Trang 1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NƠNG LÂM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ỨNG DỤNG GIS HỖ TRỢ PHÂN TÍCH KINH DOANH CHO HỆ THỐNG CỬA HÀNG BÁN LẺ SẢN PHẨM VINAMILK
TỔNG QUAN
Tổng quan đối tƣợng nghiên cứu
Nhu cầu về sản phẩm sữa tại Việt Nam đang gia tăng mạnh mẽ, phản ánh xu thế chung của các nước đang phát triển Sữa trở thành nguồn bổ sung dinh dưỡng thiết yếu, dẫn đến doanh số của các hãng sản xuất sữa tăng ổn định qua các năm Tổng doanh thu từ các mặt hàng sữa cũng ghi nhận sự tăng trưởng liên tục.
2009, tổng doanh thu đạt hơn 18 500 tỉ VNĐ vào năm 2009, tăng hơn 14% so với năm
Tiêu dùng sản phẩm sữa hiện nay chủ yếu tập trung ở các thành phố lớn, với 10% dân số tại Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh chiếm tới 78% tổng lượng tiêu thụ sữa cả nước (Somers, 2009) Mức tiêu thụ bình quân hàng năm đạt 9 lít/người, tuy nhiên vẫn còn thấp so với các nước trong khu vực như Thái Lan (23 lít/người/năm) và Trung Quốc.
Theo xu hướng tiêu thụ sữa toàn cầu, mức tiêu thụ sữa tại Việt Nam dự kiến sẽ tăng lên khoảng 25 lít/người/năm, tương ứng với sự gia tăng GDP (VINAMILK 2010) Nhu cầu về sản phẩm sữa tại Việt Nam đang gia tăng, dẫn đến sự tham gia của nhiều hãng sữa, cả trong nước lẫn quốc tế, cung cấp đa dạng sản phẩm cho thị trường.
Sữa là một sản phẩm dinh dưỡng thiết yếu cho mọi lứa tuổi, từ trẻ sơ sinh đến người cao tuổi, chỉ khác nhau về loại sữa phù hợp với từng giai đoạn phát triển Đối với trẻ mới sinh, việc bú mẹ trong ít nhất 6 tháng đầu là rất quan trọng Sau đó, trẻ nên tiếp tục bú mẹ đến 18-24 tháng hoặc sử dụng các sản phẩm sữa thay thế phù hợp với từng độ tuổi nếu không thể bú mẹ.
KLTN Thông tin địa lý
Việ quen uố Nhiề quan niệ phẩm
GDP bình quân đầu người tính theo giá hiện hành đạt khoảng 1 750 USD vào năm 2012 Tốc độ tăng trưởng GDP 7,5-8%/năm
(Nguồn: Tổng cục thống kê, 2012)
Hình 2.1 Thu nhập trung bình của người dân TPHCM sống n thiệ phẩ biệ dân số đông, cơ cấu dân số mỗ hơn 1 triệ
1 yếu tố đẩ số quâ trong tương lai
KLTN Thông tin địa lý
2.1.2.4 đây, nhu cầ phẩ cao hơn về phẩm khô ngon, bổ thể kế bệ bệ đố không nhiều nhƣng đầy tiềm năng
Sữa bột công thức được phân loại theo lứa tuổi trẻ em, bao gồm các nhóm 0 - 6 tháng, 6 - 12 tháng, 1 - 2 - 3 tuổi và trên 3 tuổi Các sản phẩm sữa bột công thức cũng được phân cấp rõ ràng thành các loại cao cấp và cấp thấp hơn.
Phân khúc thị trường sữa cao cấp hiện chủ yếu do các hãng sữa nước ngoài chiếm lĩnh, với các sản phẩm nhập khẩu như Gain của Abbott, Friso của FrieslandCampina - Dutch Lady Việt Nam, và Enfa của Mead Johnson, có giá bán thường gấp đôi so với sản phẩm cấp thấp hơn Mặc dù giá cao, thị phần của các hãng này vẫn ổn định, chiếm hơn 70% thị phần sản phẩm sữa bột công thức Abbott dẫn đầu với nhãn hàng Gain, mặc dù có sự sụt giảm nhẹ khoảng 0,1-0,2% trong những năm qua Người tiêu dùng ngày càng tin tưởng vào các hãng sữa bột ngoại, nhờ vào chất lượng sản phẩm được sản xuất dưới điều kiện kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt.
Vinamilk là nhà sản xuất sữa hàng đầu tại Việt Nam, nổi bật với doanh số và sản lượng ấn tượng Danh mục sản phẩm của Vinamilk đa dạng, bao gồm sữa nước và sữa bột là sản phẩm chủ lực, cùng với các sản phẩm giá trị gia tăng như sữa đặc, yoghurt ăn và uống, kem, và phô mai Công ty cung cấp cho thị trường nhiều lựa chọn về sản phẩm, hương vị và quy cách bao bì, đáp ứng nhu cầu đa dạng của người tiêu dùng.
KLTN Thông tin địa lý
Công ty hiện đang tập trung vào thị trường Việt Nam với mức tăng trưởng 7.85% theo Euromonitor từ năm 1997 đến 2007 Sản phẩm của công ty được sản xuất tại chín nhà máy, với tổng công suất khoảng 570.406 tấn sữa mỗi năm Đặc biệt, công ty sở hữu mạng lưới phân phối rộng lớn trên toàn quốc, tạo điều kiện thuận lợi để đưa sản phẩm đến tay nhiều người tiêu dùng.
Sản phẩm của công ty chủ yếu được tiêu thụ tại thị trường Việt Nam và xuất khẩu sang các nước như Úc, Campuchia, Iraq, Philippines và Mỹ.
Tổng quan khu vực nghiên cứu
Thủ Đức, sau ngày 30-4-1975, trở thành huyện ngoại thành thuộc phía Đông – Bắc thành phố Hồ Chí Minh Năm 1997, huyện Thủ Đức được chia thành 3 quận: quận 2, quận 9 và quận Thủ Đức theo nghị định 03/CP Quận Thủ Đức có diện tích 47,76 km², bao gồm các xã Linh Đông, Linh Trung, Tam Bình, Tam Phú, Hiệp Bình Phước, Hiệp Bình Chánh, thị trấn Thủ Đức, cùng một phần diện tích và dân số của các xã Hiệp Phú, Tân Phú và Phước Long Sau khi trở thành quận, các xã được đổi tên thành phường, với 12 phường hiện tại: Linh Đông, Linh Tây, Linh Chiểu, Linh Trung, Linh Xuân, Hiệp Bình Chánh, Hiệp Bình Phước, Tam Phú, Trường Thọ, Bình Chiểu, Bình Thọ, Tam Bình, và dân số khoảng 500.000 người.
(Nguồn: Website UBND Quận Thủ Đức)
KLTN Thông tin địa lý
Hình 2.2 Bản đồ hành chính Quận Thủ Đức
Chương trình chuyển dịch cơ cấu cây trồng - vật nuôi trong sản xuất nông nghiệp tại Thủ Đức đã mang lại hiệu quả kinh tế - xã hội rõ rệt, thể hiện qua việc hình thành hàng loạt sản phẩm có giá trị cao như mai vàng, bon sai, hoa lan, cây cảnh, xoài, thanh long và các loại rau, củ, quả Bên cạnh đó, Thủ Đức cũng đạt được thành công lớn trong chương trình bò sữa, góp phần nâng cao giá trị kinh tế và phát triển bền vững cho ngành nông nghiệp địa phương.
2.2.3 Công nghiệp – Tiểu thủ công nghiệp
Thủ Đức đóng vai trò là cầu nối giữa thành phố Hồ Chí Minh và các tỉnh miền Đông Nam Bộ, nơi có tiềm năng công nghiệp lớn Dưới chế độ cũ, khu vực này đã hình thành một số cụm công nghiệp và hàng chục nhà máy, bao gồm Công ty xi măng Hà Tiên, Công ty Cơ điện và Nhà máy điện, góp phần quan trọng vào sự phát triển kinh tế địa phương.
Giá trị tổng sản lượng công nghiệp và tiểu thủ công nghiệp của quận Thủ Đức đã tăng trưởng nhanh chóng, đặc biệt từ năm tách quận Năm 1995, giá trị sản lượng của ngành công nghiệp huyện Thủ Đức, bao gồm cả quận 2 và quận 9, đạt 118 tỷ đồng.
KLTN Thông tin địa lý
Đến năm 1997, quận Thủ Đức đã đạt giá trị sản lượng 248 tỷ đồng Từ năm 2000, tỉ lệ tăng trưởng giá trị sản lượng trung bình vượt 50% mỗi năm, với con số năm 2000 là 529,4 tỷ đồng, năm 2002 đạt 902,7 tỷ đồng, năm 2003 là 1.119,6 tỷ đồng, và đến năm 2004, giá trị sản lượng đã lên tới 1.444,12 tỷ đồng.
Ngành thương mại tại Thủ Đức đã phát triển từ rất sớm, với chợ Thủ Đức là trung tâm mua sắm sôi động trong suốt ba mươi năm qua Mặc dù không lớn, chợ vẫn thu hút đông đảo khách hàng từ trong và ngoài quận, khẳng định vị trí quan trọng của mình trong hoạt động thương mại địa phương.
Thủ Đức, giống như khu vực chợ Lớn, là nơi tập trung nhiều người Hoa hoạt động trong lĩnh vực kinh doanh Trước ngày 30-4-1975, khoảng 50% các cơ sở buôn bán, dịch vụ ẩm thực và sạp chợ tại Thủ Đức thuộc về giới thương nhân người Hoa.
Thập niên 90 chứng kiến sự bùng nổ thương mại tại quận Thủ Đức với tốc độ tăng trưởng bình quân đạt 30% mỗi năm Mặc dù là vùng ngoại thành, nhưng lĩnh vực nhà hàng, khách sạn, cho thuê nhà và biệt thự, cũng như dịch vụ văn phòng vẫn phát triển mạnh mẽ Đặc biệt, hình thức dịch vụ mới như xây dựng và cho thuê nhà phố, biệt thự gần các khu vui chơi giải trí và thể thao đã được triển khai thành công.
Trên địa bàn Thủ Đức, ngoài chợ Thủ Đức trung tâm, còn có 25 chợ quê với hơn 10.500 hộ buôn bán, cho thấy quy mô thương nghiệp lớn tại đây Quy hoạch chợ của thành phố đã bổ sung chợ đầu mối Tam Bình thay thế chợ đầu mối Cầu Muối ở quận 1.
Thủ Đức đã đạt được sự tăng trưởng 14% mỗi năm trong hoạt động ngoại thương, giúp sản phẩm công - nông nghiệp của quận tham gia vào thị trường xuất khẩu Hoạt động này không chỉ mang lại ngoại tệ để nhập khẩu máy móc và nguyên phụ liệu phục vụ sản xuất, mà còn đáp ứng nhu cầu tiêu dùng trong thị trường nội địa.
KLTN Thông tin địa lý
Doanh thu thương mại-dịch vụ: năm 1991 đạt 310 tỉ, năm 1995 đạt 920 tỉ, năm
1997 (tách quận – không tính quận 2 và quận 9) đạt 753 tỉ, năm 2000 đạt 928 tỉ, năm
2001 đạt 1.188 tỉ, năm 2003 đạt 1.746 tỉ và năm 2004 đạt 2.252 tỉ đồng.
Tổng quan cơ sở lý thuyết
2.3.1 Hệ thống thông tin địa lý - GIS
Theo Nguyễn Kim Lợi và cộng sự (2009), Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS) là một công cụ sử dụng dữ liệu đầu vào và các phương pháp phân tích để quản lý và hiển thị thông tin không gian GIS hỗ trợ thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích thông tin từ thế giới thực, nhằm giải quyết các vấn đề liên quan đến quy hoạch, quản lý và sử dụng đất, cũng như tài nguyên thiên nhiên, phục vụ cho việc ra quyết định của con người.
2.3.1.2 Các thành phần của GIS
Hệ thống thông tin địa lý (GIS) bao gồm 5 thành phần cơ bản: phần cứng, phần mềm, cơ sở dữ liệu địa lý, cơ sở tri thức chuyên gia (con người) và chính sách quản lý Số lượng thành phần có thể thay đổi từ 3 đến 6 tùy thuộc vào quy mô ứng dụng của GIS.
KLTN Thông tin địa lý
Hình 2.3 Các thành phần của GIS
Phần cứng: Phần cứng hệ thống thông tin địa lý có thể là một máy tính hoặc một hệ thống máy tính và các thiết bị ngoại vi
Phần mềm hệ thống thông tin địa lý bao gồm các thành phần quan trọng như hệ điều hành, phần mềm quản trị cơ sở dữ liệu và phần mềm hiển thị đồ họa, giúp người dùng quản lý và phân tích dữ liệu địa lý hiệu quả.
Cơ sở dữ liệu là thành phần quan trọng nhất trong hệ thống GIS, bao gồm dữ liệu địa lý và dữ liệu thuộc tính Người dùng có thể tự thu thập hoặc mua dữ liệu từ các nhà cung cấp thương mại Hệ GIS kết hợp dữ liệu không gian với các nguồn dữ liệu khác và có thể sử dụng hệ quản trị cơ sở dữ liệu để tổ chức, lưu trữ và quản lý dữ liệu hiệu quả.
Để xây dựng và vận hành hệ thống thông tin địa lý hiệu quả, cần có đội ngũ cán bộ kỹ thuật bao gồm chuyên viên tin học, nhà lập trình và các chuyên gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau Họ sẽ trực tiếp tham gia vào việc thiết kế và phát triển hệ thống này.
Chính sách và quản lý đóng vai trò quan trọng trong việc ứng dụng GIS, với các nhà quản lý và chuyên gia chuyên ngành xác định mô hình ứng dụng, lộ trình và phương thức thực hiện Hệ thống GIS được xây dựng cần đảm bảo thực hiện các chức năng hỗ trợ hiệu quả cho các hoạt động quản lý.
KLTN Thông tin địa lý
11 giúp quyết định gì, từ đó có những thiết kế về nội dung, cấu trúc các hợp phần của hệ thống cũng nhƣ đầu tƣ tài chính…
Hệ thống thông tin địa lý bao gồm: Dữ liệu không gian và phi không gian
Dữ liệu là yếu tố cốt lõi trong hệ thống GIS, được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu và thu thập từ các mô hình thế giới thực Thông tin không gian trong GIS có khả năng mô tả vị trí của các đối tượng thông qua vị trí tham chiếu, đơn vị đo và mối quan hệ không gian Nó cũng phản ánh các quan hệ và tương tác giữa các hiện tượng tự nhiên Mô hình không gian đóng vai trò quan trọng, ảnh hưởng đến khả năng phân tích dữ liệu và hiển thị đồ họa của hệ thống.
Dữ liệu không gian, thể hiện dưới dạng điểm, đường hoặc vùng trên bản đồ và hệ thống thông tin địa lí, liên quan đến vị trí của các đối tượng trên bề mặt Trái Đất Hệ thống thông tin địa lí sử dụng hai mô hình dữ liệu địa lý chính: mô hình vector và mô hình raster.
Hình 2.4 Chồng lớp các mô hình vector và raster
KLTN Thông tin địa lý
Mô hình vector là phương pháp biểu diễn dữ liệu không gian dưới dạng điểm, đường và vùng, kèm theo các thuộc tính để mô tả đối tượng Mô hình này rất phù hợp cho việc thể hiện các dữ liệu có ranh giới rõ ràng như ranh đất, ranh nhà và ranh đường Để biểu diễn dữ liệu vector, hai loại cấu trúc dữ liệu thường được sử dụng là Spaghetti và Topology.
Kiểu đối tượng điểm (Points) được xác định bởi cặp giá trị đơn, trong đó các đối tượng đơn và thông tin địa lý chỉ bao gồm cơ sở vị trí sẽ được phản ánh dưới dạng đối tượng điểm.
Hình 2.5 Số liệu vector đ ư ợc biểu thị d ư ới dạng điểm
* Kiểu đối tượng đường: Đường được xác định như một tập hợp dãy của các điểm Mô tả các đối tƣợng địa lý dạng tuyến
Hình 2.6 Số liệu vector được biểu thị dưới dạng đường
KLTN Thông tin địa lý
Đối tượng vùng được xác định bởi các đường thẳng tạo thành ranh giới, trong đó các đối tượng địa lý có diện tích và được bao quanh bởi một đường gọi là đối tượng vùng (polygons).
Hình 2.7 Số liệu vector được biểu thị dưới dạng vùng
Mô hình Raster được thiết kế để mô phỏng các đối tượng liên tục, trong đó ảnh raster là tập hợp các ô lưới Cấu trúc cơ bản nhất là mảng các ô trên bản đồ, với mỗi ô được xác định bởi tọa độ (hàng, cột) Mỗi ô đại diện cho một phần bề mặt trái đất và giá trị của nó thể hiện các đặc tính tại vị trí đó.
Mô hình raster có các đặc điểm:
* Các điểm được xếp liên tiếp từ trái qua phải và từ trên xuống dưới
* Mỗi một điểm ảnh (pixel) chứa một giá trị
* Một tập các ma trận điểm và các giá trị tương ứng tạo thành một lớp (layer)
* Trong cơ sở dữ liệu có thể có nhiều lớp
Dữ liệu phi không gian
Dữ liệu phi không gian, hay còn gọi là thuộc tính, là những mô tả chi tiết về các đặc tính, đặc điểm và hiện tượng xảy ra tại các vị trí địa lý cụ thể.
KLTN Thông tin địa lý
Công nghệ GIS sở hữu 14 năng đặc biệt, nổi bật nhất là khả năng liên kết và xử lý đồng thời giữa dữ liệu bản đồ và dữ liệu thuộc tính Hệ thống thông tin địa lý thường sử dụng 4 loại số liệu thuộc tính khác nhau.
Đặc tính của đối tượng liên kết chặt chẽ với thông tin không gian, cho phép thực hiện SQL (Structured Query Language) và phân tích số liệu hiện tượng Nó cũng tham khảo địa lý để mô tả các thông tin và hoạt động liên quan đến vị trí xác định.
- Chỉ số địa lý: tên, địa chỉ, khối, phương hướng định vị, …liên quan đến các đối tƣợng địa lý
Các mô hình phân tích
Thống kê không gian là một công cụ quan trọng trong hệ thống thông tin địa lý (GIS), giúp đo lường sự thay đổi và phân bố không gian, cũng như tính toán các mối quan hệ trong không gian.
Hệ thống thông tin địa lý (GIS) là công cụ mạnh mẽ trong việc thu thập, lưu trữ, xuất, chuyển đổi và hiển thị dữ liệu không gian từ thế giới thực Sự phát triển công nghệ đã thúc đẩy việc áp dụng khả năng phân tích và dự báo của GIS, trở thành yếu tố quan trọng trong phân tích dữ liệu không gian Trong đó, thống kê không gian là một trong những bài toán phân tích chủ chốt Cần phân biệt rõ giữa số liệu thống kê không gian và số liệu thống kê chung; sự khác biệt lớn nhất là số liệu thống kê không gian được sử dụng để phân tích dữ liệu tại một vị trí cụ thể, trong khi số liệu thống kê chung không xác định tọa độ trong không gian, khiến chúng phức tạp hơn.
KLTN Thông tin địa lý
Kỹ thuật thống kê không gian đƣợc chia thành 4 loại , phụ thuộc vào dữ liệu mà chúng thiết kế
- Mô hình dữ liệu điểm;
- Mô hình dữ liệu liên tục;
- Dữ liệu không gian dạng vùng;
Dữ liệu vector trong hệ thống thông tin địa lý bao gồm ba loại: điểm, đường và vùng Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng dữ liệu dạng điểm, với mỗi điểm đại diện cho một phường xã, đóng vai trò là tâm hình học của khu vực đó Mỗi điểm trong không gian cần có các yếu tố cơ bản để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong phân tích.
Tọa độ là hệ thống dùng để xác định vị trí của một điểm trong không gian, biểu diễn bằng cặp số (X, Y) Đây là tọa độ mặt phẳng, bởi vì việc tính toán trong không gian tọa độ cần được chuyển đổi về dạng phẳng để dễ dàng xử lý.
Các thuộc tính của điểm bao gồm thông tin như tên gọi, mã số và các dữ liệu khác liên quan đến điểm đó Mỗi điểm sẽ chứa các thông tin đa dạng và riêng biệt, phản ánh đặc trưng và tính chất của nó.
Trong không gian, các điểm luôn có mối quan hệ với nhau, với các đối tượng gần gũi có sự liên kết mạnh mẽ hơn so với những đối tượng ở xa Một điểm A (xA, yA) sẽ tương tác với một điểm B nào đó tùy thuộc vào mức độ ảnh hưởng của chúng Đặc biệt, một điểm trong không gian có thể đại diện cho nhiều điểm khác và chứa đựng nhiều thông tin khác nhau.
Phương pháp phân tích thống kê không gian sẽ phát huy hiệu quả tối đa khi dữ liệu được tính toán một cách cẩn thận và chính xác Nếu dữ liệu không phản ánh đúng thực tế, sẽ dẫn đến những kết quả sai lệch nghiêm trọng.
KLTN Thông tin địa lý
2.4.1.2 Một số khái niệm thống kê không gian
Giá trị trung bình của một tập hợp giá trị phản ánh sự đại diện của toàn bộ tập hợp đó, giúp cung cấp cái nhìn tổng quan về các giá trị hiện có Việc tính toán giá trị trung bình không chỉ đơn thuần là một phép toán, mà còn mang lại hiểu biết sâu sắc về xu hướng và đặc điểm của dữ liệu.
Trong tập hợp các giá trị xi, n, giá trị trung bình là trung bình cộng của tất cả các giá giá trị tập hợp:
X i : Mỗi giá trị của tập hợp điểm n: Tổng các giá trị
Tâm trung bình trong không gian là vị trí trung bình của một tập hợp điểm, có thể là các giếng nước, nhà, cột điện trong phân khu dân cư, hoặc các địa điểm sạt lở đất trong quá khứ Các điểm trong cơ sở dữ liệu không gian được định nghĩa bởi cặp tọa độ (x i, y i), thể hiện vị trí trong không gian hai chiều Trong quá trình tính toán tâm trung bình, tọa độ được sử dụng thường là tọa độ mặt phẳng.
Tính toán tâm trung bình là phương pháp quan trọng để xác định vị trí trung tâm của một tập hợp điểm, giúp theo dõi sự thay đổi trong phân bố và so sánh phân bố của các loại đối tượng khác nhau.
KLTN Thông tin địa lý
Khoảng cách chuẩn trong không gian tương tự như độ lệch chuẩn trong thống kê cổ điển, với mục đích chỉ ra cách các điểm phân bố lệch khỏi trung tâm trung bình Trong khi độ lệch chuẩn thể hiện sự phân tán của các giá trị quan sát, khoảng cách chuẩn sử dụng đơn vị đo lường kết hợp với hệ thống lưới chiếu để xác định khoảng cách Công thức tính khoảng cách chuẩn của một tập hợp điểm giúp hiểu rõ hơn về sự phân bố của chúng.
(3.2) Trong đó: SD là khoảng cách chuẩn (Standard distance)
X i : tọa độ x của các điểm
Y i : tọa độ y của các điểm x mc : tọa độ x tâm trung bình của tập hợp điểm y mc : tọa độ y tâm trung bình của tập hợp điểm
Vòng tròn khoảng cách chuẩn là công cụ hữu ích giúp đo lường mức độ tập trung hay phân tán xung quanh vùng trung tâm trung bình Bằng cách tính toán các giá trị, chúng ta có thể so sánh chúng với nhau để có được kết quả chính xác Đặc biệt, giá trị đo được thể hiện dưới dạng một vòng tròn có bán kính bằng với giá trị độ lệch chuẩn, cung cấp một cách nhìn trực quan về mức độ phân tán của dữ liệu.
Vòng tròn khoảng cách chuẩn có thể được áp dụng để phân tích mức độ tập trung và phân tán của các vị trí tai nạn giao thông trong suốt cả ngày và đêm Đồng thời, nó cũng giúp so sánh tình hình trộm cắp trong cùng một khu vực vào các thời điểm khác nhau trong ngày.
KLTN Thông tin địa lý
Vòng tròn khoảng cách chuẩn là công cụ hữu ích để thể hiện sự tập trung hoặc phân tán của một tập hợp điểm trong không gian Tuy nhiên, nó không phản ánh rõ ràng xu hướng chính của phân bố Để khắc phục điều này, chúng ta sử dụng ellipse độ lệch chuẩn.
Một elip độ lệch chuẩn bao gồm ba thành phần chính: góc quay, độ lệch dọc theo trục chính (trục dài) và độ lệch dọc theo trục nhỏ (trục ngắn) Trục dài của elip đại diện cho hướng của tập hợp điểm, trong khi trục ngắn, vuông góc với trục dài, thể hiện sự phân tán ít hơn Hai trục này được thể hiện trong hệ thống tọa độ Cartesian, và góc quay phản ánh cách phân bố của tập hợp điểm đó.
Hình 3.1 Hình thể hiện góc quay, trục chính và trục ngắn
Phương pháp tính toán tâm trung bình của các dữ liệu điểm.Với mỗi điểm phân bố, ta tính toán tọa độ mới của nó bằng cách: x„ i = x i –x mc y„ i = y i – y mc (3.3)
Tính toán góc quay, θ,(cho biết xu hướng phân bố theo hướng nào) dựa vào công thức sau:
KLTN Thông tin địa lý
Tình hình nghiên cứu liên quan đến vấn đề nghiên cứu
2.5.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới
Ứng dụng GIS trong phân tích vùng kinh doanh đã có từ lâu, bắt đầu với mô hình phân tích cạnh tranh và dự báo của Joseph K và cộng sự vào năm 2006 Các vùng kinh doanh xung quanh cửa hàng được xác định dựa trên khoảng cách đến từng ô Pixel ảnh Năm 2005, Ela Dramowicz và các cộng sự đã thành công trong việc ứng dụng mô hình Huff để phân tích thị trường bán lẻ Vùng kinh doanh được biểu diễn bằng bề mặt xác suất, phản ánh mức độ bảo trợ của khách hàng đối với cửa hàng cụ thể.
Vào năm 2007, ESRI đã ra mắt công cụ "ArcGis Business Analyst Tool", một giải pháp phân tích Geomaketing hiệu quả Công ty này đã áp dụng nhiều phương pháp, bao gồm mô hình Huff, để xác định và xây dựng các vùng kinh doanh cho các cửa hàng.
KLTN Thông tin địa lý
2.5.2 Tình hình nghiên cứu ở Việt Nam
Việc ứng dụng GIS trong lĩnh vực kinh tế ở Việt Nam vẫn còn mới mẻ và hạn chế Năm 2009, Nguyễn Văn Hiệp là một trong những người tiên phong trong việc áp dụng GIS vào kinh tế Đặc biệt, vào tháng 03/2011, dịch vụ GeoMarketing được giới thiệu lần đầu tiên tại Việt Nam bởi Công ty Speed Media (SPM) và công ty Moskito, một hãng phần mềm GIS của Đức.
Trong hội thảo ứng dụng GIS toàn quốc năm 2011, Trần Đắc Phi Hùng và Trần Trọng Đức đã trình bày nghiên cứu về ứng dụng mô hình Huff để phân tích sự phân bố hệ thống siêu thị tại quận 1 và quận 3 TPHCM Nghiên cứu này tính xác suất lựa chọn khu vực mua hàng và thị phần của các siêu thị trong khu vực, tạo tiền đề cho các nghiên cứu sâu hơn phù hợp với thực tế Việt Nam Tác giả đã phát triển một công cụ phân tích thị trường dựa trên mô hình Huff, giúp doanh nghiệp Việt Nam đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả và mở ra cơ hội kết hợp giữa GIS và Marketing.
KLTN Thông tin địa lý
NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP
Phương pháp nghiên cứu
Quy trình thực hiện đề tài bao gồm các bước từ thu thập dữ liệu, xử lý thông tin cho đến việc trình bày kết quả dưới dạng sơ đồ.
Bản đồ giao thông quận Thủ Đức
Lập công thức đề xuất
Mô hình HUFF Phân tích xu hướng phát triển của các cửa hàng
Tính thị phần cho các khu vực cửa hàng Xem xét vị trí mới của 1 cửa hàng
Xây dựng các công cụ hỗ trợ phân tích kinh doanh
Bản đồ hành chính quận
Tính hệ số điểm cho từng cửa hàng
Hình 3.1 Tiến trình thực hiện đề tài
KLTN Thông tin địa lý
3.1.2 Quy trình xác định hệ số của các trung tâm kinh tế
Quy trình tính toán hệ số của các trung tâm kinh tế, cũng nhƣ các khu vực cửa hàng đƣợc thể hiện qua sơ đồ
Xác định vị trí và bấm điểm tọa độ của các cửa hàng
Khào sát thông tin củ các cửa hàng
Xử lí số liệu và cho ra shapefile Quy định điểm cho từng thuộc tính
Tính điểm của từng cửa hàng
Nhóm các cửa hàng thành các khu vực
Lập danh sách và số lƣợng các điểm trong các vùng thu đƣợc
Thu thập dân số và vị trí trung tâm của 12 phường( trung tâm kinh tế xã hội) trên địa bàn
Quy định và tính điểm cho thuộc tính dân số của các Phường
Tính hệ số của các vùng Đo khoảng cách từ trung tâm các vùng đến trung tâm 12 phường
Tính tổng điểm, các giá trị thống kê theo vùng
Tìm điểm trung tâm của các vùng
Hình 3.2 Quy trình xác định hệ số
KLTN Thông tin địa lý
Dữ liệu thu thập
3.2.1 Quy trình thu thập và chuẩn hóa dữ liệu
Quá trình thu thập dữ liệu bao gồm việc khảo sát thực tế và ghi điểm vị trí của các cửa hàng sữa tại quận Thủ Đức Nội dung thu thập dữ liệu bao gồm tên cửa hàng, địa chỉ, tọa độ, số lượng nhân viên, loại cửa hàng, sản phẩm chính, số năm hoạt động, loại đường nơi cửa hàng tọa lạc, thông tin về chủ cửa hàng và nguồn hàng của cửa hàng Ngoài ra, các câu hỏi phỏng vấn chủ cửa hàng cũng được chuẩn bị để thu thập thông tin chi tiết hơn.
Bảng 3.1 Câu hỏi khảo sát
1 Cửa hàng có khả năng phục vụ đƣợc bao nhiêu khách hàng/ ngày?
2 Cửa hàng đã hoạt động đƣợc bao nhiêu năm?
3 Có bao nhiêu nhân viên phục vụ cửa hàng?
4 Nguồn lấy hàng chính của cửa hàng là từ đâu?
Sau khi thực hiện khảo sát thực tế để thu thập thông tin và xác định tọa độ của các cửa hàng sữa tại quận Thủ Đức, chúng tôi đã tiến hành chuẩn hóa dữ liệu bằng cách chọn hệ quy chiếu tọa độ WGS 1984.
KLTN Thông tin địa lý
Phương pháp xác định vị trí không gian của cửa hàng hiệu quả là sử dụng máy GPS cầm tay, cho phép định vị chính xác trên đất liền và vùng gần bờ Thiết bị này cung cấp dữ liệu chi tiết trong khu vực mở động, giúp người dùng dễ dàng xác định vị trí Một trong những mẫu máy GPS cầm tay nổi bật là Garmin GPSMAP 76, với các thông số kỹ thuật ưu việt, hỗ trợ tối đa cho việc định vị.
Bảng 3.2 Thông số kỹ thuật của máy GPS cầm tay
STT Đặc tính Thông số
2 Đô chính xác của GPS: * Toạ độ: độ chính xác dưới 10m
* Vận tốc: 05m/giây ở tình trạng ổn định
3 Độ chính xác của DGPS
* Tọa độ: độ chính xác dưới 5m
* Vận tốc: 05m/giây ở tình trạng ổn định
4 Giao thức truyền dữ liệu Giao thức xuất dữ liệu NMEA 0183
KLTN Thông tin địa lý
5 Thời gian kích hoạt máy * Thời tiết ấm: dưới 1 giây
* Thời tiết lạnh: dưới 38 giây
* Thời gian định vị bắt đầu lại từ đầu: dưới 45 giây
6 Thời gian cập nhật 1 lần/giây, cập nhật liên tục
Bộ nhận tín hiệu GPS SiRFstar III™ có độ nhạy cao và tích hợp công nghệ WAAS, giúp lưu nhớ lộ trình và cập nhật vị trí tọa độ một cách liên tục.
- Thu thập đƣợc thông tin của 118 cửa hàng trên địa bàn nghiên cứu, dữ liệu về các cửa hàng với các trường thông tin sau
Bảng 3.3 Các trường có trong bảng thuộc tính các cửa hàng trên địa bàn
STT Tên trường dữ liệu thu thập Diễn giải
1 Tên cửa hàng Tên đăng kí kinh doanh hoặc tên ghi trên biển hiệu
2 Địa chỉ cửa hàng Bao gồm: số nhà, đường, phường, quận
3 Tọa độ vị trí cửa hàng Tọa độ Lat, Long
4 Số nhân viên Số người phục vụ công việc bán hàng
5 Số năm hoạt động kinh doanh
Thời gian cửa hàng kinh doanh sản phẩm sữa
6 Loại cửa hàng Cửa hàng có biển hiệu, không biển hiệu
7 Sản phẩm chính Sản phẩm cửa hàng kinh doanh chính: sữa bột, sữa nước, hay có mặt hàng khác
8 Loại đường Đường 1 chiều, 2 chiều hay đường hẻm
9 Nguồn hàng Từ công ty, siêu thị hay cửa hàng khác
10 Thông tin chủ cửa hàng Họ tên, tuổi, giới tính, thu nhập chính
KLTN Thông tin địa lý
- Dữ liệu về 12 phường trong quận Thủ Đức, với các trường thông tin cần thu thập
Bảng 3.4 Các trường có trong bảng dân số 12 Phường
STT Tên trường Diễn giải
1 Tên Phường Tên của 12 phường thuộc Quận Thủ Đức
2 Dân số Dân số các Phường tính đến năm 2012
Các lớp dữ liệu nền đƣợc cung cấp bởi Bộ môn Tài nguyên và GIS, Khoa Môi trường và Tài nguyên, có 3 lớp dữ liệu nền đó là:
Lớp dữ liệu ranh giới hành chính của Việt Nam
Lớp dữ liệu ranh giới quận huyện của Việt Nam
Lớp dữ liệu giao thông của Việt Nam
Lâp trình trong môi trường ArcMap
Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của các ngôn ngữ lập trình, ngôn ngữ lập trình trong ArcMap cũng không kém phần quan trọng Các ngôn ngữ như VBA, C++, C#, và VBNet đóng vai trò thiết yếu trong việc lập trình cho ArcGIS, trong đó ArcObject là thư viện cơ sở để xây dựng ứng dụng ArcObject chính là nền tảng cốt lõi của sản phẩm ArcMap.
Bảng 3.5 Phân loại ngôn ngữ lập trình
STT Loại Ngôn ngữ Phần mềm ứng dụng
ArcView GIS 3.x ArcGIS 9.x trở lên
3 Ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng
ArcView ArcGIS 8.x trở lên ArcGIS 8.x trở lên
KLTN Thông tin địa lý
VB.NET/C# ArcGIS 8.3 trở lên
Bảng 3.6 Ngôn ngữ lập trình tương thích cho từng môi trường
STT Môi trường ArcObject Hỗ trợ môi trường lập trình
6 ArcMap 9.3 VBA,VB6, Visual Studio 2005
7 ArcMap 10.0 KLTN Thông tin địa lýVBA, VB6, Visual Studio 2008
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH VÀ CÔNG CỤ PHẦN MỀM
kinh doanh
4.1.1 Xu hướng phát triển của các cửa hàng
Xác định tâm hình học và ellipse độ lệch chuẩn của các cửa hàng sữa trên địa bàn Dùng công cụ Directional Distribution
Hình 4.1 Vị trí của công cụ Directional Distribution
Dữ liệu đầu vào là lớp điểm vị trí các cửa hàng sữa đã thu thập được, trường để nhóm là trường “số năm hoạt động”
KLTN Thông tin địa lý
Hình 4.2 Dữ liệu đầu vào của công cụ Directional Distribution
Thay đổi màu của từng ellipse để cho dễ nhận biết.
Hình 4.3 Các elip kết quả theo tứng thời gian hoạt động của các cửa hàng
KLTN Thông tin địa lý
Số liệu xác định tâm hình học và các ellipse độ lệch chuẩn của các cửa hàng:
Bảng 4.1 Số liệu thống kê của các elip hình học
Số năm hoạt động của cửa hàng
KLTN Thông tin địa lý
39 thống kê và không gian x
Sự phát triển của khu vực các phường Bình Chiểu, Tam Bình được thúc đẩy bởi sự hình thành các khu công nghiệp, thu hút hàng nghìn lao động và dân nhập cư Điều này tạo ra một thị trường đầy tiềm năng cho các nhà kinh doanh.
Hình 4.4 Năm khu vực cửa hàng chia theo kịch bản đi bộ 1000m
4.1.3 Lập công thức đề xuất để xác định quy mô của các cửa hàng
Công thức 4.1 là công thức đề xuất để tính hệ số của các khu vực cửa hàng
KLTN Thông tin địa lý
Trong đó: S ij hệ số của khu vực cửa hàng i
A ij là khoảng cách từ vị trí trung tâm khu vực cửa hàng i đến trung tâm phường j a j là hệ số theo dân số của phường j được tính như sau
Bảng 4.2 Dân số và hệ số điểm 12 phường
KLTN Thông tin địa lý
Bảng 4.3 Quy định điểm các thuộc tính của cửa hàng tiêu
KLTN Thông tin địa lý
Hình 4.5 Điểm các thuộc tính của cửa hàng
Sau khi tính toán và thống kê đƣợc kết quả theo 5 khu vực
Bảng 4.4 Kết quả thống kê
STT Tồng điểm Điểm lớn nhất Điểm bé nhất
KLTN Thông tin địa lý
Trên cơ sở của HUFF và điều chỉnh khu vự j
Sau khi tính toán theo công thức, kết quả xác xuất lựa chọn của khách hàng
Bảng 4.5 Xác suất lựa chọn của khách hàng
Xác suất khách hàng lựa chọn khu vực cửa hàng
KLTN Thông tin địa lý
Khi xác suất được xác định, việc phân tích tỷ lệ phần trăm lợi nhuận mà cửa hàng có thể kỳ vọng từ chi phí mua sắm của người dân trong khu vực địa lý i là rất quan trọng.
Trong đó: E ij là chi phí mua sắm có thể của khách hàng ở vị trí i đối với cửa hàng j
B i tổng chi phí có thể có của khách hàng i ( ở đây là thu nhập bình quân đầu người )
Tổng doanh thu của mỗi cửa hàng có thể đƣợc xác định bằng tổng chi phí mua sắm hi vọng của tất cả khách hàng trong vùng nghiên cứu
Thị phần của mỗi cửa hàng trong vùng nghiên cứu sẽ đƣợc tính nhƣ sau:
KLTN Thông tin địa lý
Hình 4.6 Dữ liệu và cách tính thị phần của khu vực cửa hàng
Bảng 4.6 Kết quả tính thị phần các khu vực cửa hàng
Khu vực cửa hàng Thị phần Phần trăm
KLTN Thông tin địa lý
Hình 4.7 Đồ thị thị phần của các khu vực cửa hàng sữa
Khi nhà kinh doanh quyết định mở cửa hàng mới, việc phân tích sự tương quan giữa cửa hàng mới và các cửa hàng hiện tại là rất quan trọng để đưa ra quyết định hợp lý Bài viết này đề xuất một giải pháp cho vấn đề này bằng cách phân nhóm các cửa hàng theo phương pháp Jenks break Trong phần mềm ArcMap, người dùng có thể sử dụng công cụ hỗ trợ phân loại bằng cách vào thẻ Symbology và chọn Quantilies > Graduated symbols để thực hiện quá trình này.
Hình 4.8 Công cụ phân nhóm cửa hàng
KLTN Thông tin địa lý
Sau đó chọn trường muốn phân loại, ở đây đề tài chọn tổng điểm làm trường để phân loại
Hình 4.9 Các bước chọn trường phân nhóm
Hình 4.10 Số nhóm và phương pháp phân nhóm Đề tài chia cửa hàng làm 3 nhóm với nội dung của mỗi nhóm nhƣ sau:
KLTN Thông tin địa lý
Nhóm 1: Những cửa hàng không nên mở, vì nó có quy mô quá nhỏ, không đủ sức để cạnh tranh với những cửa hàng đối thủ khác.Nhà kinh doanh nên tử bỏ ý định mở những cửa hàng đƣợc xếp vào nhóm này
Nhóm 2: là nhóm những cửa hàng quy mô vào loại trung bình có thể sẽ không đủ sức để cạnh tranh với các cửa hàng trong khu vực Nên xem xét các thuộc tính của cửa hàng và điều chỉnh để cửa hàng có quy mô lớn hơn, có khả năng cạnh tranh cao hơn
Nhóm 3: Những cửa hàng có quy mô lớn và rất lớn, nếu cửa hàng mới mở thuộc vào nhóm cửa hàng này thì nên mở cửa hàng
Sau khi sử dụng phương pháp Natural breaks để phân nhóm, kết quả phân nhóm cửa hàng thu đƣợc
Bảng 4.7 Điểm của từng nhóm phân nhóm
Dựa vào kết quả phân tích, việc mở cửa hàng mới cần được xem xét kỹ lưỡng Cụ thể, nếu cửa hàng mới có tổng điểm là 25, theo bảng phân loại, nó sẽ thuộc nhóm 1 Do đó, quyết định không nên mở cửa hàng này là hợp lý.
KLTN Thông tin địa lý
Hình 4.11 Thuộc tính và điểm của cửa hàng mới
KLTN Thông tin địa lý
Hình 4.12 Chạy lại phân nhóm khi có thêm cửa hàng mới Bảng 4.8 Điểm phân nhóm sau khi có cửa hàng mới
Kết quả cho thấy cửa hàng này có quy mô nhỏ, do đó ảnh hưởng đến các cửa hàng khác không đáng kể Vì vậy, việc mở cửa hàng mới là không cần thiết.
Công cụ khai thác dữ liệu
4.2.1 Công cụ hiển thị dữ liệu
Khởi động ArcMap và hiển thị toolbar GEOMARKETING
Hình 4.13 Vị trí thanh toolbar GEOMARKETING và các công cụ
Click chọn vào nút “ Kết nối dữ liệu” trên thanh toolbar GEOMARKETING
KLTN Thông tin địa lý
Hình 4.14 Vị trí công cụ kết nối dữ liệu
Hình 4.15 Màn hình dữ liệu hiển thị sau khi kết nối dữ liệu
Bản đồ gồm các lớp dữ liệu:
Lớp dữ liệu thông tin các cửa hàng sữa
Lớp dữ liệu ranh giới các phường trên địa bàn nghiên cứu
Lớp dữ liệu mạng lưới giao thông Việt Nam
Lớp dữ liệu Uỷ ban nhân dân các phường ở quận Thủ Đức
Lớp dữ liệu ranh giới hành chính Việt Nam
4.2.2 Công cụ thêm cửa hàng mới
Chức năng: thêm mới thông tin về cửa hàng khi muốn thêm ở vị trí mới
KLTN Thông tin địa lý
Thao tác thực hiện: Click vào nút “Thêm mới cửa hàng” trên thanh toolbar GEOMARKETING
Hình 4.16 Công cụ thêm mới cửa hàng
Click chuột vào vị trí muốn thêm mới, xuất hiện form thêm mới:
Hình 4.17 Form hiển thị thêm mới cửa hàng
KLTN Thông tin địa lý
Nhập hoặc chọn thông tin liên quan đến cửa hàng mới và nhấn nút để hoàn tất việc thêm mới Sau khi dữ liệu được cập nhật vào cơ sở dữ liệu, hệ thống sẽ hiển thị thông báo “Thêm mới thành công”.
Hình 4.18 Hộp thoại thông báo
4.2.3 Công cụ cập nhật thông tin cửa hàng
Chức năng: Xây dựng công cụ này nhằm cập nhật, chỉnh sửa hoặc xóa thông tin dữ liệu về các cửa hàng sữa muốn thay đổi
Thao tác thực hiện: click chọn nút “Cập nhật cửa hàng” trên thanh toolbar
Hình 4.19 Công cụ cập nhật cửa hàng
Sau đó nhập chuột vào vị trí cửa hàng muốn chỉnh sửa trên bản đồ, xuất hiện form nhƣ sau:
KLTN Thông tin địa lý
Để cập nhật thông tin cửa hàng, người dùng chỉ cần thay đổi các thông tin mong muốn và nhấn nút để cập nhật dữ liệu vào cơ sở dữ liệu Sau khi hoàn tất quá trình cập nhật, một hộp thoại sẽ hiển thị thông báo "Cập nhật thành công".
Hình 4.21 Hộp thoại thông báo
Để xóa cửa hàng tại vị trí cụ thể, bạn cần nhấp vào vị trí cửa hàng trên bản đồ, sau đó điền vào form cập nhật cửa hàng Tiếp theo, hãy chọn nút để xóa cửa hàng khỏi cơ sở dữ liệu Sau khi hoàn tất quá trình xóa, một hộp thoại thông báo "Xóa thành công" sẽ xuất hiện.
KLTN Thông tin địa lý
Hình 4.22 Hộp thoại thông báo
4.2.4 Công cụ tìm kiếm thông tin cửa hàng
Công cụ này cho phép người dùng dễ dàng tìm kiếm cửa hàng dựa trên các thông tin mong muốn như số thứ tự cửa hàng, số lượng nhân viên và số năm hoạt động.
Thao tác thực hiện: Lựa chọn công cụ “ Tìm kiếm cửa hàng” trên thanh toolbar GEOMARKETING
Hình 4.23 Công cụ tìm kiếm cửa hàng
Kết quả xuất hiện form Tìm kiếm:
KLTN Thông tin địa lý
Hình 4.24 Form hiển thị thông tin tìm kiếm
Check chọn vào thông tin cửa hàng muốn tìm kiếm:
Hình 4.25 Form nhập thông tin cửa hàng muốn tìm kiếm
KLTN Thông tin địa lý
Sau đó bấm chọn nút để thực hiện thao tác tìm kiếm cửa hàng, kết quả sẽ hiển thị ở khung kết quả
Hình 4.26 Kết quả tìm kiếm
Kết quả sẽ Zoom tới những cửa hàng tìm kiếm đƣợc với các thuộc tính yêu cầu
Hình 4.27 Các cửa hàng tìm kiếm được hiển thị trên bản đồ
KLTN Thông tin địa lý
Bài toán hỗ trợ xây dựng hệ thống bán lẻ
4.3.1 Bài toán Đặt ra bài toán, khi nhà kinh doanh có vốn và muốn đầu tƣ mở một số lƣợng cửa hàng có quy mô lớn hoặc nhỏ vào quận Thủ Đức Nhà đầu tƣ muốn xác định xem vị trí nào khi đặt cửa hàng mới sẽ có khả năng kinh doanh cao,và vấn đề đặt ra lớn hơn cần giải quyết đó là sự trùng lặp thị trường giữa các cửa hàng Làm thế nào để có thể xác định vị trí và tránh trùng thị trường giữa các cửa hàng, giảm tính cạnh tranh đang là vấn đề cần giải quyết
Gỉa định tầm ảnh hưởng của các cửa hàng theo quy mô là như bảng 4.9
Bảng 4.9 Bảng giả định tầm ảnh hưởng của các cửa hàng
Quy mô cửa hàng Bán kính ảnh hưởng
4.3.2 Quy trình xử lý đề xuất
Từ bài toán đặt ra, chúng tôi đề xuất quy trình xử lí dựa trên giả định về tầm ảnh hưởng của các cửa hàng, thị phần của các khu vực cửa hàng hiện có và các phép toán đồ thị, tổ hợp để giải quyết vấn đề một cách hiệu quả Quy trình này sẽ giúp xác định các cửa hàng có ảnh hưởng lớn nhất, phân tích thị phần của từng khu vực và áp dụng các phép toán đồ thị để tìm ra giải pháp tối ưu.
Bước 1: Chọn m trong 12 phường của quận Thủ Đức
Bước 2: Chọn n cửa hàng nhỏ trong số phường còn lại (12-m)
Bước 3: Sử dụng tầm ảnh hưởng của các cửa hàng và phương pháp vét cạn loại bỏ những phương án không khả thi
KLTN Thông tin địa lý
Bước 4: Sử dụng thêm các thông số như: khả năng phục vụ, số cửa hàng hiện có… để chọn ra phương án tối ưu cho bài toán
Số lƣợng, quy mô cửa hàng muốn mở
Xếp loại m cửa hàng lớn
Chọn m trong 12 phường Lý thuyết tổ hợp
Bảng giả định tầm ảnh hưởng
Chọn n phường trong số phường còn lại Xếp hạng cửa hàng
Lựa chọn các phương án tối ưu
4.3.3 Cơ sở và mô hình toán học
Dựa trên các phân tích về mức độ tập trung của cửa hàng, để duy trì sự tồn tại tại một địa phương, cửa hàng cần phải thuộc loại "lớn" và có khả năng đáp ứng nhu cầu của khách hàng Theo đó, các phường trong tập hợp S được lựa chọn để đặt các cửa hàng lớn, nhằm đảm bảo sự phát triển bền vững và hiệu quả của các cửa hàng tại địa phương.
KLTN Thông tin địa lý
Với n là số phường có thể đặt các cửa hàng lớn
Nhà đầu tư có thể lựa chọn k cửa hàng trong n phường từ tập hợp S Dựa trên lý thuyết đồ thị, số cách lựa chọn này được xác định bằng công thức cụ thể.
Here is a rewritten paragraph that contains the meaning of the original content, complying with SEO rules:"Khi mở rộng kinh doanh, nhà đầu tư cần xem xét kỹ lưỡng các vị trí đặt cửa hàng để đạt hiệu quả cao nhất Ví dụ, với hai cửa hàng mới, có bốn phường tiềm năng để đặt cửa hàng là Tam Bình, Bình Thọ, Bình Chiểu và Trường Thọ Bằng cách phân tích các yếu tố như nhu cầu thị trường, dân số, hạ tầng và cạnh tranh, nhà đầu tư có thể đưa ra quyết định sáng suốt về vị trí đặt cửa hàng để tối đa hóa lợi nhuận."
4.3.4 Công cụ hỗ trợ phần mềm
Người sử dụng có thể nhập số lượng cửa hàng dự kiến mở và đánh giá tầm ảnh hưởng của cửa hàng lớn so với cửa hàng nhỏ trong form này KLTN Thông tin địa lý.
Hình 4.28 Form xây dựng hệ thống bán lẻ
Các phương án vị trí cho các phường đặt cửa hàng đã được đưa ra, giúp các nhà kinh doanh tối ưu hóa lựa chọn của mình Để cải thiện hơn nữa, họ có thể tham khảo khả năng phục vụ và số lượng cửa hàng hiện có theo từng phương án.
KLTN Thông tin địa lý