Modèle de gravitation de huff

时间:19-02-13 栏目:未分类 作者:sww518 评论:0 点击: 571 次

Si vous aimeriez regarder plus loin comment ce modèle fonctionne, consultez «Comment le modèle de gravité de Huff prédit combien de clients visiterez votre magasin» ou «modèle de Huff» sur ArcGIS pour tous les détails mathématiques! Le modèle de Huff est une théorie établie dans l`analyse spatiale. Il est basé sur le principe que la probabilité d`un consommateur donné visitant et achetant sur un site donné est fonction de la distance à ce site, son attrait, et la distance et l`attractivité des sites concurrents. La formulation de base de Huff du modèle de gravité prend la forme suivante: parce que le modèle de gravité de Huff suppose que l`attrait d`un magasin est basé sur sa taille et la distance, vous allez avoir besoin de ces 2 ensembles de données essentiels pour cette analyse: ce modèle spécifique, en le domaine de la recherche sur l`interaction spatiale, a été raffiné et rendu opérationnel par le Dr David Huff de l`Université du Texas il y a près de 40 ans. L`avènement d`ordinateurs de bureau puissants a permis d`appliquer le modèle. Ce modèle peut vous aider à déterminer les zones avec un potentiel de ventes élevé et faible en fonction de plusieurs facteurs, y compris combien de personnes vivent dans un certain rayon de votre emplacement proposé et ce que le revenu disponible est sur ce marché. L`incorporation du modèle de Huff avec les SIG et l`information de recensement peut donner aux nouvelles entreprises potentielles beaucoup d`informations sur plusieurs sites possibles. Nous avons une zone de négociation primaire, zone de trading secondaire et zone commerciale marginale à examiner. Le modèle de Huff peut être utile pour nous aider à déterminer le nombre d`acheteurs que nous pouvons obtenir dans chacun de ces domaines. Ça a l`air compliqué? Mais en fait, ce n`est pas si mal. Allons-y étape par étape comment calculer le modèle de gravité de Huff. Vous avez réduit vos nouveaux sites possibles jusqu`à trois endroits. Chacun a rencontré différents aspects de ce que vous recherchez exactement dans un endroit. Comment pourriez-vous procéder pour comparer ces trois pour déterminer le meilleur? Une option peut être le modèle de Huff.

Toutes les entrées, les exposants, la taille de la zone de commerce et les résultats du modèle Huff exigent une analyse détaillée par quelqu`un qui est bien versé dans le fonctionnement d`un tel modèle. Certains étalonnages sont toujours nécessaires pour tenir compte d`autres facteurs tels que les fuites (lorsque les gens n`achètent pas toutes leurs provisions dans les supermarchés, certaines de ces fuites de dépense vers d`autres zones commerciales telles que les dépanneurs, les marchés fermiers et les options de commande par correspondance). Vous pouvez contrôler la distance que le modèle de Huff va prolonger. Entrez une valeur qui englobera tous vos concurrents. Vous pouvez utiliser l`outil mesurer pour estimer la distance. Les unités de distance peuvent être des miles ou des kilomètres. Le modèle de Huff est un modèle mathématique qui reconnaît la corrélation entre le patronage et la distance de l`emplacement du magasin. Donc, en d`autres termes, plus un consommateur est de votre emplacement, moins il sera probable pour cette personne de magasiner là-bas. Ce modèle ne tient pas compte d`autres facteurs qui peuvent affecter un client condescendant votre magasin, comme avoir un produit ou un service spécialisé, qu`ils ne peuvent pas obtenir ailleurs. Il regarde simplement la distance de l`emplacement de vente au détail.

La formule pour le modèle de gravité de Huff est la suivante: consultez l`aide de Maptitude et le modèle Huff Gravity: https://www.youtube.com/watch?v=9d0Ccsj2Ct4 n`oubliez pas que la notation Sigma signifie simplement que vous êtes des valeurs additionnant. Comme indiqué ci-dessus à l`étape 3, toute cette formule représente prend le score d`attractivité et la divise avec la somme de l`attrait de tous les magasins de détail-qui devrait être égal à 100%.

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看官,您就打个赏呗,伦家为了写出能讨您欢心的好文章,已经好几天没吃顿好饭了~

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