Ebben az oktatóanyagban megtanuljuk, hogyan kell Huff-ot csinálni a LuckyTemplatesben. Ezzel az elemzéssel megbecsülhetjük egy adott üzlethely potenciális eladásait vagy vonzerejét. Ezt általában a Geographic Information System szoftverben tesszük. Azonban a LuckyTemplatesben is megtehetjük, és dinamikussá tehetjük.
A Huff Gravity Analysis azt feltételezi, hogy egy szupermarket üzletének négyzetméterben kifejezett felülete, osztva a potenciális vásárlók távolságának négyzetével, olyan vonzerőt fog eredményezni, amely elüt a többi üzlettel szemben. Ez százalékban is megmutatja a valószínűségét a látogató ügyfelek számára.
A feltételezés azon a tényen alapul, hogy minél több négyzetméterrel rendelkezik egy üzlet, annál nagyobb lesz a választék és az egyéb kiszolgáló elemek jelenléte. Így az üzlet nagyobb távolságra vonzhatja a vásárlókat.
Ebben a példában a vezetési távolságot használtuk (irányítószám súlypont az üzletig).
Használhatunk egyenes távolságot is. Ebben az esetben azonban egy folyó választja el a határokat. Így az egyenes vonalú távolság nem megbízható.
Ideális esetben kisebb területeket, például városrészeket használunk. Ez csak demonstrációra szolgál. A valószínűség befolyásolására további paramétereket adhatunk hozzá, például parkolóhelyet, tömegközlekedést, és más elemzésekhez is használhatjuk a módszertant.
Hozzáadhatunk egy távolság-csökkentő tényezőt is, hogy tompítsuk a távolsághatást. Az emberek készek arra, hogy messzebbre utazzanak, amikor bútort vásárolnak, mint a mindennapi élelmiszerek vásárlásakor.
Tartalomjegyzék
Huff gravitációs modell elemzési adatok
Először is nézzük meg az adatokat.
Ebben az Excel-táblázatban hat szupermarket található.
A kilométereket is tartalmazza , amelyek egyenes vonalként tartalmazzák a távolságot.
Ezután van egy Utazási idő lap, amely percekben mutatja az utazási időt.
És ez a távolság. Ezt fogjuk használni, mivel a határok között folyó van.
Ez egy Thiessen-poligon, amelyet térinformatikai szoftverben hoztak létre. Itt létrehozhatunk egy úgynevezett Thiessen Voronoi objektumot, amely megmutatja egy pont és a többi szomszédos objektum távolságát.
Adatok importálása a Power Query szerkesztőben
Először importáltam az adatokat.
Amint látja, öt szupermarketet vettem át.
Két adatkészlet is található itt: Irányítószám-területek PQ és Irányítószám-területek DAX .
Ezt lemásoltam, hogy megmutassam, hogyan kell ezt megtenni a Power Query szerkesztőben teljesen dinamikus intézkedésekkel.
A Power Query demójához ( Irányítószámok területei PQ ) kerekítettem a szélességi és hosszúsági fokokat. Mindig azt tanácsolom, hogy ha négy számjegyet vesz a vessző mögé, a pontosság körülbelül 11 méter lesz, ami messze elég.
Kiszámoltam minden távolság négyzetét is. Ennek az az oka, hogy ahogy korábban említettem, végül a felületet négyzetméterben fogjuk használni, és elosztjuk a távolság négyzetével.
Ezután egyesítettem egy másik táblával ( Népesség táblázat), hogy megkapjam a sokaságot. Ennek célja, hogy több betekintést nyerjen az irányítószám-területek lakosságára.
A mérési adatoknál ( Irányítószámok területei ) szintén ugyanazt csináltam, mint a szélességi és hosszúsági körök kerekítését, és újra egyesítettem a Népesség táblázattal.
Ez a Huff Gravity Model Analysis LuckyTemplates műszerfala.
Ezek azok a mértéktáblázatok, amelyeket felosztottam.
Huff gravitációs modell elemzése a vonzerő alapján
Az első számítás, amit készítettem, a Vonzóság .
A vonzerő az üzlet négyzetméterei osztva a négyzetes távolsággal . Az üzlet 1502 négyzetméter alapterületű.
Ez a négyzetes távolság oszlopa . Ebben a példában a. vihettem volna avagy az átlag, de ez a kontextus ismeretében nem igazán számít.
Ezt a számítást mind az öt szupermarketre elvégeztem.
Ezután összeadtam őket a TotalAT- mértékben, hogy kiszámítsam az összeget.
Valószínűség a Huff-féle gravitációs modell elemzésében
A következő mérték a valószínűség .
A valószínűség egyszerűen azt jelenti, hogy mekkora valószínűséggel történik egy esemény. Ennek kiszámításához egyetlen eseményt kell meghatározni, amelynek egyetlen kimenetele van. Ezután határozza meg a lehetséges kimenetelek számát. Végül oszd el az események számát a lehetséges kimenetelek számával.
Ezért ebben a számításban a vonzerőt elosztottam a teljes vonzerővel .
Ezek a számok száz százalékot tesznek ki.
Az egyesített adatkészletből egy népességmérés is található , amely az irányítószám-területek alapján összegzi a népességet.
Ezután a maximális valószínűség mértékét.
Ez a kártya ezt mutatja.
Végezetül megvan a kiválasztott üzlet valószínűsége . Ezt a mértéket arra használtam, hogy azonosítsam a kiválasztott üzletek valószínűségét a kiválasztásomban.
Most beszéljük meg, hogyan működik.
Valószínűség-elemzés
A térképezés során a határokat irányítószámnak vettem. Vettem egy négyjegyű irányítószámot.
Íme egy táblázat a kiválasztott üzlet valószínűségével .
Ez a kis térkép mutatja az öt szupermarket tényleges helyét.
Az üzletek irányítószámai alapján tudok válogatni a szeletelőből.
Ez a kis térkép ( 5 Stores Rotterdam ) nem a bal oldali Choropleth térképet (ESRI) szűri. Ez csak arra szolgál, hogy támpontot adjon nekünk, hol vagyunk a Choropleth térképen. Sőt, segít nekünk abban, hogy utólag lássuk a hatást a fő térképen.
Amint látja, minél sötétebb a szín, annál nagyobb a valószínűségi % a kiválasztott üzletre.
Például ezt a helyet vagy szupermarketet választom ki.
Ha megnézem ezt a területet a térképen, megjelenik a bolt valószínűsége a távolság négyzetében. Vegye figyelembe, hogy ez a vezetési távolságon alapul.
Ennek a kiválasztásnak a maximális valószínűsége 95% jelen van ezen a kártyán.
Ez a rész megjeleníti a benne szereplő irányítószámokat és a csökkenő valószínűséget. Minél kisebb ez a százalék, annál valószínűbb, hogy az adott irányítószámuk közelebb lesz egy másik szupermarkethez.
Például, ha erre kattintok, akkor a valószínűség 0% lesz .
Nyilvánvaló, hogy ezen a környéken az emberek a szupermarket tetején laknak a 3011-es irányítószám alatt . Szóval miért mennének egy másikhoz?
Ez a rész referenciaként a tényleges üzletfelületet mutatja.
Másrészt ez a kijelölésen belüli teljes populációt jeleníti meg.
Dinamikus Huff gravitációs elemzés
Most, hogy elkészültem a Huff Gravity Analysis alapjaival, egy lépéssel tovább megyek, és megvitatom, hogyan tehetem ezt dinamikussá.
Ebben az esetben öt szeletelőt készítettem a kezdeti négyzetméterekkel és az üzlet területének növelésének lehetőségeivel .
A többi lépés nagyon hasonló az előző lépéshez. Most sokkal több mérőszámom van, mert valami dinamikus dolgot kell kiszámítanunk. Szétszedtem a lépéseket, hogy jobban áttekinthető legyen.
Dinamikus Huff gravitációs elemzés az üzlet területe alapján
Nézzük meg a négyzetméter vonzerejét. A Szupermarket 3011 Vonzerő mérőszámát választom ki .
A négyzetméterek a 3011-es szeletelőben kiválasztott értékből lesznek hivatkozva.
A distsq változó a távolság négyzetét jelenti, amely az Irányítószám-területek DAX adatkészletéből származik .
Ebben a számításban a négyzetméterek értékét elosztjuk a távolság négyzetével.
Ismét ezt tettem mind az öt szupermarketben.
Dinamikus Huff gravitációs elemzés a távolság alapján
Kiszámoltam a távolságot is ehhez az elemzéshez. Ez alapvetően csak az üzlet távolsága oszlopának összege az Irányítószám-területek DAX adatkészletében.
A kiválasztott üzletre hivatkozik a Távolság PC – Selected Store számítás a Dax funkció használatával.
Ezután van egy másik valószínűségi mérőszámom is a dinamikus huff gravitációs elemzéshez.
Dinamikus, mert ha valamit megváltoztatunk az egyik szeletelőben, az utólag hatással lesz a számítás eredményére.
Végigmentem az összes lépésen és számításon a dinamikus huff gravitációs elemzéshez. Ez azért van, mert a lakosság százalékos aránya, az irányítószámok mennyisége és a benne foglalt távolság érdekel egy testreszabott szeletelőből való választásom alapján.
Amint látja, nagy különbségek vannak a népességben. Ezek a szupermarket távolságán és az irányítószámokon belüli lakosságon alapulnak.
Példaként megváltoztatom a 3011 szupermarket négyzetméterét .
Ennek megváltoztatásával a hatás nyilvánvalóvá válik az adatokban. Ez azért van így, mert a vezetési távolság miatt vonzóbb az emberek számára, ha bejönnek a központba, és erre a helyre mennek.
Következtetés
A Huff Gravity Model elemzése megmutatja a mecenatúra és az üzlet helyétől való távolság közötti összefüggést. Ezért a vonzerő és a távolság befolyásolhatja annak valószínűségét, hogy a fogyasztó felkeres egy bizonyos üzletet.
Ez a modell segíthet értékesítési előrejelzések meghatározásában az üzlethelyiségekre vonatkozóan. Ennek az elemzésnek az üzleti modelljébe való beépítése sok információval szolgálhat a potenciális webhelyekről.
Ez ismét egy másik világos példa arra, hogy mit érhetünk el az elemzéssel és a LuckyTemplates-szel, ha a statikus adatokat dinamikus reprezentációvá alakítjuk.
További példákért és kapcsolódó tartalmakért tekintse meg az alábbi linkeket.
Egészségére!
Pál
Ebből a blogból megtudhatja, hogyan mentheti automatikusan az e-mail mellékleteket a SharePointba, majd törölheti az e-maileket a Power Automate segítségével.
A Microsoft LuckyTemplates irányítópult 18 legjobb példája 2023
Ismerje meg, hogyan hozhat létre <strong>Power Automate</strong> folyamatokat a semmiből. Sablon használata helyett mi magunk hozzuk létre a kiváltó okokat és a műveleteket.
4 módszer a Pi használatára a Pythonban példákkal
Ebben az útmutatóban bemutatom, hogyan lehet Pénzügyi információk mátrixát létrehozni a Profit és veszteség (P&L) kimutatással a LuckyTemplates alkalmazásban.
Fedezze fel, hogyan lehet dinamikusan egyesíteni oszlopokat a Power Query Table.CombineColumns függvény segítségével.
Ismerje meg, hogyan adhatjuk hozzá és szinkronizálhatjuk SharePoint-fájljainkat az asztalon és a OneDrive-on.
Tudja meg, miért fontos egy dedikált dátumtáblázat a LuckyTemplatesben, és ismerje meg ennek leggyorsabb és leghatékonyabb módját.
Ez a rövid oktatóanyag kiemeli a LuckyTemplates mobil jelentési funkcióját. Megmutatom, hogyan készíthet hatékony jelentéseket mobileszközökön.
Ebben a LuckyTemplates bemutatóban olyan jelentéseket tekintünk át, amelyek professzionális szolgáltatáselemzést mutatnak be egy olyan cégtől, amely több szerződéssel és ügyfél-elkötelezettséggel rendelkezik.
