分析现有市场中的成功店铺

您将使用 ArcGIS Business Analyst Pro 来分析 9 个当前洗衣和干洗设施点,以了解指示成功店铺的地理属性。

设置数据源

首先,您需要下载并打开一个 ArcGIS Pro 工程包,其中包含有关设施点和客户的数据。 然后,您需要为将使用的 Business Analyst 数据设置数据源。

  1. 下载 Expansion Study.ppkx

    ArcGIS Pro 包将包含工程文件 (.aprk)、工具箱 (.tbx) 以及地理数据库 (.gdb)。

  2. 双击 Expansion Study.ppkx 以在 ArcGIS Pro 中将其打开。 如果出现提示,请登录 ArcGIS 组织账户。
    注:

    如果您没有 ArcGIS Pro 的访问权限或者 ArcGIS 组织账户,请参阅软件访问权限选项

    工程包含密歇根州大急流城现有的 9 个洗衣设施的要素图层,以及客户的要素图层,这些客户具有与其访问的店铺相关的属性。 其中还包含健身房和电影院的要素图层,这些健身房和电影院对于使用您的洗衣服务的客户具有吸引力。 此外,还包含竞争性自助洗衣店位置的要素图层。

    地图窗格显示了密歇根州大急流城的设施点要素和客户要素。

    要了解最成功店铺所呈现的属性,您需要使用 Business Analyst 数据来添加变量。 要访问正确的数据,需将 Business Analyst 数据源设置为使用美国数据。

  3. 在功能区上,单击分析选项卡。 在地理处理组中,单击环境

    “分析”选项卡上的“环境”按钮

    随即显示环境窗口。

  4. 滚动至环境窗口的底部。 在 Business Analyst 下,确认数据源设置为 US (esri2024)
    注:

    如果您的数据源不同,请单击浏览按钮。 在 Business Analyst 数据源窗口中,单击北美洲。 在美国下,选择 Esri 2024,然后单击确定

    “环境”窗口中的“数据源”参数

    注:

    ArcGIS Enterprise 用户需要确保已配置 GeoEnrichment 服务以查看数据源。 要配置服务,可查看配置实用程序服务文档。

  5. 单击确定

    Business Analyst 数据源设置为访问美国的变量。

生成贸易区

在大急流城的市场上,有 2 家店铺的表现优于其他 7 家店铺。 您将使用 Business Analyst 工具箱来查找这些店铺所独有的特性,从而提高销售额。

分析的第一步是在店铺周围创建派生客户贸易区。 这些区域可捕获最接近每家店铺的特定百分比的客户。 或者,交易区可以捕获其他属性,例如销售额。 您创建的第一组贸易区将捕获最接近每家店铺的 70% 的客户。

  1. 在功能区上,单击分析选项卡。 在地理处理组中,单击工具

    “分析”选项卡上的“工具”按钮

    将出现地理处理窗格。

  2. 地理处理窗格中单击工具箱选项卡。

    “工具箱”选项卡

  3. 展开 Business Analyst 工具贸易区。 双击生成派生客户贸易区

    “生成派生客户贸易区”工具

    该工具随即打开。 您需要设置参数以确定每家店铺所捕获的客户数量。 店铺 ID 字段用于将客户与其主要店铺相关联。

  4. 设置以下参数:
    • 对于店铺,选择 Facilities
    • 对于店铺 ID 字段,选择 Store ID
    • 对于客户,选择 Customers
    • 对于关联店铺 ID 字段,选择 Store ID
    • 对于输出要素类,键入 TradeArea_Count
    • 对于半径 (%),键入 70

    “生成派生客户贸易区”工具的参数

    半径值可指示每家店铺将捕获的客户的百分比,以定义店铺贸易区面。 在这种情况下,最接近每家店铺的 70% 的客户都将包含在每个贸易区中。

  5. 单击运行

    随即将显示客户交易区的新图层添加到地图。 贸易区之间没有重叠,即指示按店铺区分顾客,这将非常有用。

    可捕获每家店铺 70% 客户的派生客户贸易区的结果地图

    接下来,您将根据每家店铺客户 70% 的销售额来创建贸易区。 要根据销售额创建交易区,您需要更改工具参数以根据权重而非计数来汇总客户销售额。

  6. 生成派生客户贸易区窗格中,更改以下参数:
    • 对于输出要素类,键入 TradeArea_Sales
    • 对于客户聚合类型,选择 Weight
    • 对于客户权重字段,选择 Sales

    “生成派生客户贸易区”工具的新参数

  7. 单击运行

    随即将显示每家店铺销售总额 70% 的新图层添加到地图。

    可捕获 70% 销售额的派生客户贸易区的结果地图

    在 9 家店铺中,其中 7 家店铺的销售额贸易区小于客户贸易区,另外 2 家店铺的销售额贸易区大致等于客户贸易区。 这指示销售额在客户之间的分布更加均匀,即可从客户获得更多收入。 您将研究 Facilities 图层的属性表,以了解这些店铺与其余店铺之间的所有差异。

  8. 内容窗格中,右键单击 Facilities 并选择属性表

    “属性表”选项

  9. 在属性表中,右键单击 Sales 列标题并选择降序排序

    “降序排序”选项

    销售额最高的两家店铺为 Creston 和 Westside GR。 这两家店铺有两个专用的临时停车位,这就意味着它们不与其他商家共享,从而降低了客户访问其他商家的可能性。 如果没有空置停车位,客户可能会开车到另一家洗衣和干洗店,或者必须等待,直到有车位空出为止。 对于享受高级接送服务的客户而言,便利性具有很大的吸引力,因此专用停车位具有高优先级。

  10. 关闭属性表。
  11. 快速访问工具栏中,单击保存工程按钮以保存您的工程。

    “快速访问工具栏”上的“保存工程”按钮

    提示:

    您也可以按 Ctrl+S 以保存工程。 如果您收到一条消息,说明此工程是使用之前版本的 ArcGIS Pro 创建的,请单击

创建彩色编码地图

租赁住宅百分比相对较高,且人口密度相对较高的地区对商业成功会产生积极影响。 借助彩色编码图层工作流,您可以从 Business Analyst 添加人口统计变量作为分区统计图层,然后可将其用于评估市场机会。 首先,您需要为租户占用单元添加一个图层。

  1. 分析选项卡的工作流组中,单击商业分析

    “商业分析”按钮

  2. 常规工作流下,单击彩色编码图层

    “彩色编码图层”按钮

    数据浏览器窗口随即显示。 其中显示了按类别组织的可用数据。 该数据由工程的数据源决定,您已将其设置为最新的美国数据。 您将搜索所需的特定变量。

  3. 在搜索栏中,输入 Renter,然后按 Enter 键。
  4. 单击 2024 Renter Occupied HUs 以将其选中。 单击 % 以将其选中并确认未选择 #

    Renter Occupied HUs 类别

    注:

    Business Analyst 数据将定期更新。 请使用最新的可用数据。

  5. 单击确定

    随即创建彩色编码图层并将其添加至地图。

    此图层包含多个地理要素,例如州和县。 此图层与比例相关,将根据您查看它的比例来显示最合适的地理要素。 您将更改感兴趣区域以仅覆盖密歇根州,由此可访问附加细节层次。

  6. 符号系统窗格中,对于感兴趣区域,键入 Michigan 并选择 Michigan

    “感兴趣区域”字段中的 Michigan

    地图范围将变为显示整个密歇根州。 将在内容窗格的彩色编码图层图层组下添加附加细节层次。

  7. 内容窗格中,右键单击 Facilities 并选择缩放至图层

    地图随即缩放回您的研究区域。 在此比例下,彩色编码图层使用街区组作为地理元素进行显示。 但是,由于存在许多重叠图层,因此难以阅读该地图。 您需要关闭其中一些图层并对其他图层进行重新排列以提高其可见性。 您还需要重命名彩色编码图层,使其更具描述性。

  8. 内容窗格中,单击 Color Coded Layer 以将其选中。 再次单击它以使其名称可编辑,然后将其重命名为 Renter Occupied HUs

    “内容”窗格中的 Renter Occupied HUs 图层

  9. 取消选中 TradeArea_SalesTradeArea_CountCustomers 图层以将其关闭。
  10. Facilities 图层拖动至 Renter Occupied HUs 图层上方。

    Facilities 图层位于新位置

    Facilities 图层现在可见,但是 Renter Occupied HUs Layer 图层会遮挡底图。 您需要增加透明度以便更易于查看底层街道。

  11. 内容窗格中,选择 Renter Occupied HUs 以将其选中。
  12. 在功能区中,单击彩色编码图层组选项卡。 在效果组中,对于透明度,输入 50 并按 Enter 键。

    “透明度”选项

    图层的透明度随即发生变化。

    地图包含透明彩色编码图层

检查特定店铺

两家店铺位于租赁住宅单元百分比相对较高的区域,以红色阴影表示。 您将选择这两家店铺并进一步进行研究。

  1. 内容窗格中,右键单击 Facilities,指向选择,然后选中将此图层设为唯一可选图层
  2. 单击功能区上的地图选项卡。 在选择组中,单击选择按钮。

    “选择”按钮

  3. 在地图上,围绕红色街区组中的两家店铺绘制一个框。

    围绕两家店铺的选择框

    两家店铺将高亮显示,指示其处于选中状态。

  4. 内容窗格中,确认 Facilities 图层处于选中状态,然后按 Ctrl+T 以打开其属性表。

    属性表中包含所选店铺

    在属性表中,两个所选店铺将以蓝色高亮显示。 这两家店铺正是您之前标识为具有最高销售额的店铺。 他们在此位置的成功表明:租赁住宅百分比相对较高的地区可能对您的新选址有利。

  5. 关闭属性表。

    您将再次运行彩色编码图层工具以添加人口密度数据(另一个可能影响商业成功的变量),并确定两家成功的店铺是否位于人口密度较高的区域。

  6. 内容窗格中,取消选中 Renter Occupied HUs 以将其关闭。
  7. 在功能区上,单击分析选项卡。 在工作流组中,单击商业分析,然后选择彩色编码图层
  8. 数据浏览器窗口中,搜索 Population Density。 选择 2024 Population Density

    Population Density 变量

  9. 单击确定

    随即将彩色编码图层添加至地图。

  10. 符号系统窗格中,对于感兴趣区域,键入 Michigan 并按 Enter 键。
  11. 内容窗格中,将 Color Coded Layer 重命名为 Population Density
  12. 右键单击 Facilities 并选择缩放至图层。 将 Facilities 图层拖动至 Population Density 图层上方。

    现在,您可以比较成功的设施点和人口密度地图。

    绘制“彩色编码图层”工具按区块组显示人口密度的结果地图

    两个业绩最好的店铺也位于人口密度相对较高的区域,以橙色阴影表示。 由红色阴影表示的人口密度较高区域不太可取,因为这些区域通常位于主要城市市场中,这些市场的竞争已达到饱和状态且进入市场的成本高昂。

  13. 单击功能区上的地图选项卡。 在选择组中,单击清除

    “清除”按钮

    系统将不再选择这两家店铺。

  14. 导航组中,单击浏览按钮。

    现在,您可以像往常一样浏览地图,而非选择要素。

  15. 内容窗格中,关闭 Population density 图层。
  16. 保存工程。

您使用了 Business Analyst 工具和数据对已影响两个最成功店铺的变量进行了分析。 接下来,您将应用此信息对周边区域的市场进行适用性分析。


确定合适的市场

先前,您分析了在现有市场中取得成功的商店的特征。 接下来,您将执行适宜性分析,以确定最佳候选市场。 适宜性分析包括添加人口密度等条件、根据条件对商店取得成功的重要程度来对其进行权重,以及根据这些权重计算总得分。 总得分是最终适宜性分析图层的一部分,该图层可划分位置的等级,以确定最佳候选店址。

创建适宜性分析图层

在添加条件之前,您将使用创建适宜性分析图层工具来定义分析区域。 目前,您在密歇根州的大急流城拥有 9 家商店,因此您需要在更为广大的五大湖区内定义分析区域。 该地区包括与苏必利尔湖、密歇根湖、休伦湖、伊利湖和安大略湖接壤的部分州。

  1. 内容窗格中,右键单击 Candidate Markets,然后单击缩放至图层

    Candidate Markets 图层包括美国中西部地区所选县内的潜在市场区域。

    五大湖区内的潜在候选市场县

    您将进行适宜性分析,以确定最佳市场区域。

  2. 在功能区上,单击分析选项卡。 在工作流组中,单击商业分析按钮。
  3. 常规工作流下,选择适宜性分析

    “适宜性分析”按钮

    地理处理窗格中,创建适宜性分析图层工具随即打开。

  4. 对于输入要素,选择 Candidate Markets。 对于图层名称,键入 New Market Suitability Analysis

    “创建适宜性分析图层”工具的参数

  5. 单击运行

    工具运行完成后,会将 New Market Suitability Analysis 图层添加至内容窗格。

  6. 内容窗格中,关闭 Candidate Markets 图层。

添加基于变量的条件

除了将 Business Analyst 中的变量添加为颜色编码图层之外,您还可以在适宜性分析中将变量添加为条件。 您将添加以下变量:

Business Analyst 变量描述

2024 Renter Occupied HUs (Housing Units): Percentage

2021 年租户占用单元的百分比

2024 Daytime Population Density

仅在工作时间内呈现的每平方英里人口密度

2022 Workers 16+: Walked (ACS 5-Yr): Percentage

年龄为 16 岁或以上的步行上班人口所占百分比,根据美国人口普查局美国社区调查 (ACS) 确定

2022 Workers 16+: Public Transportation (ACS 5-Yr): Percentage

年龄为 16 岁或以上的乘坐公共交通工具上班人口所占百分比,根据美国人口普查局美国社区调查 (ACS) 确定

2024 Coin-Op Apparel Laundry & Dry Cleaning: Index

与平均消费者相比,人们在该项服务上的消费趋势

2024 Apparel Laundry/Dry Cleaning: Index

与平均消费者相比,人们在该项服务上的消费趋势

注:

如需阅读更多有关 Business Analyst 中可用变量的信息,请参阅 Business Analyst 变量和报表列表

  1. 内容窗格中,选择 New Market Suitability Analysis
  2. 在功能区上,单击适宜性分析选项卡。

    “适宜性分析”上下文选项卡

  3. 条件组中,单击添加条件按钮。

    “添加条件”按钮

    地理处理窗格中,添加基于变量的适宜性条件工具随即出现。

  4. 对于变量,单击“添加”按钮。

    “添加”按钮

    数据浏览器窗口随即显示。

  5. 数据浏览器窗口中,搜索并选择以下变量。
    • 2024 Renter Occupied HUs - 选择 % 并取消选择 #
    • 2024 Population Density

    数据浏览器会在所选变量窗口中持续追踪您的选择。 您可以随时打开此窗口,以查看或编辑您的选择。

  6. 单击所选变量按钮。

    数据浏览器窗口中的“所选变量”按钮

    该窗口将显示您之前选择的两个变量。 所选变量按钮还可显示所选变量的总数。

  7. 单击所选变量按钮以关闭窗口。
  8. 搜索 Apparel 并选择以下变量:
    • 2024 Coin-Op Apparel Laundry/Dry Cleaning - 选择指数并取消选择 #
    • 2024 Apparel Laundry/Dry Cleaning - 选择指数并取消选择 #

    选为指数的 Coin-Op Apparel Laundry/Dry Cleaning 和 Apparel Laundry/Dry Cleaning 变量

    对于步行到店的客户,Coin-Op Apparel Laundry/Dry Cleaning 变量将用作代理变量。 对于驾车到店的客户,相关的 Apparel Laundry/Dry Cleaning 变量将用作代理变量。

    与全国平均数相比,指数变量用于衡量参与某特定地区活动的可能性,用指数值 100 表示。 指数高于 100 就意味着该区域的人们更有可能参与该活动。 指数为 200 则表明居民参与活动的可能性是全国平均水平的两倍。

  9. 搜索工人。 选择以下变量:
    • 2022 Workers 16+: Walked (ACS 5-Yr) - 选择 % 并取消选择 #
    • 2022 Workers 16+: Public Transportation (ACS 5-Yr) - 选择 % 并取消选择 #

    ACS Workers 16+: Public Transportation 和 ACS Workers 16+: Walked 变量

    使用自助式机器的步行客户与步行或乘坐公共交通工具的通勤者所占百分比相对较高的区域之间存在正相关关系。

  10. 确认已选中六个变量,然后单击确定

    所选变量将显示在添加基于变量的适宜性条件窗格中。

    “添加基于变量的适宜性条件”工具的参数

    在运行该工具之前,您需要保存变量列表,以便在后续分析中再次快速访问这些变量。

  11. 在列表下,单击保存列表。 将该列表命名为 Laundry Market Criteria,然后单击确定
  12. 单击运行

    工具运行完成后,变量将作为属性添加到 New Market Suitability Analysis 图层,且该图层会更新其符号系统以显示这些变量的值。

    地图显示了重新计算的候选市场

    这些不是市场区域的最终得分。 您需要添加有关竞争对手和城市大小的详细信息。

添加基于点图层的条件

接下来,您将添加有关中型城市和竞争对手的条件。 现在普遍认为中型城市(其定义为人口介于 10 万和 35 万之间的城市)和竞争对手较少的区域具有利于企业成功的优势。 与此相反的是,大型城市的竞争往往饱和,且进入市场的成本高昂。

  1. 在功能区适宜性分析选项卡的条件组中,单击添加条件下拉菜单,然后选择添加点图层

    “添加点图层”选项

  2. 添加基于点图层的适宜性条件窗格中,设置以下参数:
    • 对于输入适宜性分析图层,选择 New Market Suitability Analysis
    • 对于店址图层 ID 字段,选择 IDField
    • 对于点要素,选择竞争对手

    “添加基于点图层的适宜性条件”工具的参数

  3. 单击运行

    每个候选市场都将根据其中竞争对手的计数进行评分。 接下来,您将添加中型城市的计数条件,即质心点。 质心是指要素的几何中心;在此例中,质心将是城市的中心点。

  4. 对于点要素,选择中型城市

    “添加基于点图层的适宜性条件”工具的“中型城市”的参数

  5. 单击运行

    现在,用于候选市场适宜性分析的所有条件均已添加。

  6. 内容窗格中,确认选择 New Market Suitability Analysis
  7. 适宜性选项卡的条件组中,单击适宜性分析窗格

    “适宜性分析窗格”按钮

    适宜性分析窗格随即显示。

    此窗格中列出了您从 Business Analyst 添加的每个基于变量的条件以及基于两个点的条件。 最初,所有条件的权重都均等分布,但您可以调整此数字,以指示某条件具有更大或更小的重要性。 现在,您需要调整竞争对手变量的影响。

  8. 适宜性分析窗格中,对于竞争对手计数,将影响更改为负面

    “竞争对手计数”的“影响”参数

    默认情况下,影响将设置为正面,从而导致值越高,所获得的得分越高。 由于竞争较少的候选市场更具吸引力,将影响设置为负面后,值越低,所返回的得分越高。 系统会自动计算新的适宜性得分,并将其反映在地图中。

    结果地图将显示候选市场的最终排名。

    每个候选市场的最终适宜性得分将从以下三个位置返回:地图、属性表和内容窗格。 您将从属性表中选择得分最高的候选项,然后缩小分析区域的范围。

  9. 内容窗格中,右键单击 Candidate Sites 并选择属性表
  10. 在属性表中,右键单击 Final Score 并选择降序排序
    注:

    您可能需要向右滚动才能找到属性。

  11. 选择第一行,然后单击缩放至

    “缩放至”按钮

    适宜性得分最高的市场区域位于威斯康星州的戴恩县。

    已符号化的适宜性得分最高的戴恩县

  12. 关闭属性表和适宜性分析窗格。 保存工程。

通过使用相关条件执行适宜性分析,您已成功缩小了对新市场扩张的搜索范围。 接下来,您将对子市场和潜在候选店址应用相同的条件,从而进一步执行此分析。


确定合适的子市场

先前,您使用 ArcGIS Pro 中的 Business Analyst 工具执行了适宜性分析,以选择合适的市场区域。 接下来,您将探索戴恩县内子市场的适宜性。 子市场的大小相当于区块组,区块组是人口普查区域的分区,也是报告人口统计数据的最小地理单位。 选择合适的子市场后,您将使用相同的适宜性分析方法来确定指定的候选店址。

生成区块组

要探索子市场,您需要使用根据叠加生成地理要素工具在戴恩县中添加区块组。 运行时,如果选择了单个要素(例如县),则该工具将仅返回该县内的区块组地理要素。

  1. 在地图上,确认已选择代表戴恩县的要素。
    注:

    如果未选择戴恩县,您可以使用属性表或选择工具将其选中。

  2. 地理处理窗格中,单击后退按钮。

    “返回”按钮

  3. 搜索生成地理要素,然后选择根据叠加生成地理要素

    “根据叠加生成地理要素”地理处理工具

  4. 根据叠加生成地理要素工具窗格中,设置以下参数:
    • 对于地理级别,选择区块组 (US.BlockGroups)
    • 对于输入要素,选择 New Market Suitability Analysis\Candidate Sites
    • 对于 ID 字段,选择 IDField
    • 对于输出要素类,键入 Submarkets
    • 对于关系,选择中心在要素范围内

    “根据叠加生成地理要素”工具的参数

    由于使用所选记录已打开,因此该工具将仅在戴恩县(所选县)上运行。

  5. 单击运行

    工具运行后,Submarkets 图层将添加至内容窗格并显示在地图上。

    地图上戴恩县的子市场

    注:

    Submarkets 图层的默认符号系统可能与示例图像有所不同。

创建适宜性分析图层

要识别扩张潜力最大的子市场,您需要根据 Submarkets 图层创建适宜性分析图层。 您将使用先前用于选择市场位置的相同适宜性分析条件。

  1. 在功能区上,单击分析选项卡。 在工作流组中,单击 Business Analysis 然后选择适宜性分析
  2. 创建适宜性分析图层工具窗格中,对于输入要素,选择 Submarkets。 对于图层名称,键入 Submarket Suitability Analysis

    子市场的“创建适宜性分析图层”工具的参数

  3. 单击运行

    Submarket Suitability Analysis 图层随即添加到内容窗格中。

  4. 内容窗格中,关闭 SubmarketsNew Market Suitability Analysis 图层。

添加基于变量的条件

您将向 Sub Market Suitability Analysis 图层添加之前在 New Market Suitability Analysis 图层中使用的相同的基于变量的条件。

  1. 内容窗格中,选择 Sub Market Suitability Analysis 图层。
  2. 在功能区上,单击适宜性分析选项卡。 在条件组中,单击添加条件下拉菜单并选择从数据浏览器添加变量

    添加基于变量的适宜性条件窗格随即显示。

  3. 单击变量旁边的添加按钮。

    数据浏览器窗口随即显示。 您计划选择与确定合适的市场时所使用的相同 6 个变量。 由于您已将这些变量另存为列表,因此您可以快速访问这些变量,而无需单独将其选中。

  4. 数据浏览器窗口中,单击变量列表选项卡。

    “变量列表”选项卡

  5. 双击 Laundry Market Criteria (6)。 选中 Laundry Market Criteria 旁的复选框以选择列表中的所有 6 个变量。

    在 Laundry Market Criteria 列表中选择所有变量

  6. 单击确定

    随即将 6 个变量添加至添加基于变量的适宜性条件工具窗格。

    包含 6 个变量的工具窗格

  7. 单击运行

    随即将变量添加至 Submarket Suitability Analysis 图层作为要进行加权的条件。 图层将自动重新计算适宜性得分并更新图层符号系统。 计算结果表明,该县中心附近存在一个适宜性较高的区块区域聚类,以红色阴影显示。

    结果地图显示了子市场适宜性分析结果

    您将调整 Sub Market Suitability Analysis 图层的透明度,以便更好地了解这些社区的特征。

  8. 内容窗格中,选择 Submarket Suitability Analysis 图层。
  9. 在功能区上,单击图层组选项卡。 在效果组中,将图层透明度调整为 70% 并按 Enter 键。

    底图现在更加明显。

  10. 进行放大并探索这座城市。

    该区域包括威斯康星州麦迪逊市,这是一个人口介于 10 万和 30 万之间的中等城市。 此外,威斯康星大学麦迪逊分校坐落于此,这可能表明这里的人流量很大。

    放大到适宜性得分最高的区块组的地图。

    既然您已经确定了可进行扩张的社区,您现在即可查看可用的商业店址。 您将分析三个可用店址,以确定理想位置。

  11. 保存工程。

您已将市场分析范围缩小到威斯康星州麦迪逊市周围的子市场。 接下来,您将应用相同的适宜性条件来确定合适的候选店址。


最终确定候选店址

先前,您在威斯康星州麦迪逊市确定了一个合适的子市场。 您将应用相同的适宜性条件来确定具体的候选店址,以扩展您的业务信息。

生成贸易区域环

在开始最终分析之前,您将在三个店址中的每个店址周围创建半英里的环。

  1. 内容窗格中,打开 Candidate Sites 图层。
  2. 地理处理窗格中,单击后退按钮。

    “返回”按钮

  3. 搜索并打开生成贸易区域环工具。
    提示:

    您可以使用搜索栏搜索该工具,也可以在贸易区工具箱中进行查找。

  4. 生成贸易区域环工具窗格中,设置以下参数:
    • 对于输入要素,选择 Candidate Sites
    • 对于输出要素类,输入 Candidate_Sites_Rings
    • 对于距离,键入 0.5
    • 对于距离单位,确认选择英里
    • 对于 ID 字段,选择 ID

    “生成贸易区域环”工具的参数

  5. 单击运行

    工具运行后,系统将在三个候选店址中的每一个周围添加半英里的环。

    地图上三个候选店址周围存在 0.5 英里的环

    由于适宜性分析需要面输入,这些半英里的环将用于比较三个店址和为其评分。 工作流将使用全部三类条件,但首先需要创建适宜性分析图层。

  6. 在功能区上,单击分析选项卡。 在工作流组中,单击 Business Analysis 然后选择适宜性分析
  7. 创建适宜性分析图层工具窗格中,对于输入要素,选择 Candidate_Sites_Rings。 对于图层名称,键入 Suitability Analysis Candidate Sites

    “创建适宜性分析图层”工具的参数

  8. 单击运行

    该工具将运行,并将 Suitability Analysis Candidate Sites 图层添加到内容窗格中。 该图层具有与 Candidate_Sites_Rings 相同的要素和属性,但现在可以访问适宜性分析工具。

  9. 内容窗格中,关闭 Candidate_Sites_Rings

添加基于字段的条件

您将使用候选店址属性​​来设置基于字段的条件,以确定临时停车位的可用性和独占性。 您对现有商店的分析表明,这些属性与高级送机服务用户的较高销售额相关。

具体来说,您将使用以下属性:

  • Tmp Parking Spots - 可用的临时停车位数量
  • Pct Parking Assigned - 专门为商店分配的临时停车位百分比
  1. 内容窗格中,选择 Suitability Analysis Candidate Sites 图层。
  2. 在功能区上,单击适宜性分析选项卡。 在条件组中,单击添加条件下拉菜单,然后选择从输入图层添加字段

    随即显示添加基于字段的适宜性条件窗格。

  3. 添加基于字段的适宜性条件窗格中,设置以下参数:
    • 对于输入适宜性分析图层,确认选择 Suitability Analysis Candidate Sites
    • 对于字段,选择 Tmp Parking SpotsPct Parking Assigned

    “添加基于字段的适宜性条件”工具的参数

  4. 单击运行

    Suitability Analysis Candidate Site 图层符号系统将根据两个选定属性进行更新。

    基于条件格式化的环

添加基于点图层的条件

接下来,您将添加基于点图层的条件,以根据与剧院、健身房和竞争对手的邻近性为每个店址评分。

  1. 如有必要,请在内容窗格中选择 Suitability Analysis Candidate Sites
  2. 适宜性分析选项卡的条件组中,单击添加条件下拉菜单,然后选择添加点图层
  3. 添加基于点图层的适宜性条件窗格中,设置以下参数:
    • 对于店址图层 ID 字段,选择 ID
    • 对于点要素,选择竞争对手
    • 对于条件类型,选择最小距离
    • 对于距离类型,确认选择直线
    • 对于测量单位,确认选择英里

    “添加基于点图层的适宜性条件”工具的参数

  4. 单击运行

    该工具随即运行,并根据从每个候选店址到最近的竞争对手的直线距离来创建要评分的条件。 之前,您已经了解到健身房和剧院对于高级送机服务客户具有吸引力。 这些客户习惯在接受洗衣服务的同时去健身房或剧院消费。

    接下来,您将通过编辑工具参数将剧院添加为基于点的条件。

  5. 添加基于点图层的适宜性条件工具窗格中,设置以下参数:
    • 对于点要素,选择剧院
    • 对于条件类型,选择计数

    “添加基于点图层的适宜性条件”工具中剧院的参数

  6. 单击运行

    根据每个环形区域内的剧院数量,将条件添加到 Suitability Analysis Candidate Sites 图层中的每个位置。 您将再次编辑该工具,以将健身房添加为基于点的条件。

  7. 添加基于点图层的适宜性条件工具窗格中,为点要素选择健身房
  8. 单击运行

    已创建基于每个 Suitability Analysis Candidate Sites 环形区域内健身房计数的条件。

添加基于变量的条件

最后一种将添加到 Suitability Analysis Candidate Sites 图层的条件为基于变量的条件。 您将使用与之前适宜性分析相同的变量列表。

  1. 如有必要,请在内容窗格中选择 Suitability Analysis Candidate Sites
  2. 适宜性分析选项卡的条件组中,单击添加条件下拉菜单并选择从数据浏览器添加变量

    添加基于变量的适宜性条件工具窗格随即显示。

  3. 单击变量旁边的添加按钮。
  4. 数据浏览器窗口中,单击变量列表选项卡,然后双击 Laundry Market Criteria (6)
  5. 选中 Laundry Market Criteria 旁的复选框以选择列表中的所有 6 个变量。 单击确定

    选定的变量将添加到添加基于变量的适宜性条件窗格中。

    变量列表

  6. 单击运行

    所选变量将添加为条件。 图层符号系统将进行更新以反映新的条件得分。

调整适宜性条件权重

在计算最终得分之前,您将查看适宜性分析窗格中的所有适宜性条件。 您将为条件分配权重值,以使更重要的条件对适宜性得分产生更大的影响。

  1. 内容窗格中,确保选择 Suitability Analysis Candidate Sites 图层。 在适宜性分析选项卡的条件组中,单击适宜性分析窗格

    适宜性分析窗格随即显示。 其中列出了用于计算适宜性得分的所有条件。

    可显著增加高级送机服务客户的现有市场中的临时停车情况已经显示,因此需要增大这些条件的权重。

  2. 适宜性分析窗格中,单击设置

    “设置”选项卡

  3. 单击加权选项卡。
  4. 对于 Tmp Parking Spots 条件,将权重更改为 17%。 单击锁定按钮。

    Tmp Parking Spots 条件的权重

    锁定该值可确保对其他条件的更改不会影响此权重。

  5. 对于 Pct Parking Assigned,将权重更改为 17。 单击锁定按钮。

    当条件的权重发生变化时,所有其他条件都会重新计算其权重,以使其分布平均。 由于您锁定了 Tmp Parking SpotsPct Parking Assigned 的值,这些条件被排除在重新分布范围之外,并保留了值 17。

    您已完成添加条件以及对条件进行加权。 在地图上,根据应用的条件,等级最高的候选店址贸易区域会以红色阴影显示。 在此例中,University Lake 候选项为理想店址。

  6. 内容窗格中,关闭 Submarket Suitability Analysis 图层。

    候选店址适宜性分析的地图结果

  7. 保存工程。

您已将搜索范围从九个候选市场缩小为最适宜市场中的理想社区,然后确定了最佳店址。 接下来,为了进一步验证您的结果,您将针对所选店址创建一系列信息图表和汇总报表。


生成汇总报表

先前,您确定了企业拓展的最终店址。 接下来,您将生成信息图表和报表,以便更加了解该店址。 在运行汇总报表和信息图表之前,您将再次运行生成贸易区域环工具,以 0.5 英里和 3 英里为距离创建两个圆环。 0.5 英里贸易区域表示潜在步行客户的区域,而 3 英里贸易区域表示潜在驾驶客户的区域。

生成贸易区域环

创建贸易区域之前,您将选择得分最高的候选店址,以便在创建贸易区域时限制于单个位置。

  1. 内容窗格中,将 Candidate Sites 图层拖至绘制顺序列表的顶部。

    Candidate Sites 图层位于“绘制顺序”列表的顶部

  2. 右键单击 Candidate Sites 图层,指向选择,然后选择将此图层设为唯一可选图层
  3. 在功能区地图选项卡的选择组中,单击选择按钮。
  4. 单击大学湖候选店址点要素(即地图中心深红色环围绕的区域)以将其选中。

    得分最高的候选店址:大学湖

    接下来,您将创建两个环形贸易区。

  5. 地理处理窗格中,单击后退按钮。 搜索并打开生成贸易区域环工具。
  6. 设置以下参数:
    • 对于输入要素,选择 Candidate Sites
    • 对于输出要素类,输入 Selected_Site_Rings
    • 对于距离,输入 0.5,然后按 Enter 键。 在下一个文本框中,键入 3
    • 对于 ID 字段,选择 ID

    “生成贸易区域环”工具的参数

  7. 单击运行

    0.5 英里和 3 英里的贸易区域环已创建并添加至地图。

  8. 内容窗格中,关闭 Suitability Analysis Candidate Sites 图层。

    大学湖地点周围 0.5 英里和 3 英里的贸易区域环地图

创建汇总报表

您将使用贸易区域环作为创建汇总报表的输入。

  1. 地理处理窗格中,单击后退按钮。 搜索并打开汇总报表工具。
  2. 汇总报表工具窗格中,对于边界图层,选择 Selected_Site_Rings
  3. 对于创建报表,添加社区概况人口统计和收入概况住房概况市场概况

    “创建报表”参数

    接下来,您将指定输出位置。

  4. 对于输出文件夹,单击浏览按钮。

    “浏览”按钮

  5. 输出文件夹窗口的工程下,单击文件夹并选择 Expansion_Study。 单击确定

    接下来,您将设置报表表头选项参数的值。 这些参数将向报表表头添加信息,以表示哪个输入多边形对应显示数据的各个部分。

  6. 展开报表表头选项部分并设置以下参数:
    • 对于店铺 ID 字段,选择 ID
    • 对于店铺名称字段,选择 Name
    • 对于店铺纬度字段,选择 STORE_LAT
    • 对于店铺经度字段,选择 STORE_LON
    • 对于环 ID 字段,选择 RING
    • 对于区域描述字段,选择 AREA_DESC

    “汇总报表”工具报表表头选项

    此工具会消耗配额。 在运行之前,您需要估算配额,以确保您消耗的配额不会超过可用配额。

  7. 在工具顶部,单击估算配额

    “估算配额”按钮

    此工具将消耗 40 个配额。 将显示您帐户中的可用配额。

    注:

    如果您的配额不足,无法运行该工具,请联系您的 ArcGIS 组织管理员以帮助获取更多配额。

  8. 单击运行

    工具运行完成后,您可以通过提示消息查看有关工具进程的更多详细信息并打开报表历史记录。 通过工具详细信息,您可以直接单击输出目录以打开报表。

    地理处理窗格的底部,单击查看详细信息

    “查看详细信息”按钮

    随即出现详细信息窗口。

  9. 在详细信息窗口中,单击参数选项卡。 对于输出文件,单击以 Community Profile.PDF 结尾的第一个目录。

    报表显示为 PDF 文档。

    大学湖的住房概况汇总报表

    可以在屏幕上查看报表,也可以将报表打印或共享为文件。

  10. 关闭报表并返回到 ArcGIS Pro
  11. 关闭详细信息窗口并保存工程。

创建信息图表

接下来,您将创建一系列信息图表,以便更好地理解拓展店址周围邻域的特征。 信息图表是增强的以图形方式显示的屏幕显示报表,可通过单击点、线或面进行创建。

  1. 单击功能区上的地图选项卡。 在查询组中,单击信息图表按钮。

    “信息图表”按钮

    指针将更改,且随即显示一个小的信息图表图标以表示工具处于活动状态。

  2. 单击 University Lake 要素(与在店址周围创建环之前选择的要素相同)。

    随即出现信息图表窗口,用于显示从要素的基础行政边界聚合的数据。

    注:

    数据通过“数据分配”进行聚合,可参阅数据分配文档以获取详细信息。

    大学湖主要概况的信息图表

    Key Facts 模板显示了重要适宜性变量的快速概览。 您可以从一系列其他模板中进行选择,以基于您添加的适宜性变量查看信息。 您将查看 Eating Places 模板以了解有关该位置附近餐馆的信息。

    注:

    Business Analyst 数据将定期更新。 更新可能导致信息图表和报告编号稍有不同。

  3. 对于模板,选择 Eating Places

    大学湖餐饮场所信息图表

    单击模板中的加号和减号可以放大或缩小模板。 附近餐厅可为您的高级下客服务客户带来吸引力。 这对于了解附近有哪些人以及他们与商店的距离十分有用。 指向模板地图中的各个餐厅点将在左侧窗格中高亮显示其名称以及与环形质心的距离。

    最后,您将查看相同区域的 Commute Profile 模板。

  4. 对于模板,选择 Commute Profile

    大学湖通勤数据信息图表

    模板随即打开并填充数据,提供关于区域居民通勤趋势的信息。 该信息以图形方式补充适宜性分析的结果。 汇总报表和信息图表模板中的数据将进一步支持您进行拓展店址选择。

  5. 关闭窗口。
  6. 保存工程。

在此教程中,您分析了绩效最佳的商店以确定其独特的特征,并将此标准和其他已知标准用于搜索最合适的拓展市场。 然后,您在所选市场中创建子市场并对其进行分析,以将搜索范围缩小到最合适的邻域。 您的最终适宜性分析将在可用的商业地点进行以确定最佳位置。 最后,您运行了汇总报表和信息图表,以验证店址选择并创建了要分享的支持信息。

您可以在教程库中找到更多教程。