Business Analyst ライセンスで利用できます。
概要
距離および魅力度の係数に基づいて、エリアの売上ポテンシャルを予測するための確率サーフェスを作成します。
使用法
ハフ モデルの結果は、以下の目的に使用できます。
- 潜在市場の推測
- 潜在市場の定義および分析
- 新店舗の経済的影響の評価
- 既存の店舗および小売店の売上および潜在市場の予測
- 小売店のパフォーマンスにおける競合および環境変化の影響の評価
このツールを実行するにあたり、まず分析対象となるすべての競合店舗の商圏を含む分析範囲を定義する必要があります。
通常、[ポテンシャル レイヤー] は潜在顧客が住む地区を表すポリゴン フィーチャです。関連する人口統計データを含むポイント フィーチャ (ブロック ポイントなど) を使用することもできます。
[競合店舗レイヤー] には、特定の分析範囲内の競合店舗をすべて含める必要があります。また、このレイヤーには、分析範囲内にある自社の既存店舗もすべて含める必要があります。これらの既存店舗の位置が新規店舗にとっては、競合店舗の位置としてみなされるからです。ほとんどの場合、競合店舗レイヤーは Business Analyst の店舗レイヤーになります。
競合店舗ロケーションは、Business Analyst の [目標物検索] 機能から抽出することもできます。
[距離の抵抗係数] が高いほど、距離が消費者の行動に与える影響が大きくなります。たとえば、消費者は食料品などの低次財よりも、自動車や家具などの高次財のためのほうが長い距離を移動することに積極的です。
ハフ モデルの出力として、各地理エリアの確率と推定売上が生成されます。出力された確率は、新店舗の主要な商圏の定義に使用できます。たとえば、[属性によるディゾルブ (Dissolve By Attribute)] ツールを使用して商圏を作成することで、新店舗で買物をする確率が 40% を超えるすべての地理エリアを含む、主要な商圏を作成できます。
出力フィーチャクラスの空間参照は、[ポテンシャル レイヤー] と同じになります。
[ポテンシャル フィールド] では、店舗の魅力度を測定します。このフィールドの値は予測変数とも呼ばれ、多くの場合、店舗面積、駐車スペースの数、広告、営業時間、価格、営業年数、外観、看板、アクセスのしやすさなどの店舗の属性が含まれます。
構文
arcpy.ba.HuffModelAdvanced(SalesPotentialLayer, SalesPotentialLayerIDFieldName, PotentialSalesFldName, StoreLayer, StoreIDField, WayToDefineStoreLocation, WayToDefineParams, DistanceCalculationMethod, DistanceCoefficient, AttractionVariables, OutputFeatureClass, {ExtentSourceLayer}, {Longitude}, {Latitude}, {PotentialStoreLayer}, {PotentialStoreOID}, {PathToCalibratedResult})| パラメーター | 説明 | データ タイプ |
SalesPotentialLayer | ハフ モデルの潜在市場を表す数値の計算に使用されるデータを含む入力フィーチャクラス。通常、年間売上データで表されます。 | Feature Layer |
SalesPotentialLayerIDFieldName | ポテンシャル レイヤーの一意な ID。 | Field |
PotentialSalesFldName | ハフ モデルのセールス ポテンシャルの計算に使用される値が格納されるフィールド | Field |
StoreLayer | 解析範囲全体の売上高への影響と売上高分布を求める場合に使用される競合ポイント (通常は店舗) が格納されるレイヤー。 | Feature Layer |
StoreIDField | 競合店舗レイヤーの一意な ID。 | Field |
WayToDefineStoreLocation | 潜在店舗レイヤーの生成に使用される方法。
| String |
WayToDefineParams | アドバンス ハフ モデルのパラメーターを入力する方法。
| String |
DistanceCalculationMethod | 潜在顧客レイヤーのパラメーターによって定義される地理エリアと、競合店舗レイヤーの店舗との間の距離の計算に使用される方法を設定します。
| String |
DistanceCoefficient | 移動距離が顧客に与える影響度を決定する値。 | Double |
AttractionVariables [[Variable, {Potential Store Value}, {Coefficient}],...] | 消費者にとっての店舗の魅力度を測定する値。 | Value Table |
OutputFeatureClass | ハフ モデルの結果を含むフィーチャクラス。 | Feature Class |
ExtentSourceLayer (オプション) | 分析範囲の定義に使用される入力フィーチャクラス。 | Feature Layer |
Longitude (オプション) | 出店候補地の X 座標 (経度)。 | Double |
Latitude (オプション) | 出店候補地の Y 座標 (緯度)。 | Double |
PotentialStoreLayer (オプション) | 出店候補地の定義に使用される既存のポイント フィーチャクラス。 | Feature Layer |
PotentialStoreOID (オプション) | 出店候補地の一意な ID。 | Long |
PathToCalibratedResult (オプション) | 既存のハフ モデル キャリブレーション ファイル。 | Folder |
コードのサンプル
HuffModelAdvanced (アドバンス ハフ モデル) の例 (スタンドアロン スクリプト)
# Name: HuffModelAdvanced.py
# Description: Analyzes stores in the San Francisco area to determine the estimated annual sales.
# Author: Esri
# Import system modules
import arcview
import arcpy
arcpy.ImportToolbox(r"C:\Program Files (x86)\ArcGIS\Desktop10.8\Business Analyst\ArcToolbox\Toolboxes\Business Analyst Tools.tbx")
try:
# Acquire extension license
arcpy.CheckOutExtension("Business")
arcpy.CheckOutExtension("Network")
# Define input and output parameters for the Advanced Huff Model tool
SalesLayer = "C:/ArcGIS/Business Analyst/US_2022/Data/Demographic Data/BlockGroups_bg.bds"
SalesId = "ID"
FieldName = "TOTPOP_CY"
CompLayer = "C:/temp/sf_stores.shp"
StoreId = "STORE_ID"
DefineStoreLayer = "BY_COORDINATES"
DefineParams = "MANUALLY"
DistanceCalc = "DRIVE_TIME"
Coefficient = "-1.5"
AttractionVars = "SALES 500000 1.75"
OutPath = "C:/temp/Huff_adv.shp"
# Create Advanced Huff Model
arcpy.HuffModelAdvanced_ba(SalesLayer,
SalesId,
FieldName,
CompLayer,
StoreId,
DefineStoreLayer,
DefineParams,
DistanceCalc,
Coefficient,
AttractionVars,
OutPath)
# Release extension license
arcpy.CheckInExtension("Business")
arcpy.CheckInExtension("Network")
環境
このツールは、ジオプロセシング環境を使用しません。
ライセンス情報
- Basic: 次のものが必要 Business Analyst
- Standard: 次のものが必要 Business Analyst
- Advanced: 次のものが必要 Business Analyst