Вопрос или проблема
Я хотел бы проанализировать распределение клиентов магазина, если магазин закрыт или прекращен. Рассмотрим следующие примерные данные;
| ShopID | MonthlyCVisitCount | Lat | Lng |
--------------------------------------------------------
| A1 | 15000 | 39.84349 | 116.33986 |
| A2 | 24560 | 39.84441 | 116.33995 |
| A3 | 14789 | 39.84615 | 116.34012 |
| A4 | 35479 | 39.84891 | 116.34039 |
Я хотел бы построить модель распределения с помощью NetworkX или iGraph, основываясь на расстоянии (т.е. широта, долгота), и определить, как распределение (MonthlyCVisitCount) будет изменяться, если я предположительно закрою магазин A1.
Возможно ли получить кратчайший путь от A1 до A2, A3, A4 и, основываясь на некоторых бизнес-правилах, проанализировать распределение.
Редактирование 1:
Рассмотрим измененный набор данных;
| PrimaryShopID | ToShopID | Dist |
------------------------------------
| A1 | A2 | 0.125 |
| A1 | A3 | 0.354 |
| A1 | A4 | 0.950 |
В приведенном выше наборе данных указано расстояние между ShopID A1 и несколькими магазинами, теперь, когда я вычислил расстояние и на основе этого расстояния я предлагаю веса, скажем;
0 до 200 – 50%
201 до 500 – 20%
501 и выше – 0%
Это означает, что я потерял 30% клиентов.
Как мне действовать в этом сценарии, мне в основном удобно работать с R, любой пример или указание на эту же проблему будет полезно.
NetworkX действительно имеет возможность получать кратчайшие пути между точками для вас. Что касается кодирования бизнес-правил, NetworkX позволяет вам легко манипулировать графическими объектами, поэтому вы могли бы написать функцию с вашими правилами и применить ее к графическому объекту.
Чтобы смоделировать сдвиг распределения, вы могли бы задать веса каждому магазину, которые определят, сколько постоянных посещений они получают, когда один из их соседей закрывается.
Ответ или решение
Моделирование распределения клиентов с использованием iGraph
Анализ распределения клиентов в магазине после его закрытия представляет собой важную задачу для бизнес-аналитиков и предпринимателей. В данной статье мы подробно рассмотрим, как можно использовать iGraph для построения модели распределения на основе представленных данных.
Шаг 1: Подготовка данных
Во-первых, начнем с обработки предоставленных данных. Мы имеем следующую выборку:
| ShopID | MonthlyCVisitCount | Lat | Lng |
--------------------------------------------------------
| A1 | 15000 | 39.84349 | 116.33986 |
| A2 | 24560 | 39.84441 | 116.33995 |
| A3 | 14789 | 39.84615 | 116.34012 |
| A4 | 35479 | 39.84891 | 116.34039 | Затем, согласно редактированному набору данных, у нас есть информация о расстояниях между магазинами:
| PrimaryShopID | ToShopID | Dist |
------------------------------------
| A1 | A2 | 0.125 |
| A1 | A3 | 0.354 |
| A1 | A4 | 0.950 |Необходимо учесть расстояние при определении влияния закрытия магазина A1 на посещаемость других магазинов.
Шаг 2: Определение весов
На основании указанных вами бизнес-правил, мы присвоим веса в зависимости от расстояния:
- 0 до 200 метров – 50%
- 201 до 500 метров – 20%
- 501 метров и более – 0%
В результате, при закрытии магазина A1 мы потеряем 30% клиентов.
Шаг 3: Построение графа с использованием iGraph
iGraph позволяет нам легко создавать графы и манипулировать ими. В данном случае мы создадим граф, где узлы представляют магазины, а ребра — это расстояния между ними. Например, для начала нам нужно создать граф с указанными весами:
import igraph as ig
# Создаем граф
g = ig.Graph()
# Добавляем узлы
g.add_vertices(["A1", "A2", "A3", "A4"])
# Добавляем ребра с весами
edges = [("A1", "A2"), ("A1", "A3"), ("A1", "A4")]
weights = [0.125, 0.354, 0.950]
g.add_edges(edges)
g.es['weight'] = weights
# Применяем весовые коэффициенты
g.vs['monthly_visits'] = [15000, 24560, 14789, 35479]Шаг 4: Поиск кратчайшего пути
С помощью iGraph мы можем легко находить кратчайший путь. Однако для этой задачи нам необходимо учесть весовые коэффициенты, чтобы определить, как клиенты распределяются между магазинами A2, A3 и A4 после закрытия магазина A1:
def redistribute_customers(g, closed_shop):
total_lost_customers = g.vs.find(name=closed_shop)['monthly_visits']
redistribution = {}
for neighbor in g.neighbors(closed_shop):
dist = g.get_edge(closed_shop, neighbor)['weight']
if dist <= 0.2:
weight = 0.5
elif dist <= 0.5:
weight = 0.2
else:
weight = 0.0
redistributed_customers = total_lost_customers * weight
redistribution[neighbor] = redistributed_customers
return redistribution
# Перераспределяем клиентов после закрытия A1
result = redistribute_customers(g, "A1")
print(result)Заключение
Моделирование распределения клиентов в магазине после его закрытия — это задача, требующая как количественного, так и качественного анализа. Используя iGraph, можно легко представить графические данные и применить бизнес-правила для перераспределения клиентов.
Приведённый алгоритм может быть дополнен и улучшен в зависимости от специфики бизнеса, что позволит получить более точные результаты. Надеюсь, данное руководство поможет вам успешно реализовать поставленную задачу.