวลาที่ดีที่สุดในการเริ่มใช้ LuckyTemplates สำหรับความต้องการในการรายงานทางธุรกิจของคุณ
เกตเวย์ LuckyTemplates คืออะไร ทั้งหมดที่คุณต้องการรู้