Комментарии 6
В Вашей аналитике элитная коттеджная застройка и депрессивная деревня с пенсионерами выглядят одинаково, однако они вообще никак не пересекаются ни по тому, на что создают спрос (условно, нужна там "Азбука вкуса" или "Магнит", не знаю какие аналоги в мире пиццерий), ни по тому, как добираются до точки (на ОТ, т.е. ценны места около крупных остановок, или на машине, т.е. ценны места с удобной парковкой).
Как житель частного дома, вообще не понимаю, зачем мне рядом с домом пиццерия. У меня кухня огромная, гриль во дворе и всё, что пожелаю, я там сам хоть пиццу, хоть чёрта лысого испеку :) И запью вином (что проблематично, если куда-то выбираться, т.к. из частного сектора - это в основном только за рулём) Пиццерия рядом с офисом нужна, чтобы по-быстрому в обед перехватить.
В Новоуральске (бывал там часто в своё время) гораздо важнее не вот это всё, а то, что это ЗАТО со своими приколами и по открытию бизнеса, и по доступности найма персонала и т.п.
Согласен с аргументами.
По пунктам
я указывал, что это всего-лишь одна фича. Она помогает комплексно оценивать, но сама оценка локации на 100% в неё не упирается. В том же "Пиво против кофе" косвенно социальная среда рассматривается через бизнес окружение: наливайки и микрозаймы говорят о менее обеспеченных районах, кофейни и рестораны - более обеспеченные. На моей практике эта фича конвертированная на доход в городе коррелировала с товарооборотом, но точность модели только на эту фичу была слабая. По сути фича захватывает 2 параметра: плотность населения и среднюю конкуренцию. Ретейл точно их оценивает.
Да, тут предпосылка, что клиенты привязаны к месту проживания, а не к месту работы. Это не везде сработает. Офисные сценарии не рассматриваем. По частному сектору, не могу однозначно сказать, на сколько потребительские практики отличаются от тех, кто живет в многоквартирных домах. Но если будут основания, что частный сектор не интересен, можно легко его исключить из анализа.
Не рассматривал, что это закрытый город) Однозначно, в закрытых городах сложнее бизнес вести) Спасибо за комментарий)
Я это всё к чему вообще клоню со своими уточнениями :) IMHO, у подобной аналитики есть какой-то минимальный масштаб, начиная с которого она оправдана. Если мы хотим открыть федеральную сеть из 100 пиццерий в разных городах - наверное, и правда есть смысл начинать с такого анализа, а по его итогам выезжать на отобранные места и там уточнять решения. Но если мы хотим открыть одну пиццерию в одном из двух городов - ну право слово, куда эффективнее съездить в каждый из этих городов, погулять, посидеть там в существующих заведениях, поглядеть, куда в какое время люди ходят. В сети поглядеть панорамы, почитать местные чаты/группы/паблики... и за сравнимое время получится картинка, учитывающая десятки разных критериев, которые не то что оцифровать, но даже формализовать для себя в голове затруднительно.
Когда вы открываете свой бизнес, вы на старте сами каждый винтик на кухне проверите, в каждое заведение съездите, трафик сами посчитаете) Систему аналитики выстраивать тут неоправданно дорого. Где-то уже на 5-10 заведений уже нужна описательная аналитика, т.к. за всем не уследишь. Для таких гео проектов думаю сеть из 50-100 пиццерий уже м.б. оправдана, т.к. цена ошибки высокая, а процессы все уже делегированы от собственника. В ретейле, например, ошибка выбора локации менее болезненная: меньше требований к ремонту помещений, нет расходов с кухней, меньше персонала. Опять же, есть стратегия выбора локаций: открыть точку, не пошла - переезжаем на следующую. Есть даже федералы, кто сочетает такой подход с геопространственным анализом) Т.е. да, актуально: средний бизнес +
Возможно, я невнимательно прочитала, но у вас была причина делить этот анализ через так, как вы сделали, а не через классические ГИС (qgis) Слои базовой карты скачиваются с osm. Таблица с населением импортируется в виде таблицы и вся доп.информация превращается в grid.
Апд: похоже, дело только в том, кому как привычнее это делать. Вопрос снимею.
Я решал бизнес проблему тем, что было на руках. Вижу цель, не вижу препятствий) Работает быстро, ставится на поток. Сверху монтируется shiny (пример визуала) и совсем симпатично. Код для заказчика под капотом. Таблицы и дашборды на выходе. С osm только дороги релевантно брать для моей задачи. Как альтернатива беготни по графу на R и хранения, можно попробовать PostGis, но сам я до него не добрался. Инструментов масса.
Где открыть магазин? Путешествие в геопространственный анализ и обратно