选址分析
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Q
Nov 4, 2012, 10:38:31 PM11/4/12
to ttnn
前几天有个朋友说正准备开个店，加盟一个日用品的品牌，已经做了前期考察，现在要找个门店，要求是成熟社区，商圈。他从网上找了一些门店租赁转让的信息，说看了一晚上，也没什么头绪。我想起来，他家住的比较偏，平常到市区的情况也不多。他大致想象，应该要在西边一个范围找个地方，那样离家比较近一点。但究竟那些地方是成熟社区呢？让我也帮忙想想，我能想到的自然也是平常活动的地方。我们又不是城市通，只能拍着脑袋想想。
他说，这个东西还是要亲自去看，明儿个开车去找。那不是大海捞针么，碰运气啊。还是先做一些功课吧，分析一下可能的区域，然后有目的地找。那好，你不是搞分析的么，你帮我分析一下。
好，把你的ipad拿来，咱们对着地图看。
打开google地图。先，我说，将已经有的店标上，可以规避一下。可惜，发现google地图只能标记一个地点，搜品牌名称，倒是可以出来一堆，但不全，尤其是西边，知道的几个店竟然都没有标记。放大地图，成熟社区…嘿，他们品牌审核的时候，会依据什么来判断？依据人口？人流量？商业大厦数量？或是是否有一些其他同档次品牌已经入驻？他们是否会有张地图，用不同颜色标明区域的商业机会？google地图上可没有这些信息。我突然幻想着，在这地图上每个区块由不同深浅的色彩构成，表明这块的商业水平。还有很多不同颜色的点点在这些区域，马路上流动，表明人流量，消费水平。还有一些独特的三角、十字标记，标明跟可以做标杆的品牌店位置。如果有这些信息就好了。首先，舍弃那些冷色的区域，那儿没人。然后锁定几个暖色的区域，看人流的方向。如果那儿实在繁华，就算已经有一个店，再开一个也无妨吧。甚至还可以查看时间上的变化，哪些区域在几年里面，从冷色变为暖色，哪些基本没什么变化。甚至可以看到，变化有一种蔓延现象，先从某个中心点，在一段时间里，逐渐将周围多大范围内都染色…以此还可以找到有潜力的地方。
可是，这只是想象，地图上仍然只有黄色和白色的区域线条。没有更多的信息，我们只能根据自己的了解，框定。哎，这个地方可以去看看。对我们了解的某个区域，放大时会惊奇地发现，其实繁华地段可以分得更细。但我们不知道其他那些没有放大的区域，如果再钻入下去，是否还存在着机会。
结果当然是选定了几个熟知的区域，先去跑一跑。
这类选址的事情，经常发生吧。饭店要选址、电信网络基站要选址、营业厅要选址。大企业做这些事情多少还要有点依据，做些分析。就算做不了前期规划，也可以做后期的优化。但对于平常人的选址，更多是依据经验了吧，找个城市达人，走街串巷的人，那些信息都在他脑子里，咨询他也不错。要不，就是能将这些信息透明化，拉出来，每个人都可以分析。
可能很多机构已经有这样的信息，比如交通部门、市政部门，有地理信息数据。如果将这些信息放到网上，以某种合适的方式展现，并且鼓励在这基础上进行一些分析，是否也可以推动一些应用，比如交通路线规划。当然，这些部门才不会将这种信息开放出来呢，他们可以用来获利的。但这是否也成为非政府部门组织的机会？如果他们有城市的人口、地理信息，可以用他们来做一点服务？
正好刚刚看到TDWI的一份报告——地理分析的Checklist。
其中谈到企业如果要做地理分析，可以先考虑如下的八点：
1、首先考虑地理分析的业务价值点；
2、位置信息和地址信息不要混淆了；
3、为地理信息数据构建基础并记录它们；
4、确立结合地理信息数据和人口统计数据的业务目标（比如选址、路线规划）
5、标准化地理信息数据的整合；
6、使用支持地理分析的BI工具；
7、从地理信息角度丰富客户轮廓；
8、不仅仅在地图上进行地理分析；
详细内容看报告。
易铎
Nov 5, 2012, 3:56:05 AM11/5/12
to tt...@googlegroups.com
微软在几年前推广SQL Server 2005 时有个数据挖掘案例可以参考
数据挖掘在房地产行业的应用
网址：
我当时还作了一些笔记，用的数据源貌似是中原地产
问题：
如何保证新门店的利润？
增加新的门店和人员对利润有何影响？
人员增长带来主要的变化
1. 业绩
2. 固定成本（租金、水电）
3. 变化成本（工作、报销）
遇到的困难
变量很多，有些重要的没有参与计算
门店地点（分区）
每月销售系数，需要行业专家支持
竞争对手因素（地区已经开店数量）
划分的区域越小，偏差越大。特例（别墅 单价高）
在 2012年11月5日星期一UTC+8上午11时38分46秒，Q写道：
Q
Nov 5, 2012, 10:10:53 PM11/5/12
to ttnn
看了下pdf，说的不太详细啊。
于是，可以转换为用户的位置轨迹数据，如下：
要说支撑这类选址分析的数据，整合起来还是有一定难度的。地图、地理信息、商业机构之类的信息，可以通过地图提供商那里得到，很多GIS平台也都有吧。那么每个地方的人群构成，人的移动轨迹都怎么得到呢？如果在城市里每个人身上都有一个定位仪，就能获取这些信息了。还有车子，现在很多车子都有GPS，也能贡献一点位置变化的数据，但并不是每台车子都装了GPS。
其实，电信运营商那里获取这类数据倒是有天然优势。
下面的前提条件基本可以成立的：
1、手机的渗透率已经非常高了，几乎可以代表全体人群；
2、手机的月消费可以代表这个人的消费水平；
手机就是个人的跟踪器，通过基站定位用户位置，不论是行走还是行车（可以根据位置移动的速度来判断是行走还是坐车）。
于是，可以转换为用户的位置轨迹数据，如下：
（UID，经度，纬度，时间，持续时长）
将所有的用户合在一起计算，带上用户的消费属性，就可以得出每个区域的一些特性，如：
1、该区域人群的消费水平如何（常驻的，流动的）？
2、该区域的人流量如何？
3、该区域的车流量如何？
4、该区域的行人驻留时间如何？
5、在一天24小时里面，该区域的流量变化如何？
这些信息都可以放到地图上进行可视化分析，如图。
2012/11/5 易铎 <win...@hotmail.com>
微软在几年前推广SQL Server 2005 时有个数据挖掘案例可以参考数据挖掘在房地产行业的应用网址：我当时还作了一些笔记，用的数据源貌似是中原地产问题：
如何保证新门店的利润？
增加新的门店和人员对利润有何影响？
人员增长带来主要的变化
1. 业绩
2. 固定成本（租金、水电）
3. 变化成本（工作、报销）遇到的困难变量很多，有些重要的没有参与计算
门店地点（分区）
每月销售系数，需要行业专家支持
竞争对手因素（地区已经开店数量）
划分的区域越小，偏差越大。特例（别墅 单价高）
在 2012年11月5日星期一UTC+8上午11时38分46秒，Q写道：
前几天有个朋友说正准备开个店，加盟一个日用品的品牌，已经做了前期考察，现在要找个门店，要求是成熟社区，商圈。他从网上找了一些门店租赁转让的信息，说看了一晚上，也没什么头绪。我想起来，他家住的比较偏，平常到市区的情况也不多。他大致想象，应该要在西边一个范围找个地方，那样离家比较近一点。但究竟那些地方是成熟社区呢？让我也帮忙想想，我能想到的自然也是平常活动的地方。我们又不是城市通，只能拍着脑袋想想。
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