【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及網點布局領域，尤其涉及一種基于空間聚類分析的網點布局方法、裝置及電子設備。
技術介紹
1、區位理論源于古典經濟學，是空間選擇及空間內經濟活動的組合理論，區位理論廣泛地應用于城市土地利用、廠址選擇、商業服務業網點設置、城市體系和區域規劃等各個方面，具有兩層內涵：一層是經濟行為的空間選擇；另一層是空間內經濟活動的有機組合，前者可稱為布局區位論，后者可稱為經營區位論。這兩種區位理論在研究程序、方法等方面存在著一定的差異。布局區位理論是區位主體己知，根據區位主體本身固有的特征出發，來分析適合該區位主體的可能空間，然后從中優選最佳區位，經營區位理論正好相反，大的區位空間已知，依據該空間的地理特性、經濟和社會狀況等因素，來研究區位主體的最佳組合方式和空間形態。
2、經典選址方法需要考慮人口因素、商圈環境、交通因素以及競爭因素，在人口因素中，主要是人口流動和人口密度，能夠作為快消品營銷的重要參考；在商圈環境中，主要是考慮商業poi的數量、距離，若規模可以獲取，則進行權重的賦值；在交通因素中，將推薦店鋪設置在道路兩旁，在適宜性相同的地區，將店鋪設置在等級更高的道路邊；在競爭因素中，在有限區域內，過多和過于激烈的競爭卻會使零售商付出極大的代價。經典選址方法的缺陷或困難來自實現層面，例如數據難以統計獲取，人口因素中的人流量可以采用蹲點統計的方法，但是備選地點較多時，成本會很高。而至于人口因素中的消費習慣、平均收入等數據則無法直接統計獲得；又例如，權重難以客觀量化，對于商圈環境、交通因素等可以采用專家評分法來進行量化，但是評
3、而目前并沒有一種能夠解決上述技術問題的技術方案，并沒有一種基于空間聚類分析的網點布局方法、裝置及電子設備。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種基于空間聚類分析的網點布局方法、裝置及電子設備，通過門店銷量數據構建銷量空間聚類，對各個地區各網點的潛在銷量進行預測，并確定出網點布局以及所布局網點中目標產品的產品配置數量，以滿足用戶實際需求。
2、第一方面，本專利技術提供了一種基于空間聚類分析的網點布局方法，包括：
3、從目標熱點區域中，根據歷史銷量數據確定所有目標產品的種類，所述目標熱點區域是在預設區域中根據所有候選產品對應的每一熱力圖確定的，每一熱力圖是根據每一候選產品在不同門店中的所有歷史銷量數據確定的；
4、利用k-means聚類算法處理所述目標熱點區域中所有目標產品的歷史銷量數據，得到標準網格聚類中心，網格化處理所述目標熱點區域，確定每一子網格區域，對于每一子網格區域，利用k-means聚類算法處理所述子網格區域中所有目標產品的歷史銷量數據，得到網格聚類中心中每一目標產品的銷量，計算所述網格聚類中心與所述標準網格聚類中心之間的方差值，利用核密度分析處理所述子網格區域，得到每一目標產品的聚集性區域；
5、利用所述方差值以及所述聚集性區域調整每一目標產品的銷量，得到所述子網格區域中每一目標產品的調整后銷量，劃分所述子網格區域為所有漁網區域，根據每一漁網區域的目標poi確定每一目標產品的訂購量，遍歷所有子網格區域中的每一漁網區域，將訂購量最大的漁網區域確定為目標網點；
6、根據所述目標網點對應的每一目標產品的調整后銷量，以及所述目標網點所在子網格區域中其他門店對應的每一目標產品的其他門店銷量，確定所述目標網點中每一目標產品的產品配置數量。
7、根據本專利技術提供的基于空間聚類分析的網點布局方法，所述目標產品為快消品，所述根據歷史銷量數據確定所有目標產品的種類，包括：
8、從目標熱點區域中，確定在歷史月份中呈銷量增長趨勢的所有銷量增長門店；
9、從所有銷量增長門店的每一銷量增長門店中，確定出銷量最高的三個產品的產品類別；
10、統計所有銷量增長門店中每一產品類別的累計數量，將累計數量最多的三個產品類別確定為所有目標產品的種類。
11、根據本專利技術提供的基于空間聚類分析的網點布局方法，所述利用k-means聚類算法處理所述目標熱點區域中所有目標產品的歷史銷量數據，得到標準網格聚類中心，包括：
12、根據所述目標熱點區域中所有目標產品的歷史銷量數據構建數據集，所述歷史銷量數據包括每一門店在不同歷史月份下的銷量量；
13、從所述數據集中隨機確定預設數量個聚類中心，計算每一數據點到任一聚類中心的距離，并將每一數據點分配至距離最近的聚類中心所在簇中，重新更新聚類中心，直至達到預設迭代次數，將所有更新后聚類中心確定為所述標準網格聚類中心。
14、根據本專利技術提供的基于空間聚類分析的網點布局方法，所述網格化處理所述目標熱點區域，確定每一子網格區域，包括：
15、在確定所述目標熱點區域的門店密度小于第一預設密度的情況下，根據第一預設邊長劃分所述目標熱點區域，確定每一子網格區域；
16、在確定所述目標熱點區域的門店密度大于或等于第一預設密度，且小于第二預設密度的情況下，根據第二預設邊長劃分所述目標熱點區域，確定每一子網格區域；
17、在確定所述目標熱點區域的門店密度大于或等于第二預設密度的情況下，根據第三預設邊長劃分所述目標熱點區域，確定每一子網格區域；
18、其中，所述第一預設邊長大于所述第二預設邊長，所述第二預設邊長大于所述第三預設邊長。
19、根據本專利技術提供的基于空間聚類分析的網點布局方法，所述計算所述網格聚類中心與所述標準網格聚類中心之間的方差值，包括：
20、
21、其中，m(i)為方差值，xn(i)、yn(i)、zn(i)為任一網格聚類中心的空間坐標，xn、yn、zn為標準網格聚類中心的空間坐標。
22、根據本專利技術提供的基于空間聚類分析的網點布局方法，所述利用所述方差值以及所述聚集性區域調整每一目標產品的銷量，得到所述子網格區域中每一目標產品的調整后銷量，包括：
23、根據所述聚集性區域確定所述子網格區域中的多個層級；
24、對于每一層級，通過調整所述方差值調整每一目標產品的銷量，得到所述子網格區域中每一層級的每一目標產品的調整后銷量。
25、根據本專利技術提供的基于空間聚類分析的網點布局方法，所述根據每一漁網區域的目標poi確定每一目標產品的訂購量，包括：
26、t＝pij1*x1+pij2*x2+pij3*x3
27、其中，t為目標產品的訂購量，pij1為受商業poi影響的預設因子，pij2為受服務poi影響的預設因子，pij3為受交通poi影響的預設因子，x1為商業poi距離，x2為服務poi距離，x3為交通poi距離。
28、根據本專利技術提供的基于空間聚類分析的網點布局方法，所述根據所述目標網點對應的每一目標產品的調整后銷量，以及所述目標網點所在子網格區域中其他門店對應的每一目標產品的其他門店銷量，確定所述目標網點中每一目標產品的產品配置數量，包本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于空間聚類分析的網點布局方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于空間聚類分析的網點布局方法，其特征在于，所述目標產品為快消品，所述根據歷史銷量數據確定所有目標產品的種類，包括：
3.根據權利要求1所述的基于空間聚類分析的網點布局方法，其特征在于，所述利用K-means聚類算法處理所述目標熱點區域中所有目標產品的歷史銷量數據，得到標準網格聚類中心，包括：
4.根據權利要求1所述的基于空間聚類分析的網點布局方法，其特征在于，所述網格化處理所述目標熱點區域，確定每一子網格區域，包括：
5.根據權利要求1所述的基于空間聚類分析的網點布局方法，其特征在于，所述計算所述網格聚類中心與所述標準網格聚類中心之間的方差值，包括：
6.根據權利要求1所述的基于空間聚類分析的網點布局方法，其特征在于，所述利用所述方差值以及所述聚集性區域調整每一目標產品的銷量，得到所述子網格區域中每一目標產品的調整后銷量，包括：
7.根據權利要求1所述的基于空間聚類分析的網點布局方法，其特征在于，所述根據每一漁網區域的目標P
8.根據權利要求1所述的基于空間聚類分析的網點布局方法，其特征在于，所述根據所述目標網點對應的每一目標產品的調整后銷量，以及所述目標網點所在子網格區域中其他門店對應的每一目標產品的其他門店銷量，確定所述目標網點中每一目標產品的產品配置數量，包括：
9.一種基于空間聚類分析的網點布局裝置，其特征在于，包括：
10.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1至8任一項所述基于空間聚類分析的網點布局方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于空間聚類分析的網點布局方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于空間聚類分析的網點布局方法，其特征在于，所述目標產品為快消品，所述根據歷史銷量數據確定所有目標產品的種類，包括：
3.根據權利要求1所述的基于空間聚類分析的網點布局方法，其特征在于，所述利用k-means聚類算法處理所述目標熱點區域中所有目標產品的歷史銷量數據，得到標準網格聚類中心，包括：
4.根據權利要求1所述的基于空間聚類分析的網點布局方法，其特征在于，所述網格化處理所述目標熱點區域，確定每一子網格區域，包括：
5.根據權利要求1所述的基于空間聚類分析的網點布局方法，其特征在于，所述計算所述網格聚類中心與所述標準網格聚類中心之間的方差值，包括：
6.根據權利要求1所述的基于空間聚類分析的網點布局方法，其特征在于，所述利用所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：黃銘銘，侯力峰，毛再明，
申請(專利權)人：合肥英澤信息科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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