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Huff-Modell

Mit der Business Analyst-Lizenz verfügbar.

Zusammenfassung

Erstellt eine Wahrscheinlichkeitsoberfläche zum Vorhersagen des Umsatzpotenzials eines Gebiets auf Basis von Entfernung und eines Attraktivitätsfaktors.

Das Huff-Modell lässt sich für die folgenden Zwecke nutzen:

  • Marktpotenzial schätzen.
  • Marktpotenzial definieren und analysieren.
  • Wirtschaftliche Auswirkungen eines neuen Standorts beurteilen.
  • Umsatz und Potenzial vorhandener Filialen und Outlets vorhersagen.
  • Die Auswirkungen von Änderungen hinsichtlich Wettbewerb und Umwelt auf die Performance der Outlets beurteilen.

Verwendung

  • Der Parameter-Layer Eingabe-Einrichtungs-Features ist ein Punkt-Layer zur Darstellung der Mitbewerber oder der vorhandenen Filialen.

  • Der Parameter-Layer Eingabe-Kandidaten-Features ist ein Punkt-Layer zur Darstellung der potenziellen Filialen im Layer, die ausgewertet werden sollen.

  • Das Werkzeug Huff-Modell berücksichtigt bei einer Analyse alle Standorte im Parameter-Layer Eingabe-Einrichtungs-Features, aber nur ein Feature im Parameter-Layer Eingabe-Kandidaten-Features. Die Standorte in einer Analyse können Sie einschränken, indem Sie entweder den Parameter-Layer Eingabe-Einrichtungs-Features oder den Parameter-Layer Eingabe-Kandidaten-Features auswählen.

  • Der Attraktivitätswert, der für die Analyse verwendet wird, muss in den Parameter-Layern Eingabe-Einrichtungs-Features und Eingabe-Kandidaten-Features dasselbe Feld sein.

  • Der Parameter-Layer Eingabe-Absatzpotenzial-Features kann ein Punkt-Layer oder ein Polygon-Layer mit einem numerischen Feld zur Darstellung des Umsatzpotenzials sein. Er kann zum Beispiel auf dem verfügbaren Einkommen oder der Bevölkerung oder einer beliebigen anderen Variable basieren.

  • Das Werkzeug Layer anreichern kann verwendet werden, um den Parameter-Layer Eingabe-Absatzpotenzial-Features abzuleiten.

  • Die geodätische Entfernung wird für die Berechnung von Entfernungen verwendet.

Syntax

HuffModel(in_facility_features, facility_id_field, in_candidate_features, candidate_id_field, in_sales_potential_features, sales_potential_id_field, sales_potential_field, out_feature_class, attractiveness_variables, distance_exponent, {distance_type}, {distance_units}, {out_distance_matrix}, {travel_direction}, {time_of_day}, {time_zone})
ParameterErklärungDatentyp
in_facility_features

Ein Eingabe-Punkt-Feature-Layer, der Standorte vorhandener Einrichtungen darstellt. Dies ist das erste Feature aus dem Layer oder, wenn eine Auswahl verfügbar ist, das ausgewählte Feature.

Feature Layer
facility_id_field

Ein eindeutiges ID-Feld für vorhandene Einrichtungen.

Field
in_candidate_features

Ein Eingabe-Punkt-Feature-Layer, der Standorte geeigneter neuer Einrichtungen darstellt. Dies ist das erste Feature aus dem Layer oder, wenn eine Auswahl verfügbar ist, das ausgewählte Feature.

Feature Layer
candidate_id_field

Ein eindeutiges ID-Feld für geeignete Einrichtungen.

Field
in_sales_potential_features

Ein Eingabe-Punkt- oder -Polygon-Feature-Layer, der zur Berechnung des Umsatzpotenzials verwendet wird. Dies sind entweder alle Features aus einem Layer oder, wenn eine Auswahl verfügbar ist, nur ausgewählte Features.

Feature Layer
sales_potential_id_field

Ein eindeutiges ID-Feld für Absatzpotenzial-Features.

Field
sales_potential_field

Das Feld, das die Werte enthält, die zur Berechnung des Umsatzpotenzials verwendet werden.

Field
out_feature_class

Die Ausgabe-Feature-Class, die die Ergebnisse des Werkzeugs enthalten soll. Diese Ergebnisse stellen die Wahrscheinlichkeit von Verkäufen dar.

Feature Class
attractiveness_variables
[[existing_facilities_value, candidates_location_value, exponent],...]

Die Attributfelder, die die Attraktivität jedes Mitbewerbers angeben. In vielen Fällen wird die Größe der Einrichtung stellvertretend für die Attraktivität in Form einer Tabelle mit mehreren Werten verwendet.

Eine zusätzliche Attraktivitätsvariable ist erforderlich. Das Attraktivitätsfeld muss im Layer mit den vorhandenen Einrichtungen (Mitbewerber) und im Layer mit den geeigneten Einrichtungen vorhanden sein.

  • existing_facilities_value: Numerisches Feld im Parameter-Layer in_facility_features zur Darstellung der Attraktivität.
  • candidates_location_value: Numerisches Feld im Parameter-Layer in_candidate_features, der dem Attraktivitätswert im Parameter-Layer in_facility_features entspricht. Für die Entfernung ist kein übereinstimmendes Feld erforderlich.
  • exponent: Der Wert, der bestimmt, mit welchem Faktor die Variable in den Attraktivitätswert eingeht. Der Standardwert ist 1.
Value Table
distance_exponent

Der Entfernungsexponent ist in der Regel eine negative Zahl, da die Attraktivität mit zunehmender Entfernung abnimmt. Der Standardwert ist -1,5.

Double
distance_type
(optional)

Der zu verwendende Typ der Entfernung basierend auf der Art der Anfahrt. Der Standardwert lautet Gerade Linie.

String
distance_units
(optional)

Die Einheiten für die Messung der Entfernung, die beim Berechnen der Entfernung verwendet werden sollen.

String
out_distance_matrix
(optional)

Name und Position der Matrixtabelle der Entfernungsberechnungen. Die IDs für die Parameter Eingabe-Einrichtungs-Features und Eingabe-Kandidaten-Features müssen eindeutig sein.

Table
travel_direction
(optional)

Gibt die zu verwendende Reiserichtung zwischen Filialen und Absatzpotenzial-Features an.

  • TOWARD_STORESVerwendet wird die Reiserichtung von Absatzpotenzial-Features zu Filialen. Dies ist die Standardeinstellung.
  • AWAY_FROM_STORESVerwendet wird die Reiserichtung von Filialen zu Absatzpotenzial-Features.
String
time_of_day
(optional)

Das Datum mit Uhrzeit, das beim Berechnen der Entfernung verwendet werden soll.

Date
time_zone
(optional)

Gibt die Zeitzone an, die für den Parameter Zeitpunkt verwendet werden soll.

  • TIME_ZONE_AT_LOCATIONVerwendet wird die Zeitzone, in der sich die Gebiete befinden. Dies ist die Standardeinstellung.
  • UTCVerwendet wird die koordinierte Weltzeit (UTC).
String

Abgeleitete Ausgabe

NameErklärungDatentyp
out_predicted_sales

Das Ausgabemodell.

Double

Codebeispiel

HuffModel – Beispiel (Python-Fenster)

Das folgende Skript im Python-Fenster veranschaulicht, wie Sie die Funktion HuffModel verwenden.

import arcpy
arcpy.ba.HuffModel("starbucks_layer", "IDField", "potential_store_layer", "IDField", "HuffModelTestData.gdb\CT", "IDField", "TOTPOP_CY", "Starbucks_HuffModel", "SALES # 1", -1.5, "STRAIGHT_LINE_DISTANCE", "MILES", None, "TOWARD_STORES", None, "TIME_ZONE_AT_LOCATION")

Lizenzinformationen

  • Basic: Erfordert Business Analyst
  • Standard: Erfordert Business Analyst
  • Advanced: Erfordert Business Analyst

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