Комментарии 10
Та же история и с подъездами домов… В отдельные таблички ханырят и присоединяют в запросах со свободными данными…
теперь ждём статью по используемым технологиям, софту и как вы работаете с пространственными данными
Вот вам реальная модель влияния без этих ваших Хаффов и прочей заумной теоретической ерунды.
Цены чуть пониже и все бабки города ваши.
Очень новаторская идея, передам ее нашему Экономическому Департаменту.
Но если серьезно, то в исходной формуле модели параметр "?? — площадь торговой точки ?" представляет собой привлекательность магазина и в итоговой продуктивной своей версии содержит влияние внутренних признаков, в том числе и цен относительно других конкурентов. В этом и красота модели - она достаточно абстрактна, чтобы применяться в большинстве "живых" сценариев. То есть появление на рынке торговой точки с демпингующими ценами будет в модели описано просто более высокой ее привлекательностью, а следовательно большей вероятностью "отобрать" покупателя у конкурента.
Если использовать данные Retail Census (надеюсь сами знаете где купить? ;) то можете получить не модельный/гипотетический, а реальный/фактический "балл Хаффа". Или как мы его называем "дополнительная масса торгового объекта". Но да, согласен "балл Хаффа" более удачное название.
Если я правильно вас понял, то это лишь компонента модели Хаффа, мы ее называем "коэффициент привлекательности торговой точки". Эта компонента дополняет в исходной формуле модели параметр "?? — площадь торговой точки ?", тем самым корректируя вес торговой точки относительно конкурентов.
Для расчета же итогового значения "балла Хаффа" в конкретной локации все равно потребуется построение модели с учетом жителей (емкость локации), дорожного графа (доступность торговой точки) и конкурентного окружения (привлекательность торговой точки).
Как мы используем модель Хаффа для открытия новых магазинов