Triển khai GIS nguồn mở của mô hình Huff

Đây có thể là một sự kéo dài, nhưng tôi đã tự hỏi liệu có ai triển khai các công cụ mô hình trọng lực hoặc tập lệnh cho Phân tích thị trường bán lẻ (như Mô hình Huff), để phân tích dữ liệu không gian cho các mối quan hệ cửa hàng của khách hàng không?

Có một vài nguồn ESRI (bao gồm cả phần mở rộng Phân tích nghiệp vụ), nhưng tôi chưa thấy bất kỳ nguồn nào cho thế giới nguồn mở. Nó có vẻ như là một nơi mà PostGIS thực sự có thể được tận dụng cho chất lượng cơ sở dữ liệu của nó.

Tài liệu tham khảo (lỗi thời, nhưng các bài viết có liên quan giải thích khái niệm):

— RyanKDalton
nguồn

Tôi không biết gì, nhưng xem qua bài viết Chỉ đường và phiên bản ArcScript, mô hình cốt lõi trông không quá khó để thực hiện, tôi có thể tưởng tượng bạn có thể sử dụng GRASS hoặc thậm chí một cái gì đó giống như hình dạng để phân tích lần đầu.

— scw

Như một lưu ý, nó xuất hiện mô hình lựa chọn rời rạc rất giống với mô hình trọng lực Huff và vì vậy có thể được quan tâm. vi.wikipedia.org/wiki/Discittle_choice

— Andy W

Câu trả lời:

Như scw nói trong nhận xét của mình, bản thân mã dường như sử dụng một số xử lý và vòng lặp cơ bản nên có thể được viết lại khá nhanh trong Python và Shapely.

Tuy nhiên, nếu bạn đang tìm kiếm một kịch bản, hãy xem đoạn văn sau được viết bằng R..và tiếng Đức: http://www.reymann.eu/wp-content/uploads/2010/06/GravitationsgesetzHuff.R

Google Dịch dường như cho thấy nó cung cấp "Tính toán xác suất mua hàng theo định luật hấp dẫn của Huff"

Được liên kết đến từ http://www.reymann.eu/wettbewerbsanalysen/einzugstub

Nó có một thông báo bản quyền về nó để có thể liên hệ với tác giả để biết thêm chi tiết. Nếu bạn lấy ra tất cả các dòng in ra màn hình thì có vẻ như R có thể thực hiện nó rất chính xác.

— địa lý
nguồn

Trong thực tế, ngay cả khi không có thông báo bản quyền, bạn nên liên hệ với tác giả. Mã (và văn bản) luôn có bản quyền. Nó có thể được kèm theo giấy phép hoặc được đưa vào phạm vi công cộng, nhưng sau đó cần nói rõ ràng như vậy.

— johanvdw

Thật không may, tập lệnh đó hầu như không làm gì: đầu vào của nó là một mô hình Huff (đơn giản), đã được xây dựng và hiệu chỉnh; tất cả những gì nó làm là áp dụng nó vào khoảng cách.

— whuber

@whuber - Theo tôi hiểu thì công thức Huff tự nó chỉ yêu cầu khoảng cách từ một hệ thống GIS, phần còn lại chỉ đơn giản là một tính toán của các tham số người dùng nhập?

— geographika

(1) Không có "Luật hấp dẫn của Huff." (2) "Công thức Huff" chỉ định một mô hình thống kê yêu cầu phân tích và hiệu chuẩn được áp dụng. (3) Mô hình này bao gồm ước tính các tham số xác định giá trị "độ hấp dẫn" cho tất cả các điểm đến; nó cũng liên quan đến việc ước tính tốc độ giảm xác suất (liên quan đến khoảng cách log). Một mô hình xu hướng tuyến tính cho một DEM là tương tự: đầu tiên bạn phải xác nhận DEM đang là xu hướng, sau đó bạn sử dụng các bình phương tối thiểu để tìm ra sự nhúng và tấn công của nó. Sau đó, bạn cắm các giá trị này vào. Kịch bản chỉ thực hiện việc cắm vào.

— whuber

Chắc chắn hãy xem điều này: https://rpub.com/MichalisPavlis/huff_model và hufftools của thư viện R, cũng cho thấy chính xác cách tải xuống và sử dụng mạng đường phố cho cả một quốc gia. Bài báo Pavlis Dolega và Singleton cũng có thể hữu ích trong việc suy nghĩ về câu hỏi "người thu hút" bán lẻ.

— George D Girton
nguồn