Mesafe ve Yön Hesaplaması: LuckyTemplates Jeo Uzamsal Analiz

Bu eğitim, LuckyTemplates'da mesafenin ve kerterizin nasıl hesaplanacağını ve bunların jeo-uzamsal analiz için nasıl verimli bir şekilde kullanılacağını tartışmayı amaçlamaktadır .

İnternette birçok mesafe hesaplaması bulabilirsiniz. Bu gösteri için, tedarik zinciri ağ projelerimden biri için oluşturmam gereken basitleştirilmiş bir çözüm örneği kullanacağım.

Ayrıca bir teslimat deposundan servis konumlarına olan düz hat mesafesinin hesaplanmasını da göstereceğim.

Burada, bir DAX ölçüsü kullanarak bir mesafe seçmek için bir dilimleyicim var . Bu, seçilen mesafe içindeki müşterilerin, akışların, ağırlığın, gelirin ve diğer tüm değerlerin dinamik analizine olanak tanır.

Haversine formülü olarak da bilinen büyük daire mesafesi hesaplaması, bu eğitimin temel ölçüsüdür. Bu tekniğe hakim olursanız, gerekli tüm mesafe ve kerteriz hesaplamalarının üstesinden gelebilirsiniz.  

Hesaplamaların çoğunu Power Query'de yapmayı tercih etsem de, verileri seçilebilir mesafeye göre dinamik olarak çözümlemeniz gerektiğinde bir DAX ölçüsü kullanmanız gerekir.

Varsa, gerçek mesafe tercih edilen seçenek olabilir. Ancak düz hat mesafesi yeterli olacağından çoğu durumda buna ihtiyacınız olmayacaktır. 

Google veya Bing API, hem gerçek hem de düz hat mesafesi için Power Query'deki mesafeyi eklemek üzere kullanılabilir. Coğrafi araç kutunuzda daha fazla araca sahip olmak iyi bir uygulamadır. Ancak, API'yi LuckyTemplates'a uygulama bu eğitimde ele alınmayacaktır. 

İçindekiler

• Senaryoyu Anlamak
• Mesafe ve Yön Veri Kümesini Analiz Etme
• Mesafe ve Yön Hesaplaması: Demo Verilerinin Oluşturulması
• Sütunları Ekleme
• Rulman ve Oryantasyon
• Mesafe ve Yön Hesaplaması İçin R Komut Dosyası
• Harita Görsellerinin Eklenmesi
• Çözüm

Senaryoyu Anlamak

Servis mühendislerinin ev adreslerine en yakın iş yeri parsel dolaplarının tahsisine yardım etmem istendi.

Servis mühendisleri, önceden tanımlanmış ve zamanla değişebilen çalışma alanlarında çalıştılar ve bu işe evden başladılar.

Bir gecede, acil yedek parçaların ikmali koli dolaplarına yapıldı. Ertesi sabah, mühendis, çalışma alanına giderken koli dolabından yedek parçaları alacaktı. 

Normalde bu tür analizleri yapmak için GIS (Coğrafi Bilgi Sistemi) yazılımını kullanırım . Ama şimdi, dinamik bir ayırma modeli elde etmek için bunu LuckyTemplates ile yapmaya çalışacağım. Ayrıca hem düz hat mesafesi hem de yön hesaplamalarını kullandım. 

CBS'de  kerteriz açısı navigasyon veya yön için kullanılır. Bu örnekte, bir yöne ( Oryantasyon ) dönüştürülen yönü ekledim çünkü Mesafenin kendisi tam çözümü sunmuyor. 

En yakın paket dolabı, çalışma alanının aksi istikametinde konumlandırılmış olabilir. Bu yüzden yönü de göstermek istedim.

Bu, dolap tahsisi seçiminin, çalışma alanıyla ilgili coğrafi başlıklara dayalı olarak sınırlandırılmasına izin verir. 

Örnek olarak, çalışma alanı evinin kuzeyidir . Bu nedenle tercih edilen koli dolabı konumu aynı yönde olmalıdır. 

Mesafe ve Yön Veri Kümesini Analiz Etme

Bu basitleştirilmiş örnekte, veri kümesi Hollanda'daki adresleri ve ücretsiz paket dolabı konumlarını içermektedir.

Bu, Enlem ve Boylam (varış ve çıkış ) , Depo , Ad , Parça değeri ve Talep için sütunlar içerir .

İlk tablonun bitişiğinde Excel'de hesaplanan sütunlar ve mesafe hesaplamaları bulunur. Önce radyanları hesapladım.

Ardından, radyan ve Haversine formülünü kullanarak hem mil hem de kilometre için gerçek mesafe hesaplamalarını oluşturdum . 

Mesafe ve Yön Hesaplaması: Demo Verilerinin Oluşturulması

Yön hesaplamaları başlangıçta derece cinsinden bir ondalık sayı ile sonuçlanır. Yani, bunu daha pratik bir şeye dönüştürmem gerekiyor.

1-360 dereceleri olan bir tablo sütunu oluşturdum. Ayrıca pusulaya göre yönler için bir sütun ekledim.

Ayrıca, LuckyTemplates'da yönergeleri saat yönünde sıralamak için SORT sütunu ekledim .

Bundan sonra, Power Query'de sourceNL veri kümesini ve Orientation tablosunu yükledim .

SourceNL tablosuna bir göz atalım .

Sütunları Ekleme

İlk olarak, bir Dizin sütunu ekledim . Editörde dönüşümler yaptığımda, referans veya sıralama için bir Dizin sütunu ekliyorum.

Daha sonra enlem ve boylamı 4 haneye yuvarladım , bu daha büyük veri kümelerinde önemlidir. Bunu yaparak, yine de yeterli olan 11 metrelik bir hassasiyete geri dönecektir .

Bu örnek uğruna, haritayı göstermek için her adımı ayrı bir hesaplanmış sütuna ekledim. Excel'de yaptığım gibi enlem ve boylam değerlerinin radyanlarını hesapladım.

Ardından, mesafeleri hem mil hem de kilometre olarak hesaplamak için Haversine formülünü uyguladım .

Rulman ve Oryantasyon

Rulman için hesaplama, web'den aldığım başka bir formül. Bu senaryo için amaçlarıma uyması için onu biraz değiştirdim . 

Başlangıçta, bu hesaplama radyan cinsindendir. Tamamen işe yaramaz. Yani dönüştürmem gerekiyor.

Bu, Rulman ön adımıdır . Bu, radyanları hesaplamamın bir sonraki adımına dönüştürmek içindir.  

Bir sonraki adım için negatif sayıları değiştirdim ve bu hesaplamayı uygulayarak düzelttim.

Bundan sonra, bir tam sayı elde etmek için Yatağı yuvarladım.

Bearing (rad) , Bearing pre ve Bearing sütunlarını sildim . Ardından, Naar boven afronden sütununun adını Bearing Roundup olarak değiştirdim .

Artık bu tablodaki Yönlendirme Yuvarlama sütununu Oryantasyon tablosundaki YATAY sütunuyla birleştirebilirim .

Bunu yaparak yönü elde edebilecektim.

Şimdi, bir sonraki model için kullanacağım yön ( Yuvarlanma Yönü ) ve yön ( Orientation_Direction ) sütunlarım var .

İşte Power Query'deki sonuç.

Mesafe ve Yön Hesaplaması İçin R Komut Dosyası

Bunun için bir R betiği ile bir çözüm kullanacağım . Bu, mil ve kilometre cinsinden hesaplanan mesafeleri içeren bir veri kümesidir.

Formüllerden çok daha kısa ve temiz olan bu R betiğini çalıştırıyorum .

R betiğini çalıştırdıktan sonra artık 3 tablom var.

İşte çıktı. Ben de yuvarladım.

Gördüğünüz gibi, R komut dosyası hesaplaması ve Excel hesaplaması için sonuçlar benzerdir. 

Harita Görsellerinin Eklenmesi

Son olarak, nihai sonuca görsel bir ekran ekleyeceğim.

Bunu yapmak için bir LuckyTemplates raporundaki adımları tekrarladım . Tabloyu 3 konumla yükledim. Oryantasyon tablosunu ve veri kümesini ( selectionNL ) Sıralama sütunuyla da yükledim . Sonra Orientation için sütunları birleştirdim .

Bu son modeli tamamlar.

Jeo-uzamsal Analiz – LuckyTemplates Veri Görselleştirmelerinde Yeni Kurs
LuckyTemplates – Araç İpuçlarında Dinamik Haritalar
Mekansal Analiz İçin LuckyTemplates Şekil Haritası Görselleştirme

Çözüm

Bu raporda müşterinin gördüğü yönü göstermeyi seçtim. Tercihlerinize bağlı olarak bunu tersine çevirebilir veya her ikisini de raporunuzda gösterebilirsiniz. Tek yapmanız gereken, hesaplamada enlem ve boylamı değiştirmek .

Umarız bu eğitim, genel olarak mesafe ve kerteriz hesaplamalarının daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunmuştur.

Daha fazla örnek ve ilgili içerik için aşağıdaki bağlantılara göz atın.

Şerefe!

paul