GIS规划应用——基于哈夫模型的GIS服…
来源:互联网 发布:淘宝帐号注册 编辑:程序博客网 时间:2024/04/28 19:10
GIS规划应用——基于哈夫模型的GIS服务区分析
1、
区位因素是商业分析中一个至关重要的因素,因此在商店选址时,例行的服务区分析十分重要。服务区是指顾客分布的主要区域,在其范围内该店的商品销售量或服务营业额超过其竞争对手。对于现有商店,通过服务区分析可以考察市场潜力,评价经营业绩;对于新店,通过分析服务区可以在竞争对手背后发掘商机,从而有利于确定最佳选址。此外,服务区分析还有助于企业确定广告覆盖的重点地区,揭示顾客较少的薄弱地段,提出企业扩张计划等等。
2、
哈夫模型是美国加利福尼亚大学的经济学者哈夫教授于
其中Pij为消费者选择商店j的概率,
3、应用案例——如何生成商店的服务区
工具下载及修复
在ArcGIS软件中没有内置的哈夫模型工具,但是可以在Esri的官方网站上下载(含工具及示例数据),地址是:http://arcscripts.esri.com/details.asp?dbid=15999。该工具是由Python脚本编写的,下载后并不能直接运行在10版本的软件中,因为其Python代码是9.3版本,而在10版本以后用ArcPy站点包取代了之前的arcgisscripting模块,因此需要对代码进行几处修改:
(1)
(2)
(3)
应用案例
消费者选择该商场的概率,进而生成服务区,并且可对新建商场进行预测。如下图所示:
将下载的工具添加到ArcToolbox,双击打开,按照下面的参数进行设置:
主要参数说明:
参数名称说明StoreLocations输入商场的位置,至少要有两个要素。StoreName Field标识商场的唯一名称字段。StoreAttractiveness Field商场的吸引力字段,例如营业额,商场面积,商品数量等等StudyArea研究区域。DistanceFriction Coefficient摩擦系数,表示引力随距离衰减的程度,默认值为2。GenerateMarket Areas默认为NONE,则会在study area中产生随机点来表示消费者的位置信息,如果设置了下面的两个参数,可选择Origin。OriginLocations消费者的位置信息或人口普查数据(如街道数据)。SalesPotential Field预测消费潜力的字段,该字段将会乘以消费者选择某商场的概率,从而获得该商场的预测消费潜力。PotentialStore Locations需要预测的新商场的位置,在ArcMap中可以通过与地图交互添加新的点。
输出结果:该工具会生成各商场的服务区以及消费者选择每个商场的概率。
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