【瑞竣電子報】No.0132 新設的Gogoro換電站該開在哪裡?-三部曲

2016/07/05 | 電子報No.0132期 | Peter 謝啓賢

Gogoro的電池交換站首部曲中,我們以路網分析的方式,展現了現有Gogoro換電站在不同距離的可服務範圍和人口數;二部曲更進一步使用商圈理論的赫夫模式,推算出每個換電站的潛在客群數和實際服務的騎士數量,進而找出高服務需求和低服務需求的站點。但對於商業應用的決策者來說,可能更想知道,如果我今天要新開設店面,那麼到底應該開在哪裡?

本公司長期耕耘商業空間智慧領域,早已建立很多商業分析常用的參考指標,像是交通可及性、商業活動強度、生活型態強度和居住人口強度等等。所以在三部曲我們就整合這些資料,做一個線上版展店決策支援系統,來協助決策者判斷到底店應該開在哪裡。

首先,我們必須先做資料預處理的動作,算出每個區域的開店強度,每個區域的開店強度,會跟這個區域周邊是否有換電站有關,舉例來說如果我家旁邊已經有一個開換電站了,那再開一家的機率可能很低。在二部曲中我們已經推算出每個區域的到店機率,如某個區域到店機率低,代表鄰近區域可能都沒有換電站,因此未來的開店強度可能較高。接著,整合剛剛所說的四個強度指標(交通可及性、商業活動、生活型態和居住人口)資料,這四個指標連同開店強度都轉化為10等分的強度分數(如圖1),這些強度指標都是建在100*100公尺的網格資料內,合計資料量高達52萬多個網格(Gogoro換電站涵蓋的大台北、桃園及新竹地區),當我們點選其中一個網格時,可以得到該網格五項指標的強度分數(如圖2)。

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圖1 資料預處理流程

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圖2 展店決策分析模組

接著,我們應用CartoDB最新的Deep Insights模板功能建立展店決策支援系統,Deep Insights能夠提供線上即時篩選巨量資料展圖的動作,同時依舊保持良好的系統效能。透過簡單的操作(篩選、加總、分類)來進行商業分析,因此如果要發佈巨量資料在地圖上,是一種合適的解決方案。

舉例來說,我們把做好的五個強度指標在Deep Insights進行篩選,設定相關的篩選條件就可以知道應該把店開在哪裡。如下影片,假設Gogoro展店的決策者預計在新北市板橋及中永和地區再開幾個換電站,在Deep Insights的模組中,先設定開店強度要在9以上的區域,主要是希望先濾掉原本已經有設站周邊的區域,可以發現原先在換電站周邊的網格瞬間被濾掉;這時再新增一個篩選條件,同時還需要滿足這個地方商業活動強度要在5以上,這時在僅剩239個網格被選取到;最後再加上一個條件希望這個地方居住人口強度要在8以上;透過這三個條件的交集組合,找出板橋的江子翠、中永和的中山路一帶,可能是Gogoro未來新設換電站可以考慮的地方。

Deep Insights

由於每個決策者對於開店考慮的因素不一樣,CartoDB提供了這樣一個展店決策輔助工具,透過自己的知識經驗去組合不同的因子,找出屬於最適合企業的開店位置。若您對商業智慧選址(Location Intelligence for Business)有更多的興趣,歡迎聯絡我們


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Peter

任職於應用系統事業部,秉持著有圖有真相的真理,習慣將繁瑣的數據整理成易懂的地圖資訊。