使用空白分析确定最佳商店位置

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随着实体零售商及其分销的消费品类别寻求扩大其足迹网络规划人员需要获得富有洞察力的分析和建模技术来推动更好的决策。毕竟开设新店往往是零售商必须承担的最大单一成本。在这篇文章中我们概述了如何使用空间数据和空白分析来展示最可行的新商店站点。我们的分析工具箱是一组用户定义的函数用于在中本地运行高级空间分析并通过一组新的零售特定功能包括收入预测和空白分析进一步增强。空白分析解决了零售扩张的终极问题我应该在哪里开设下一家商店？分析的输出是最佳潜在位置被理解为预期收入较高且也满足其他业务标准的位置例如是否存在现有商店和或竞争对手。为了完成端到端的空白分析需要三个步骤每个步骤对应于'中的一个特定过程数据准备模型训练和定位分别运行_____和__过程的空白区域。为了展示空白分析的用法我们将基于之前博客文章的相同收入预测用例进行构建。

我们将使用品牌下的一组酒类商店位置及其从公开的爱荷华州酒类销售数据集中提取的年相关年收入。所有其他酒类商店都将被视为的竞争对手。在这个特定的示例中 巴西 电话号码数据库 我 们使用分辨率为的网格以及我们在上一篇博客文章中使用的同一组丰富变量总人口和同类别的数量特别是零售金融食品和饮料休闲交通和旅游从我们的数据观测站提供的空间特征数据集中提取。数据准备此步骤的目标是丰富感兴趣的领域在该领域中将使用零售商提供的数据现有商店位置及其收入和竞争对手位置以及来自上面详述的数据观察站订阅的数据来执行分析。使用___过程执行以下操其中每个网格单元在分辨率下各一行；每个都包含相关的丰富值包括商店数量竞争对手以及来自前面指定的空间特征数据集的变量。



您可以在此处了解有关丰富空间数据的更多信息。模型训练此步骤使用数据准备步骤产生的数据构建收入预测模型。该模型使用的进行训练用户可以使用__过程的参数进行调整。执行以下操作``__'_____''{"_"}''__';查找空白区域一旦我们使用所选的空间分辨率丰富了我们的感兴趣区域并训练了我们的收入预测模型最后一步就是找到我们感兴趣的区域内新商店表现最佳的位置。为此我们将使用__过程该过程采用以下参数作为输入包含我们感兴趣领域的丰富数据集的表运行___的结果。收入预测模型运行__的结果。可选的空间过滤器以减少搜索区域。可选的最低收入金额和最大结果数量。两个标志指示是否在搜索中包括竞争对手和或零售商自己的商店所在的那些单元格。将在其周围执行搜索的位置生成器的集合。由于该算法将仅在这些位置周围查找空白因此它将避免提供用户感兴趣的结果。