Marktdaten für Berlin analysieren

Berliner Postleitzahlen anreichern

Um einen attraktiven Markt für die Kioske von "Fahrräder für Familien" zu ermitteln, suchen Sie nach Berliner Postleitzahlen mit einer hohen Konzentration an Familienhaushalten und Haushalten mit niedriger bis mittlerer Einkommensklasse sowie mit relativ hohen Ausgaben für Freizeitzubehör. Diese Daten können Polygon-Layern, wie z. B. Postleitzahlen, mithilfe des Werkzeugs "Datenanreicherung" hinzugefügt werden.

  1. Öffnen Sie die Karte Fahrräder für Familien Lesson Map 2019, und melden Sie sich mit einem ArcGIS Online-Organisationskonto an.
    Hinweis:

    Sollten Sie kein Organisationskonto besitzen, können Sie sich für eine kostenfreie Testversion von ArcGIS registrieren.

    Auf einer farbcodierten Karte von Berlin wird die Bevölkerung nach Postleitzahl dargestellt. Links im Bereich Details finden Sie Informationen zur Karte und zu den Anzeigeoptionen. Der Layer mit der Bevölkerung nach Postleitzahl zeigt die allgemeine Verteilung der Einwohner Berlins. Anhand dessen werden Sie auf Postleitzahlenebene weitere demografische Daten extrahieren und analysieren.

  2. Klicken Sie auf dem Menüband auf Analyse. Blenden Sie Datenanreicherung ein, und klicken Sie auf Layer anreichern.

    Layer-Werkzeug "Daten anreichern"

    Im Bereich Analyse wird das Menü Layer anreichern angezeigt.

  3. Wählen Sie für Layer auswählen, die mit neuen Daten angereichert werden sollen den Layer Households by Postcode aus.

    Wählen Sie den Layer "Households by Postcode" aus dem Dropdown-Menü aus.

  4. Klicken Sie auf die Schaltfläche Variablen auswählen, um den Daten-Browser zu öffnen.

    Variablen auswählen

  5. Stellen Sie sicher, dass im Fenster Daten-Browser die Datenquelle Germany ausgewählt ist, und klicken Sie auf Income.

    Einkommensvariablen

  6. Klicken Sie unter Suchvorgang fortsetzen auf Households by Income.

    Haushalte nach Einkommen

  7. Wählen Sie die Variablen 2019 Households in 2nd Income Quintile und 2019 Households in 3rd Income Quintile aus.

    Zweites und drittes Einkommensquintil auswählen

    Diese beiden Kategorien umfassen die Haushalte mit niedrigem bis mittlerem Einkommen, die Ihre Zielgruppe darstellen. Die beiden Variablen werden außerdem der Liste Ausgewählte Variablen hinzugefügt.

  8. Kehren Sie zum Hauptfenster des Daten-Browsers zurück.

    Zurück zum Hauptfenster des Daten-Browsers

  9. Klicken Sie auf Households.
  10. Führen Sie unter Suchvorgang fortsetzen einen Bildlauf bis Households by Type durch, und klicken Sie darauf. Wählen Sie 2019 Households by Type: Multi-person Households with Children aus, und kehren Sie zum Hauptfenster des Daten-Browsers zurück.
  11. Klicken Sie auf Spending und unter Suchvorgang fortsetzen erneut auf Spending.
  12. Blenden Sie 2019 Recreational & Cultural Service Expenditures ein, und wählen Sie 2019 Recreational & Cultural Service Expenditures: Total aus.

    Wählen Sie "2019 Recreational & Cultural Service Expenditures: Total" aus

    Die Liste Ausgewählte Variablen sollte vier Variablen enthalten.

  13. Klicken Sie auf Übernehmen.

    Variablen für "Layer anreichern"

    Die Attribute werden der Liste Ausgewählte Variablen im Menü Layer anreichern hinzugefügt.

  14. Geben Sie als Name des Ergebnis-Layers den Text Enriched Berlin Postcodes ein, und fügen Sie Ihren Namen bzw. Ihre Initialen hinzu.
  15. Deaktivieren Sie Aktuelle Kartenausdehnung verwenden, und klicken Sie auf Analyse durchführen.

    Speichern Sie den angereicherten Layer.

    Nach Abschluss der Analyse wird der neue Layer der Karte hinzugefügt. Die Symbolisierung entspricht dabei der des Postleitzahlen-Layers, von dem der neuer Layer abgeleitet wurde. Zur Wertoptimierung berechnen Sie das benötigte Zielmarktattribut, konfigurieren dann das Pop-up des Layers und passen die Symbolisierung an.

  16. Zeigen Sie im Bereich Inhalt auf Enriched Berlin Postcodes, und klicken Sie auf Tabelle anzeigen.

    Die Attributtabelle anzeigen

  17. Klicken Sie in der Tabelle auf Optionen, und wählen Sie Feld hinzufügen aus.

    Feld hinzufügen

    Das Fenster Feld hinzufügen wird angezeigt.

  18. Geben Sie unter Feldname den Text LMIHHS ein. Geben Sie für Anzeigename den Text Low-middle Income Households ein.

    Der Feldname bezieht sich auf den tatsächlichen Namen des Attributs. Es handelt sich um einen Kurznamen, der in der Tabelle gespeichert und ausgelesen wird. Der Anzeigename ist ein längerer, aussagekräftiger Alias, der auf der Karte sowie in Tabellen und Pop-ups angezeigt wird. Er vermittelt dem Benutzer eine Vorstellung vom Inhalt des Attributs.

  19. Wählen Sie für Typ die Option Double aus, und klicken Sie auf Neues Feld hinzufügen, um ein neues Feld zu erstellen und der Tabelle hinzuzufügen.

    Ein Feld zur Tabelle hinzufügen

    Bei Double handelt es sich um einen Datentyp, mit dem Sie Dezimalzahlen speichern können.

  20. Führen Sie einen Bildlauf bis zum Ende der Tabelle durch, wo sich das neue Feld befindet.

    Da Sie gerade eben das Feld hinzugefügt haben, ist die Spalte Low-middle Income Households leer. Verwenden Sie zum Hinzufügen von Daten das Werkzeug Feld berechnen, mit dem Sie die beiden Einkommensattribute kombinieren.

  21. Klicken Sie auf die Zelle mit dem Titel Low-middle Income Households und dann auf Berechnen.

    Das Feld "Low-middle Income Households" berechnen

  22. Klicken Sie im Fenster Feld berechnen auf SQL und dann auf die Einkommensattribute in der Spalte Felder, um den Ausdruck HINC02_CY + HINC03_CY zu erstellen.

    Ausdruck in Feldberechnung

  23. Klicken Sie auf das grüne Häkchen, um den Ausdruck zu überprüfen. Klicken Sie nach der Überprüfung des Ausdrucks auf Berechnen.

    Das Attribut Low-middle Income Households wird nun mit Daten befüllt und kann beispielsweise zugeordnet oder in weiteren Berechnungen verwendet werden.

  24. Schließen Sie die Attributtabelle.

Pop-ups konfigurieren

Nun, da Sie die benötigten Bevölkerungsdaten auf der Karte zusammengetragen haben, möchten Sie dazu mehr Kontext bereitstellen. Neben der Symbolisierung – die Sie später anpassen werden – können Sie die Pop-ups des Layers konfigurieren. Wenn Sie auf eine Postleitzahl klicken, wird ein Pop-up mit relevanten, von Ihnen festgelegten Attributen angezeigt. Sie mögen zwar mit den Daten vertraut sein, doch andere Benutzer benötigen mehr Kontext, um die auf der Karte dargestellten Informationen zu erfassen. Außerdem können Sie so die für Sie wichtigen Punkte auf der Karte hervorheben.

  1. Zeigen Sie im Bereich Inhalt auf den Layer Enriched Berlin Postcodes, und klicken Sie auf Weitere Optionen. Wählen Sie Pop-up konfigurieren aus.

    Pop-ups für den Layer konfigurieren

  2. Geben Sie für Pop-up-Titel den Text Berlin Postcode Data ein.

    Jetzt können Sie auswählen, welche Attribute im Pop-up aufgeführt werden.

  3. Klicken Sie unter Pop-up-Inhalt auf Attribute konfigurieren.
  4. Aktivieren Sie im Fenster Attribute konfigurieren das Kontrollkästchen neben der Überschrift Anzeigen, um alle Felder auszuwählen, und deaktivieren Sie es dann, um die Auswahl aufzuheben.
  5. Wählen Sie die folgenden Attribute aus, und ändern Sie die Feldaliasnamen folgendermaßen:

    AttributFeld-AliasDezimalstellen

    {ID}

    Postcode

    {HTYP03_CY}

    Households with Children

    0

    {CS16_CY}

    Total Recreational Service Spending

    2

    LMIHHS

    Low-middle Income Households

    0

  6. Klicken Sie im Fenster Attribute konfigurieren auf OK und dann im Bereich Pop-up konfigurieren ebenfalls auf OK, um die Änderungen zu übernehmen.
  7. Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Households by Postcode, um ihn auszublenden.
  8. Klicken Sie bei geöffneter Datentabelle auf eine Postleitzahl auf der Karte, um das Pop-up zu öffnen.

    Konfigurierte Pop-ups

    Wenn Sie auf eine Postleitzahl klicken, wird sie ausgewählt und in der Attributtabelle hervorgehoben, während gleichzeitig das Pop-up auf der Karte angezeigt wird.

    Im Rahmen dieser Schritte haben Sie einen Karten-Layer entworfen, auf dem für die Marketingentscheidung die relevanten Segmentierungskriterien (Haushaltstyp, Einkommen, Ausgaben für Freizeitaktivitäten) angezeigt werden. Sie haben die Datentabelle und Pop-ups so konfiguriert, dass die Daten übersichtlich angezeigt werden. Sie sind nun dazu bereit, mit weiteren Kartenwerkzeugen die Verteilung der relevanten Attribute im Marktgebiet zu erkunden.

  9. Klicken Sie auf dem Menüband auf Speichern, und wählen Sie Speichern unter aus.
  10. Geben Sie der Karte im Fenster Karte speichern den Namen Fahrräder für Familien, und fügen Sie Ihren Namen bzw. Ihre Initialen hinzu.

    Tags und Zusammenfassung wurden automatisch durch die ursprüngliche Karte festgelegt, jedoch können Sie bei Bedarf diese Informationen bearbeiten.

  11. Klicken Sie auf Karte speichern.

    Diese Version der Karte wird in der Galerie Inhalt gespeichert.

    Hinweis:

    Die Karte kann anderen Benutzern, die das Marktgebiet untersuchen möchten, von Nutzen sein und eignet sich ebenfalls als Kommunikationswerkzeug bei Präsentationen, um potenzielle Geldgeber und andere Stakeholder für das Projekt zu gewinnen. Für diese Zwecke können Sie die Karte für relevante Benutzer freigeben, eine auf der Karte basierende Web-App erstellen und aus den Karteninhalten eine Präsentation entwerfen.

Zielpostleitzahlen symbolisieren

Nach Abschluss der Datenvorbereitung suchen Sie nach den Berliner Vierteln, in denen eine hohe Konzentration an Haushalten mit Kindern, geringem bis mittlerem Einkommen und relativ hohen Ausgaben für Freizeitangebote vorliegt. Für eine erste visuelle Analyse ändern Sie, wie die Daten durch die Symbole auf der Karte dargestellt werden.

  1. Zeigen Sie im Bereich Inhalt auf Enriched Berlin Postcodes, und klicken Sie auf Style ändern.

    Den Layer-Style ändern

    Der Bereich Style ändern wird angezeigt.

  2. Wählen Sie für Ein Attribut auswählen, das angezeigt werden soll den Eintrag Low-middle Income Households aus.

    Es werden vier Darstellungs-Styles aufgeführt, die für Ihre Daten in Betracht kommen. Bei "Anzahl und Mengen (Farbe)" werden die Polygone heller oder dunkler gefärbt, je nach der Anzahl der Haushalte mit niedrigem und mittlerem Einkommen. Dies kann jedoch eine irreführende Karte ergeben, wenn die Werte nicht erst durch die Fläche des jeweiligen Polygons dividiert werden. Daher verwenden Sie "Anzahl und Mengen (Größe)", um eine Karte mit Symbolen abgestufter Größe zu erstellen.

  3. Klicken Sie bei Anzahl und Mengen (Größe) auf Auswählen und dann auf Optionen.

    Style-Optionen ändern

    Der erste Schritt besteht darin, ein Verständnis für die Daten, die Sie zeigen möchten, zu gewinnen. Da Sie Gebiete mit vielen Haushalten mit niedrigem bis mittlerem Einkommen ermitteln möchten, müssen diese visuell leicht zu erfassen sein. Dazu verwenden Sie den Mittel- bzw. Durchschnittswert der Daten, um Postleitzahlen mit einer überdurchschnittlich hohen Anzahl an Haushalten mit niedrigem bis mittlerem Einkommen hervorzuheben.

  4. Klicken Sie im Histogramm auf das Symbol für den Mittelwert (x quer), und kopieren Sie den Wert.

    Auf das Symbol für den Mittelwert (x quer) klicken, um den Mittelwert der Daten anzuzeigen

  5. Klicken Sie auf den Wert für den unteren Schieberegler (0), und fügen Sie den Durchschnittswert ein (4.025). Drücken Sie die Eingabetaste.

    Symbolisierung für Durchschnitt

    Für den unteren Schieberegler ist nun der Durchschnittswert der Daten festgelegt. Die Symbole auf der Karte werden entsprechend angepasst. Nun werden alle Postleitzahlen mit Werten unterhalb des Mittelwertes in einer Klasse angezeigt, wohingegen Werte über dem Mittelwert proportional zu den anderen Datenwerten symbolisiert werden.

    Hinweis:

    Dies mag sich etwas irreführend anhören, da die Verteilung der Symbole leicht verzerrt wird, doch kann man sich so schnell und einfach einen Überblick über die gesuchten Muster verschaffen. Diese Symbolisierungsart dient nur einer ersten visuellen Analyse und wird nicht in der fertigen Karte verwendet, die Sie später freigeben werden.

  6. Klicken Sie auf Symbole und dann auf die Registerkarte Füllen. Wählen Sie eine dunkelblaue Farbe aus, und klicken Sie auf OK.

    Haushalte mit niedrigem bis mittlerem Einkommen nach Postleitzahl

    Auf der Karte wird die Verteilung der Haushalte mit niedrigem bis mittlerem Einkommen im Marktgebiet dargestellt. Größere Kreise weisen auf eine hohe Anzahl an Haushalten mit niedrigem bis mittlerem Einkommen hin. Die höchste Anzahl an Haushalten mit niedrigem bis mittlerem Einkommen pro Postleitzahl scheint im Westen Berlins vorzuliegen. Jetzt symbolisieren Sie die Ausgaben für Freizeitaktivitäten auf ähnliche Weise, um auch dort die Muster zu verstehen.

  7. Klicken Sie auf Abbrechen. Wählen Sie im Bereich "Style ändern" für Ein Attribut auswählen, das angezeigt werden soll das Attribut Total Recreational Service Spending aus.
  8. Klicken Sie für Anzahl und Mengen (Größe) auf Auswählen und dann auf Optionen.
  9. Ziehen Sie den unteren Schieberegler auf den Mittelwert der Daten, und ändern Sie die Symbolfarbe zu Dunkelviolett.

    Gesamtausgaben für Freizeitaktivitäten nach Postleitzahl

    Auch hier scheinen die am besten geeigneten Postleitzahlen im Westen Berlins zu liegen. Jedoch sind dies nur die Ergebnisse einer visuellen Analyse. Um eine endgültige Auswahl treffen zu können, ermitteln Sie mit dem Werkzeug "Neue Positionen ableiten" Postleitzahlen, die für alle drei Attribute überdurchschnittliche hohe Werte aufweisen. Außerdem möchten Sie die Nähe zu sicheren Fahrradstrecken, Parkanlagen und vorhandenen Fahrradläden, die eine Konkurrenz darstellen können, einkalkulieren.

  10. Klicken Sie im Bereich Style ändern auf Abbrechen und dann auf Fertig.
  11. Speichern Sie die Karte.

Geeignete Testmärkte ermitteln

Da Sie nun eine Vorstellung von den geeigneten Postleitzahlen haben, beschäftigen Sie sich mit den weiteren Kriterien, die Max und Renate berücksichtigt wissen möchten: Park- und Grünanlagen sowie Mitbewerberstandorte. Um Standorte zu finden, die allen Kriterien entsprechen, verwenden Sie das Werkzeug "Neue Positionen ableiten". Im Werkzeug "Neue Positionen ableiten" können zwei Typen von Eingabeabfragen verwendet werden: Attributabfragen und räumliche Abfragen. Bei Attributabfragen wird der Wert eines bestimmten Datenattributs berücksichtigt, z. B. die Anzahl der Haushalte mit Kindern in einer Postleitzahl. Bei räumlichen Abfragen werden Positionen und räumliche Beziehungen berücksichtigt, z. B. die Entfernung zwischen Features oder ob sich Features auf der Karte überlappen. Aus einer Kombination dieser beiden Abfragetypen erstellen Sie einen Ausdruck, mit dem Positionen ausgewählt werden, die alle fünf Anforderungen von Max und Renate erfüllen: hohe Anzahl an Haushalten mit niedrigem bis mittlerem Einkommen, Haushalte mit Kindern, Ausgaben für Freizeitaktivitäten sowie Standorte, die in fußläufiger Entfernung zu Park- und Grünanlagen liegen, doch weit genug von der Konkurrenz entfernt sind.

  1. Zeigen Sie im Bereich Inhalt auf Enriched Berlin Postcodes, und wählen Sie Tabelle anzeigen aus.
  2. Klicken Sie in der Datentabelle auf den Spaltentitel Low-middle Income Households, und wählen Sie Statistiken aus.

    Statistiken für das Einkommensattribut

    Für das Attribut werden Summenstatistiken berechnet, darunter Minimum, Maximum und Mittelwert. Diese Statistiken sind für das Verständnis der Datenverteilung wichtig.

  3. Notieren Sie sich den Durchschnitt (Mittelwert). Diesen Wert verwenden Sie später in der Filterabfrage.

    Durchschnittswert für Haushalte

  4. Bestimmen Sie die Durchschnittswerte für die Attribute Total Recreational Service Spending und Households with Children, und notieren Sie sich diese.

    Low-middle Income Households by Postcode

    4.026

    Total Recreational Service Spending

    10.063.288

    Households with Children

    1.820

    Diese Durchschnittswerte stellen die Grundlage für die Attributabfragen dar. Nun wenden Sie sich den Daten zu, mit denen Sie die räumlichen Abfragen erstellen werden.

  5. Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Enriched Berlin Postcodes.
  6. Ziehen Sie die Layer Berlin Parks and Green Spaces und Berlin Bike Shops im Bereich nach oben, und aktivieren Sie sie.

    Layer mit räumlichen Abfragen

    Obwohl nun die Parkanlagen und Fahrradläden auf der Karte angezeigt werden, geht nicht daraus hervor, wie deren räumliche Nähe zueinander zu bewerten ist. Ein klares Verteilungsmuster lässt sich ebenfalls nicht ausmachen. Max und Renate vermuten, dass höchstwahrscheinlich Familien, die im Umkreis von 250 Metern von einer Park- oder Grünanlage leben, den zukünftigen Kundenstamm der neuen Kioske bilden werden. Sie sind außerdem der Überzeugung, dass dieser Verbraucherkreis bis zu 250 Meter zu Fuß zurücklegen wird, um zu einem Fahrradladen zu gelangen und Ausrüstung auszuleihen. Um auf der sicheren Seite zu sein, möchten Max und Renate, dass Sie die Kandidaten für die Kioske von "Fahrräder für Familien" auf Standorte beschränken, die 500 Meter von einem bestehenden Fahrradladen und 250 Meter von der nächsten Park- oder Grünanlage entfernt liegen. Da Sie nun für alle Kriterien, die Max und Renate berücksichtigt wissen möchten, über die erforderlichen Daten verfügen, wählen Sie Zielpositionen aus.

  7. Klicken Sie auf dem Menüband auf Analyse. Blenden Sie Positionen suchen ein, und wählen Sie Neue Positionen ableiten aus.

    Werkzeug "Neue Positionen ableiten"

  8. Klicken Sie für Neue Positionen ableiten, die mit den folgenden Ausdrücken übereinstimmen auf Ausdruck hinzufügen.

    Zunächst erstellen Sie die Attributabfragen.

  9. Erstellen Sie mithilfe der Menüs im Fenster Ausdruck hinzufügen den Ausdruck "Enriched Berlin Postcodes" wobei gilt: "2019 HHs: Multi-Person with Children" ist mindestens 1820, und klicken Sie auf Hinzufügen.

    Haushalte mit einer überdurchschnittlichen hohen Anzahl an Kindern auswählen

    Der Ausdruck wird dem Bereich Neue Positionen ableiten hinzugefügt.

  10. Klicken Sie auf Ausdruck hinzufügen, und fügen Sie die folgenden Ausdrücke hinzu:

    • "Enriched Berlin Postcodes" wobei gilt: "2019 Recreational Services: Total Spending" ist mindestens 10.063.288
    • "Enriched Berlin Postcodes" wobei gilt: "Low-middle Income Households" ist mindestens 4.026

    Jetzt, da Sie alle Attributausdrücke fertiggestellt haben, können Sie räumliche Abfragen hinzufügen.

  11. Klicken Sie auf Ausdruck hinzufügen, und erstellen Sie die folgenden Ausdrücke:

    • "Enriched Berlin Postcodes" in einer Entfernung von 250 Metern von "BerlinParksGreenSpaces"
    • "Enriched Berlin Postcodes" nicht in einer Entfernung von 500 Metern von "Berlin Bike Shops"

    Der daraus resultierende Ausdruck besteht aus fünf einzelnen Abfragen, die durch den Operator "AND" getrennt sind. Ein Gebiet muss also alle fünf Kriterien erfüllen, um ausgewählt zu werden.

    Die fünf Ausdrücke für die Auswahl

  12. Geben Sie für Name des Ergebnis-Layers den Text Target Locations ein, und fügen Sie Ihre Initialen am Ende hinzu.
  13. Deaktivieren Sie Aktuelle Kartenausdehnung verwenden, und klicken Sie auf Analyse durchführen.

    Zielpositionen in Postleitzahlen

    Der Ergebnis-Layer zeigt die Gebiete in der Stadt, die alle demografischen und räumlichen Kriterien für einen idealen Testmarkt erfüllen. Mithilfe dieser Positionen auf der Karte können Sie die Bodenbedingungen für die einzelnen Gebiete analysieren und eine Wahl für die Standorte der Fahrradkioske treffen.

  14. Speichern Sie die Karte.

Weitere Lektionen zur Standortauswahl und zu Business-Analysen finden Sie unter Eine Standorteignungsanalyse für einen neuen Windpark durchführen und Marktforschung mit der Esri Business Analyst-Web-App.

Weitere Lektionen finden Sie in der Learn ArcGIS-Lektionsgalerie.