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.

Öffnen Sie die Karte Fahrräder für Familien Lesson Map 2021, und melden Sie sich mit einem ArcGIS Online-Organisationskonto an.
Hinweis:
Wenn Sie über kein Organisationskonto verfügen, informieren Sie sich über die Optionen für den Zugriff auf die Software.
Auf einer farbcodierten Karte von Berlin wird über den Layer Households by Postcode die Bevölkerung nach Postleitzahl dargestellt. Links im Bereich Details finden Sie Informationen zur Karte und zu den Anzeigeoptionen. Der Layer Households by Postcode zeigt die allgemeine Verteilung der Einwohner Berlins. Anhand dessen werden Sie auf Postleitzahlenebene weitere demografische Daten extrahieren und analysieren.
Klicken Sie auf dem Menüband auf Analyse. Blenden Sie Datenanreicherung ein, und klicken Sie auf Layer anreichern.

Im Bereich Analyse wird das Menü Layer anreichern angezeigt.
Wählen Sie für Layer auswählen, die mit neuen Daten angereichert werden sollen den Layer Households by Postcode aus.
Klicken Sie auf die Schaltfläche Variablen auswählen, um den Daten-Browser zu öffnen.
Stellen Sie sicher, dass im Fenster Daten-Browser die Datenquelle Germany ausgewählt ist, und klicken Sie auf Income.
Klicken Sie unter Suchvorgang fortsetzen auf Households by Income.
Hinweis:
Je nach Bildschirmgröße ist der Text für die Schaltfläche unter Umständen abgeschnitten, sodass beispielsweise nur Households by Inco angezeigt wird.
Wählen Sie die Variablen 2021 Households in 2nd Income Quintile und 2021 Households in 3rd Income Quintile aus.

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.
Kehren Sie zum Hauptfenster des Daten-Browsers zurück.
Klicken Sie auf Households.
Führen Sie unter Suchvorgang fortsetzen einen Bildlauf bis Households by Type durch, und klicken Sie darauf. Wählen Sie 2021 Households by Type: Multi-person Households with Children aus, und kehren Sie zum Hauptfenster des Daten-Browsers zurück.
Tipp:
Über die Option Alle Households-Variablen können Sie eine Liste der Households-Variablen anzeigen. Dadurch gestaltet sich die Suche schneller und einfacher.
Klicken Sie auf Spending und unter Suchvorgang fortsetzen erneut auf Spending.
Blenden Sie 2021 Recreational & Cultural Service Expenditures ein, und wählen Sie 2021 Recreational & Cultural Service Expenditures: Total aus.
Der Warenkorb Ausgewählte Variablen im Daten-Browser sollte vier Variablen enthalten.
Klicken Sie auf Übernehmen.

Die Attribute werden der Liste Ausgewählte Variablen im Menü Layer anreichern hinzugefügt.
Geben Sie unter Name des Ergebnis-Layers den Text Enriched Berlin Postcodes ein, und fügen Sie Ihre Initialen am Ende an.
Sie dürfen in einer ArcGIS-Organisation nicht zwei Layer mit demselben Namen erstellen. Durch das Hinzufügen Ihrer Initialen an Layer-Namen wird gewährleistet, dass andere Benutzer in Ihrer Organisation dieses Lernprogramm ebenfalls absolvieren können. Nach Erstellung des Layers können Sie ihn in der Karte umbenennen, um Ihre Initialen zu entfernen. Dies hat keine Auswirkungen auf den Namen des zugrunde liegenden Daten-Layers.
Deaktivieren Sie Aktuelle Kartenausdehnung verwenden, und klicken Sie auf Analyse durchführen.

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.
Wählen Sie im Bereich Inhalt den Layer Enriched Berlin Postcodes aus, und klicken Sie auf Tabelle anzeigen.
Klicken Sie in der Tabelle auf Optionen, und wählen Sie Feld hinzufügen aus.

Das Fenster Feld hinzufügen wird angezeigt.
Geben Sie unter Feldname den Text LMIHHS ein. Geben Sie für Anzeigename den Text Low-middle Income Households ein.
Die Option Feldname bezieht sich auf den tatsächlichen Namen des Attributs. Es handelt sich um einen Kurznamen, der in der Tabelle gespeichert und ausgelesen wird. Die Option 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.
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.

Bei Double handelt es sich um einen Datentyp, mit dem Sie Dezimalzahlen speichern können.
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.
Klicken Sie auf die Zelle mit dem Titel Low-middle Income Households und dann auf Berechnen.
Klicken Sie im Fenster Feld berechnen auf die Schaltfläche SQL und dann auf die Einkommensattribute in der Spalte Felder, um den Ausdruck HINC02_CY + HINC03_CY zu erstellen.
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 auf der Karte angezeigt oder in weiteren Berechnungen verwendet werden.
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.

Zeigen Sie im Bereich Inhalt auf den Layer Enriched Berlin Postcodes, und klicken Sie auf Weitere Optionen. Wählen Sie Pop-up konfigurieren aus.
Geben Sie für Pop-up-Titel den Text Berlin Postcode Data ein.
Jetzt können Sie auswählen, welche Attribute im Pop-up aufgeführt werden.
Klicken Sie unter Pop-up-Inhalt auf Attribute konfigurieren.
Aktivieren Sie im Fenster Attribute konfigurieren das Kontrollkästchen neben der Überschrift Anzeigen, um alle Felder auszuwählen, und deaktivieren Sie es dann, um die Auswahl für alle Attribute aufzuheben.
Wählen Sie die folgenden Attribute aus, benennen Sie die Feldaliasnamen entsprechend der folgenden Liste um, und aktualisieren Sie die Anzahl der Dezimalstellen:
Attribut Feld-Alias Dezimalstellen
{ID}
Postcode
N. z.
{HTYP03_CY}
Households with Children
0
{CS16_CY}
Total Recreational Service Spending
2
LMIHHS
Low-middle Income Households
0
Klicken Sie im Fenster Attribute konfigurieren auf OK und dann im Bereich Pop-up konfigurieren ebenfalls auf OK, um die Änderungen zu übernehmen.
Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Households by Postcode, um ihn auszublenden.
Klicken Sie auf eine beliebige Postleitzahl in der Karte, um das zugehörige Pop-up zu öffnen.

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.
Klicken Sie auf dem Menüband auf Speichern, und wählen Sie Speichern unter aus.
Geben Sie der Karte im Fenster Karte speichern den Namen Fahrräder für Familien, und fügen Sie Ihre Initialen am Ende des Titels an.
Tags und Zusammenfassung wurden automatisch durch die ursprüngliche Karte festgelegt. Wenn Sie möchten, können Sie beides ändern. Für diese Lektion ist dies jedoch nicht erforderlich.
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.

Attribut	Feld-Alias	Dezimalstellen
{ID}	Postcode	N. z.
{HTYP03_CY}	Households with Children	0
{CS16_CY}	Total Recreational Service Spending	2
LMIHHS	Low-middle Income Households	0

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.

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

Der Bereich Style ändern wird angezeigt.
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.
Klicken Sie bei Anzahl und Mengen (Größe) auf Auswählen und dann auf Optionen.

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.
Klicken Sie im Histogramm auf das Symbol für den Durchschnitt (x quer), und kopieren Sie den Wert.
Klicken Sie auf den Wert für den unteren Schieberegler (0), und fügen Sie den Durchschnittswert ein (4.001).
Drücken Sie die Eingabetaste.

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

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 Osten Berlins vorzuliegen. Jetzt symbolisieren Sie die Ausgaben für Freizeitaktivitäten auf ähnliche Weise, um auch dort die Muster zu verstehen.
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.
Klicken Sie für Anzahl und Mengen (Größe) auf Auswählen und dann auf Optionen.
Ziehen Sie den unteren Schieberegler auf den Mittelwert der Daten (9.324.400), und ändern Sie die Symbolfarbe zu Dunkelviolett.
Auch hier scheinen die am besten geeigneten Postleitzahlen im Osten 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.
Klicken Sie im Bereich Style ändern auf Abbrechen und dann auf Fertig.
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.

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

Für das Attribut werden Summenstatistiken berechnet, darunter Minimum, Maximum und Mittelwert. Diese Statistiken sind für das Verständnis der Datenverteilung wichtig.
Notieren Sie sich den Durchschnitt (Mittelwert). Diesen Wert verwenden Sie später in der Filterabfrage.
Bestimmen Sie die Durchschnittswerte für die Attribute Total Recreational Service Spending und Households with Children, und notieren Sie sich diese.
Low-middle Income Households
4.001
Total Recreational Service Spending
9.324.401
Households with Children
2.251
Diese Durchschnittswerte stellen die Grundlage für die Attributabfragen dar. Nun wenden Sie sich den Daten zu, mit denen Sie die räumlichen Abfragen erstellen werden.
Schließen Sie die Attributtabelle.
Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt den Layer Enriched Berlin Postcodes.
Ziehen Sie die Layer Berlin Parks and Green Spaces und Berlin Bike Shops im Bereich nach oben, und aktivieren Sie sie.

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.
Klicken Sie auf dem Menüband auf Analyse. Blenden Sie Positionen suchen ein, und wählen Sie Neue Positionen ableiten aus.
Klicken Sie für Neue Positionen ableiten, die mit den folgenden Ausdrücken übereinstimmen auf Ausdruck hinzufügen.
Zunächst erstellen Sie die Attributabfragen.
Erstellen Sie mithilfe der Menüs im Fenster Ausdruck hinzufügen den Ausdruck "Enriched Berlin Postcodes" wobei gilt: "Households with Children" ist mindestens 2.251, und klicken Sie auf Hinzufügen.

Der Ausdruck wird dem Bereich Neue Positionen ableiten hinzugefügt.
Klicken Sie auf Ausdruck hinzufügen, und fügen Sie die folgenden Ausdrücke hinzu:
- "Enriched Berlin Postcodes" wobei gilt: "Total Recreational Service spending" ist mindestens 9.324.401
- "Enriched Berlin Postcodes" wobei gilt: "Low-middle Income Households" ist mindestens 4.001
Jetzt, da Sie alle Attributausdrücke fertiggestellt haben, können Sie räumliche Abfragen hinzufügen.
Klicken Sie auf Ausdruck hinzufügen, und erstellen Sie die folgenden Ausdrücke:
- "Enriched Berlin Postcodes" in einer Entfernung von 250 Metern von "Berlin Parks Green Spaces"
- "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.
Geben Sie für Name des Ergebnis-Layers den Text Target Locations ein, und fügen Sie Ihre Initialen am Ende hinzu.
Deaktivieren Sie Aktuelle Kartenausdehnung verwenden, und klicken Sie auf Analyse durchführen.
Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt die Layer Berlin Bike Shops und Berlin Parks Green Spaces.

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.
Speichern Sie die Karte.