Пакет ArcGIS Pro включает файл проекта (.aprk), набор инструментов (.tbx), и базу геоданных (.gdb).

Проект содержит векторные слои с девятью существующими прачечными в Гранд-Рапидсе (штат Мичиган, США) и слой клиентов, который имеет атрибуты, связанные с торговыми точками, которые они посещают. Есть также тематические слои спортивных залов и кинотеатров, которые привлекают клиентов, пользующимися услугами прачечных. Кроме того, имеется слой мест расположения прачечных конкурентов.

Чтобы узнать, какие атрибуты присутствуют в ваших наиболее успешных торговых точках, вы добавите переменные, используя данные Business Analyst. Для доступа к корректным данным вы настроите источник данных Business Analyst на использование данных США.

Появится панель Параметры среды.

Источник данных Business Analyst настроен на доступ к переменным в США.

Откроется панель Геообработка.

Откроется диалоговое окно инструмента. Вы установите параметры, определяющие сколько клиентов охвачено в каждой торговой области. Поле Store ID (Идентификатор магазина) используется для связи клиентов с их любимой торговой точкой.

• Для Stores (Магазинов), выберите Facilities (Услуги).
• Для Store ID Field (поля идентификатора магазина), выберите Store ID.
• Для Customers выберите Customers.
• Для Associated Store ID Field выберите Store ID.
• Для Output Feature Class (выходного класса объектов) введите TradeArea_Count.
• Для Radii (%) введите 70.

Значение радиуса указывает процент покупателей каждого магазина, которые будут взяты для определения полигонов торговой области обслуживания магазина. В этом сценарии ближайшие 70 процентов покупателей для каждого магазина будут включены в каждую торговую зону.

На карту добавлен новый слой, отображающий торговые области клиентов. Отсутствие перекрытий торговых областей указывает на различие покупателей по магазинам, что является преимуществом.

Далее вы создадите торговые области, основанные на 70 процентах продаж для каждого магазина. Для создания торговых областей на основе продаж, вы измените параметры инструмента для агрегирования продаж на основе общей выручки, а не их количества продаж.

• Для Output Feature Class введите TradeArea_Sales.
• Для Customer Aggregation Type выберите Weight.
• В поле Customer Weight Field выберите Sales.

Новый слой, отображающий 70 процентов от суммы продаж для каждого магазина, добавляется на карту.

Торговые области для суммы продаж меньше, чем торговые области для количества клиентов в семи из девяти магазинов, но для двух магазинов обе торговые зоны примерно одинакового размера. Это свидетельствует о более равномерном распределении продаж среди клиентов, а это означает, что от клиентов получается больший доход. Вы исследуете таблицу атрибутов слоя Facilities, чтобы понять различия между этими магазинами и остальными.

Магазины с самыми высокими продажами – Creston и Westside GR. Эти магазины имеют два парковочных места, которые предназначены только для клиентов магазина, то есть их не могут занять посетители других предприятий, и конкуренция с клиентами, посещающими другие предприятия, меньше. Если нет свободных мест для парковки, клиент может поехать в другую прачечную или ждать, пока парковка освободится. Для клиентов, пользующихся услугой премиум-класса, удобство может являться решающим фактором, и поэтому наличие выделенных мест для парковки имеет высокий приоритет.

Появляется окно Обзор данных. В нем показаны данные, упорядоченные по категориям. Данные определяются источником данных проекта, который вы настроили на самые последние данные по США. Вы будете искать определенные переменные, которые вам нужны.

Создан и добавлен на карту слой, раскрашенный по кодам.

Этот слой содержит несколько географических уровней, таких как штаты и округа. Этот слой зависит от масштаба и будет отображать наиболее подходящую географию в зависимости от масштаба, в котором вы его просматриваете. Вы измените область интереса, чтобы охватить только Мичиган, что даст вам доступ к дополнительным уровням детализации.

Экстент карты изменится и покажет всю территорию Мичигана. Дополнительные уровни детализации добавлены в группу Слоя, раскрашенный по кодам в панели Содержимое.

Карта снова приблизится к вашей изучаемой области. При таком масштабе слой, раскрашенный по кодам, использует группы блоков для отображения географии. Однако из-за множества перекрывающихся слоев карта становится трудной для чтения. Вы отключите некоторые слои и измените порядок других, чтобы улучшить их видимость. Вы также измените название слоя, раскрашенного по кодам, чтобы сделать его более информативным.

Слой Facilities теперь виден, но слой Renter Occupied HUs скрывает базовую карту. Вы увеличите прозрачность, чтобы облегчить просмотр улиц, лежащих ниже.

Прозрачность слоя изменилась.

Два магазина выделены, показывая, что они выбраны.

В таблице атрибутов два выбранных магазина выделены голубым цветом. Это те же самые магазины, которые вы ранее определили как имеющие самые высокие продажи. Их успех в этом месте указывает на то, что относительно высокий процент занятого съемщиком жилья может быть выгоден для вашего нового местоположения.

Вы снова запустите инструмент Раскрасить слой по кодам, чтобы добавить данные о плотности населения — еще одну переменную, которая может повлиять на успешность бизнеса, и проверить, находятся ли два успешных магазина в районах с высокой плотностью населения.

На карту добавлен слой, раскрашенный по кодам.

Теперь вы можете сопоставить успешные магазины с картой плотности населения.

Два наиболее эффективных магазина также расположены в области с относительно высокой плотностью населения, показанной оранжевой заливкой. Области с высокой плотностью населения, показанные красной заливкой, менее желательны, потому что они обычно находятся в районах с большой конкуренцией и требуют больших вложений для открытия новой торговой точки.

Два магазина больше не выбраны.

Теперь вы можете исследовать карту, как обычно, не выбирая объекты.

Слой Candidate Markets включает потенциальные области рынка в выбранных округах Среднего Запада США.

Вы проведете анализ пригодности, чтобы найти наилучшую зону торгового обслуживания.

На панели Геообработка откроется инструмент Make Suitability Analysis.

Когда инструмент завершит работу, слой New Market Suitability Analysis добавится на панель Содержание.

На панели Геообработка появится инструмент Add Variable Based Suitability Criteria.

Появляется окно Data Browser.

• 2024 Renter Occupied HUs – выберите % и отмените выбор #.
• 2024 Population Density

Браузер данных отслеживает вашу выборку в окне Selected Variables. Вы можете открыть это окно в любое время, чтобы просмотреть или отредактировать свой выбор.

В окне отображаются две переменные, которые вы выбрали ранее. Кнопка Selected Variables также показывает, сколько переменных выбрано в общей сложности.

• 2024 Coin-Op Apparel Laundry/Dry Cleaning - выберите Index и отмените выбор #.
• 2024 Apparel Laundry/Dry Cleaning - выберите Index и отмените выбор #.

Переменная Coin-Op Apparel Laundry/Dry Cleaning будет использоваться в качестве прокси-переменной для покупателей, которые ходят в прачечные и химчистки пешком. Связанная переменная Apparel Laundry/Dry Cleaning будет прокси-переменной для покупателей, которые приезжают в прачечные и химчистки на автомобиле.

Индексные переменные измеряют вероятность участия в деятельности для конкретного района по сравнению со средним показателем по стране, который представлен значением индекса 100. Индексы выше 100 означают, что люди в этом районе более склонны участвовать в этой деятельности. Индекс 200 указывает на то, что жители в два раза чаще участвуют в этой деятельности, чем в среднем по стране.

• 2022 Workers 16+: Walked (ACS 5-Yr) - выберите % и отмените выбор #.
• 2022 Workers 16+: Public Transportation (ACS 5-Yr) - выберите % и отмените выбор #.

Существует положительная корреляция между клиентами, которые пользуются прачечными, в которых в стиральных машинах надо платить монетками, и территориями с относительно высоким процентом пассажиров, которые ходят пешком или пользуются общественным транспортом.

Выбранные переменные появляются на панели Add Variable Based Suitability Criteria.

Прежде чем запустить инструмент, вы сохраните список переменных, чтобы иметь возможность быстро получить к ним доступ в последующих анализах.

После завершения работы инструмента переменные добавляются в слой New Market Suitability Analysis в качестве атрибутов, и этот слой изменяет свои символы для отображения их значений.

Это не окончательные оценки для областей рынка. Вы добавите больше информации о конкурентах и размере города.

• В качестве Input Suitability Analysis Layer выберите New Market Suitability Analysis.
• В качестве Site Layer ID Field выберите IDField.
• В качестве Point Features выберите Competitors.

Каждый потенциальный рынок оценивается на основе количества конкурентов на нем. Далее вы добавите критерии для подсчета городов среднего размера, точек центроидов. Центроид – это геометрический центр объекта, который в этом случае будет центральной точкой города.

Теперь добавлены все критерии для анализа пригодности кандидатов.

Откроется панель Suitability Analysis.

Все критерии, основанные на переменных, которые вы добавили из Business Analyst, и два ранее добавленных критерия с баллами, доступны в этой панели. Первоначально все критерии имеют одинаково распределенные весовые коэффициенты, но вы можете изменить это число, чтобы указать большую или меньшую важность критериев. Для начала вы настроите влияние переменных конкурентов.

По умолчанию для параметра Influence установлено значение Positive, в результате чего более высокие значения получают более высокий балл. Поскольку меньшая конкуренция на рынке-кандидате является более привлекательной, установка Influence на Inverse будет возвращать более высокие оценки для более низких значений. Новый показатель пригодности автоматически рассчитывается и отражается на карте.

Окончательный балл пригодности для каждого потенциального рынка выводится в трех местах: карта, таблица атрибутов и панель Содержание. Вы выберете кандидата с наибольшим количеством баллов из таблицы атрибутов и сузите область анализа.

Район с наивысшим баллом пригодности — округ Дейн, Висконсин.

• Для Geography Level выберите Block Groups (US.BlockGroups).
• В опции Input Features выберите New Market Suitability Analysis\Candidate Sites.
• В опции ID Field выберите IDField.
• В опции Output Feature Class введите Submarkets.
• В опции Relationship выберите Have their center in.

Поскольку опция Использовать выбранные записи включена, инструмент будет работать только выбранным округом - округом Дейн.

После запуска инструмента слой Submarkets добавится на панель Содержание и отобразится на карте.

Слой Submarket Suitability Analysis добавится на панель Содержание.

Появится панель Add Variable Based Suitability Criteria.

Появляется окно Обзор данных. Вы выберете те же шесть переменных, которые использовались при определении подходящих рынков. Поскольку вы сохранили эти переменные в виде списка, вы можете быстро получить к ним доступ, не выбирая их по отдельности.

Шесть переменных добавлены на панель инструмента Add Variable Based Suitability Criteria.

Переменные добавлены в слой Submarket Suitability Analysis в качестве критериев для взвешивания. Слой автоматически пересчитывает балл пригодности и обновляет условные обозначения слоя. Результаты показывают группу очень подходящих областей блоков около центра округа, с красной заливкой.

Вы отрегулируете прозрачность слоя Sub Market Suitability Analysis, чтобы лучше понять характеристики этих районов.

Базовая карта теперь видна лучше.

В этой области находится город Мэдисон (штат Висконсин), считающийся городом среднего размера с населением от 100 000 до 300 000 человек. Кроме того, здесь находится Университет Висконсин-Мэдисон, что, вероятно, указывает на большое количество пешеходов.

Вы определили наилучшие районы для расширения бизнеса и теперь готовы просмотреть доступные коммерческие места. Имеется три доступных площадки, которые вы проанализируете, чтобы определить идеальное местоположение.

• Для параметра Входные объекты выберите Candidate Sites.
• В опции Выходной класс пространственных объектов введите Candidate_Sites_Rings.
• Для Расстояния введите 0,5.
• Для параметра Единицы измерения подтвердите, что выбраны Мили.
• В опции Поле ID выберите ID.

После запуска инструмента вокруг каждого из трех мест-кандидатов добавляются кольца шириной в полмили.

Поскольку для анализа пригодности нужны полигональные входные данные, вы будете использовать эти полумильные кольца для сравнения и оценки трех участков. В рабочем процессе будут использоваться все три типа критериев, но сначала вы создадите слой анализа пригодности.

Инструмент запускается и слой Suitability Analysis Candidate Sites добавляется на панель Содержание. Слой содержит те же пространственные объекты и атрибуты, что и слой Candidate_Sites_Rings, но теперь он может получить доступ к инструментам анализа пригодности.

• В опции Site Layer ID Field выберите ID.
• В качестве Point Features выберите Competitors.
• В опции Criteria Type выберите Minimal Distance.
• Для Типа расстояния подтвердите, что выбрано По прямой.
• Для Единиц измерения подтвердите, что выбраны Мили.

Инструмент запускается и создает критерий для оценки на основе расстояния по прямой линии от каждого места кандидата до ближайшего конкурента. Ранее вы узнали, что спортивные залы и театры привлекают клиентов премиум-класса. Эти клиенты любят посещать тренажерные залы или театры, пока их одежда стирается в прачечной.

Затем вы добавите кинотеатры в качестве критериев на основе точек, отредактировав параметры инструмента.

• В опции Point Features выберите Theaters.
• В опции Criteria Type выберите Count.

Критерий добавляется к каждому местоположению в слое Suitability Analysis Candidate Sites на основе количества театров в каждой кольцевой зоне. Вы снова отредактируете инструмент, чтобы добавить спортивные залы в качестве критерия на основе точек.

Был создан критерий, основанный на количестве спортзалов в каждой кольцевой зоне Suitability Analysis Candidate Sites.

Появится панель инструмента Add Variable Based Suitability Criteria.

Выбранные переменные добавлены на панель Add Variable Based Suitability Criteria.

Выбранные переменные добавляются в качестве критериев. Символы слоя обновляются с учетом новых оценок критериев.

Откроется панель Suitability Analysis. Тут перечислены все критерии, используемые для расчета оценки пригодности.

Наличие временной парковки на существующем рынке, как показано, значительно увеличивает количество клиентов, пользующихся услугой высадки пассажиров премиум-класса, поэтому вы увеличите вес этих критериев.

Блокировка значения гарантирует, что изменения других критериев не повлияют на этот вес.

При изменении веса для критерия все остальные критерии пересчитывают свои веса, чтобы распределение было равномерным. Так как вы заблокировали значения для Tmp Parking Spots и Pct Parking Assigned, эти критерии были исключены из перераспределения, и значения 17 были сохранены.

Вы завершили добавление и оценку критериев. На карте торговая зона с местом-кандидатом с самым высоким рейтингом, основанным на применяемых критериях, залита красным. В этом случае место-кандидат в районе University Lake является идеальным местом.

Далее вы создадите две кольцевые торговые зоны.

• В качестве Входных объектов выберите Candidate Sites.
• В окошке Выходной класс объектов введите Selected_Site_Rings.
• Для Расстояния введите 0,5 и нажмите Enter. В следующем текстовом поле введите 3.
• В опции ID Field выберите ID.

0,5-мильные и 3-мильные зоны торговых колец создаются и добавляются на карту.

Далее вы укажете выходное местоположение.

Далее вы установите значения параметров Опции заголовка отчета. Эти параметры добавляют информацию в заголовки отчета, чтобы указать, какой входной полигон соответствует каждому разделу отображаемых данных.

• В опции Поле хранения идентификатора выберите ID.
• В опции Поле хранения имени выберите Name.
• В опции Поле хранения широты выберите STORE_LAT.
• В опции Поле хранения долготы выберите STORE_LON.
• В опции Поле идентификатора кольца выберите RING.
• В опции Поле описания зоны выберите AREA_DESC.

Этот инструмент расходует кредиты. Перед запуском вам необходимо оценить количество кредитов, чтобы убедиться, что вы не тратите больше кредитов, чем у вас есть.

Инструменту потребуется 40 кредитов. Отображается сумма доступных кредитов на вашем счете.

После завершения работы инструмента появляется сообщение, позволяющее просмотреть более подробную информацию о процессе работы инструмента и открыть историю отчетов. С помощью инструмента подробности, вы можете напрямую щелкнуть выходной каталог, чтобы открыть отчеты.

В нижней части панели Геообработка щелкните Просмотреть подробности.

Появится окно деталей.

Отчет появится в виде PDF-документа.

Отчеты можно просматривать на экране, распечатывать или распространять в виде файлов.

Указатель изменится, и будет добавлен небольшой значок инфографики, чтобы указать, что инструмент активен.

Появится окно инфографики с данными, агрегированными из базовых административных границ объекта.

Шаблон Key Facts отображает краткий обзор важных параметров пригодности. Вы можете выбрать один из множества других шаблонов для просмотра информации на основе добавленных вами переменных пригодности. Вы посмотрите шаблон Eating Places, чтобы увидеть информацию о ресторанах, расположенных поблизости.

Нажатие на плюс и минус в шаблонах позволяет увеличивать и уменьшать масштаб. Наличие ресторанов поблизости может быть привлекательным для клиентов премиум-класса. Полезно понимать тех, которые рядом, а также их удаленность от торговой точки. При наведении указателя мыши на отдельные точки ресторана на карте шаблона, на левой панели подсвечивается их имя и расстояние от центроида кольца.

Наконец, вы просмотрите шаблон Commute Profile для той же области.

Шаблон открывается и заполняется данными, предоставляющими информацию о способах поездок на работу и с работы жителей района. Эта информация графически дополняет результаты анализа пригодности. Данные в сводных отчетах и инфографических шаблонах также подтверждают выбор места расширения бизнеса.