ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRẦN ĐẮC PHI HÙNG ỨNG DỤNG MƠ HÌNH HUFF TRONG VIỆC PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ SỰ PHÂN BỐ CỦA HỆ THỐNG SIÊU THỊ TRÊN ĐỊA BÀN QUẬN VÀ QUẬN 3, THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Chuyên ngành: Bản đồ, viễn thám hệ thống thông tin địa lý LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH - 07/2011 CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: Cán chấm nhận xét 1: Cán chấm nhận xét 2: Luận văn thạc sỹ bảo vệ tại: Trường Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia Tp Hồ Chí Minh ngày ………… tháng ………… năm ………… Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sỹ gồm: Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận văn Bộ môn quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận văn Bộ môn quản lý chuyên ngành TRƯỜNG ĐH BÁCH KHOA TP HCM PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc Tp Hồ Chí Minh, ngày 25 tháng 11 năm 2010 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SỸ Họ tên học viên: TRẦN ĐẮC PHI HÙNG Phái: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 12/1/1985 Nơi sinh: Vónh Long Chuyên ngành: Bản đồ, viễn thám hệ thông tin địa lý MSHV: 01008171 I TÊN ĐỀ TÀI: “ ỨNG DỤNG MƠ HÌNH HUFF TRONG VIỆC PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ SỰ PHÂN BỐ CỦA HỆ THỐNG SIÊU THỊ TRÊN ĐỊA BÀN QUẬN VÀ QUẬN 3, THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ” II NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: - Tìm hiểu thực tế nước, vấn đề liên quan đến đề tài, kết đạt Từ rút tính cấp thiết đề tài - Tìm hiểu sở lý thuyết mơ hình Huff: q trình hình thành, cải tiến nhằm hồn thiện mơ hình, hạn chế mơ hình cần khắc phục - Nghiên cứu quy trình chuyển đổi xây dựng liệu cần thiết cho đề tài dựa phần mềm MicroStation, Famis liệu đồ địa thu thập địa bàn - Nghiên cứu việc ứng dụng mơ hình Huff việc phân tích đánh giá phân bố hệ thống siêu thị địa bàn.Từ xây dựng cơng cụ phân tích (Tool) dựa Script viết ngôn ngữ lập trình Python - Tìm hiểu chương trình ArcGis 9.3, ngơn ngữ lập trình VBA (Visual Basic Applycation) hỗ trợ thiết kế chương trình Giao diện chương trình “Việt hóa” đơn giản hóa nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho người dùng III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 25/01/2010 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 1/7/2011 V HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS TRẦN TRỌNG ĐỨC Nội dung đề cương Luận văn thạc sĩ Hội đồng Chuyên ngành thông qua CÁN BỘ HƯỚNG DẪN TS TRẦN TRỌNG ĐỨC CHỦ NHIỆM BỘ MÔN QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH TS NGUYỄN NGỌC LÂU LỜI CẢM ƠN “Những to lớn lên từ hạt mầm bé nhỏ” Con xin chân thành tri ân gia đình xây dựng tảng vững cho thành công bước đầu Và hết, tơi kính gửi lời tri ân chân thành đến thầy TS.Trần Trọng Đức tận tình hướng dẫn khích lệ tơi q trình xây dựng luận văn Những góp ý, nhận xét phương pháp nghiên cứu kiến thức quý báu truyền đạt từ Thầy hành trang tốt cho đường nghiên cứu khoa học Xin chân thành cảm ơn Quý Thầy Cô giảng dạy lớp cao học GIS 2008 trang bị cho kiến thức tảng phương pháp nghiên cứu khoa học để tơi chủ động việc nghiên cứu thực luận văn công việc khác thực tế Xin gửi lời cảm ơn đến anh, chị bạn học viên lớp Cao học 2008 giúp đỡ, đóng góp ý kiến cung cấp hỗ trợ tài liệu Xin gửi lời cảm ơn đến Quý Thầy Cô đồng nghiệp công tác Khoa Quản lý đất đai Bất động sản Trường Đại học Nơng Lâm Tp Hồ Chí Minh tạo điều kiện thuận lợi cho tơi q trình học tập nghiên cứu trường Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh Cuối cùng, xin gửi lời cám ơn đến tác giả tác phẩm, tài liệu sử dụng luận văn Xin chân thành cảm ơn! TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Mạng lưới siêu thị trung tâm mua sắm phát triển nhanh chóng, ngày trở nên quen thuộc người tiêu dùng trở thành kênh phân phối quan trọng hệ thống phân phối Tính đến năm 2010, thành phố Hồ Chí Minh có 80 siêu thị loại như: CO.OP Mart, Maximart, Big C, Lotte Mart… Tuy nhiên, vấn đề đặt mặt cho kinh doanh siêu thị Hiện mặt vấn đề lớn nhà kinh doanh bán lẻ Các nhà kinh doanh bán lẻ phải tự tìm kiếm mặt để xây dựng siêu thị điều nảy sinh vấn đề: mạng lưới siêu thị phát triển có nguy lệ thuộc nhiều vào mặt tìm khơng tn thủ quy hoạch thành phố Ví dụ: Trên đoạn đường Lê Đại Hành có đến Trung tâm thương mại siêu thị lớn, đường Lê Thánh Tơn quận có Trung tâm lớn Parson Vincom đối diện nhau… Thực trạng cho thấy việc phân bố không hiệu mặt địa lý cửa hàng bán lẻ địa bàn thành phố Dẫn đến việc thị trường bị chia nhỏ, hiệu kinh tế thấp Hiện với phát triển mạnh mẽ công nghệ thông tin, Hệ thống thông tin địa lý (GIS) giai đoạn bùng nổ ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực khác Với công cụ phân tích khơng gian mạnh, GIS thích hợp việc phân tích đánh giá phân bố cửa hàng bán lẻ Các nhà phân tích tìm câu trả lời cho vấn đề chiến lược sau: * Điều xảy cho khu thương mại cửa hàng tơi mở rộng quy mơ lên 50%? * Điều xảy cho khu thương mại đối thủ cạnh tranh rời khỏi thị trường * Điều xảy đối thủ cạnh tranh giới thiệu cửa hàng thị trường? Thị phần thị trường thay đổi sao? Từ nhu cầu thực tế trên, luận văn nghiên cứu xây dựng cơng cụ ứng dụng mơ hình Huff vào q trình phân tích xây dựng vùng kinh doanh, tính tốn thị phần siêu thị địa bàn quận quận thành phố Hồ Chí Minh Dựa kết nghiên cứu, luận văn tiến hành xây dựng cơng cụ phân tích tự động với giao diện tiếng việt, phù hợp với thực tế Việt Nam Dựa nghiên cứu Geoprocessing, công cụ viết ngôn ngữ lập trình Python dạng Script Và thêm vào ArcToolBox cơng cụ phân tích Kết phân tích công cụ bao gồm: xác suất lựa chọn khách hàng vị trí i siêu thị vị trí j, đồ thị phần, đồ bề mặt xác suất siêu thị Công cụ ứng dụng phân tích xây dựng vùng kinh doanh, tính tốn thị phần cho siêu thị địa bàn quận quận trước sau có siêu thị xây dựng MỤC LỤC CHƯƠNG GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ 1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 1.3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 1.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CHƯƠNG TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG 2.1 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU NGỒI NƯỚC 2.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC 2.3 NHẬN XÉT CHUNG 13 CHƯƠNG NGHIÊN CỨU CƠ SỞ LÝ THUYẾT 14 3.1 NHỮNG HIỂU BIẾT VỀ HOẠT ĐỘNG BÁN LẺ 14 3.2 NHỮNG HIỂU BIẾT VỀ HOẠT ĐỘNG CỦA SIÊU THỊ 15 3.3 THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA CÁC SIÊU THỊ TRÊN ĐỊA BÀN TPHCM 17 3.4 CÁC PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH VÀ PHÂN TÍCH VÙNG KINH DOANH (TRADE AREA) 19 3.5 GIỚI THIỆU PHẦN MỀM ARCGIS VÀ GEOPROCESSING 24 3.6 NGƠN NGỮ LẬP TRÌNH PYTHON VÀ SCRIPT TOOLS 30 3.7 GIỚI THIỆU PHẦN MỀM FAMIS 33 CHƯƠNG THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU 34 4.1 THẾT KẾ CƠ SỞ DỮ LIỆU 34 4.2 XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU 39 4.3 XÂY DỰNG DỮ LIỆU THỬA ĐẤT 43 4.4 XÂY DỰNG LỚP DỮ LIỆU VÙNG NGHIÊN CỨU (STUDY_AREA) 50 4.4 XÂY DỰNG LỚP DỮ LIỆU SIÊU THỊ (SIEU_THI) 52 4.5 XÂY DỰNG LỚP DỮ LIỆU GIAO THÔNG (GIAO_THONG) 53 4.6 XÂY DỰNG LỚP DỮ LIỆU PHƯỜNG (PHUONG) 58 CHƯƠNG THIẾT KẾ VÀ VẬN HÀNH CHƯƠNG TRÌNH 60 5.1 THIẾT KẾ GIAO DIỆN CỦA CƠNG CỤ PHÂN TÍCH 60 5.2 CÁC BƯỚC THỰC HIỆN CỦA CÔNG CỤ 66 5.3 VẬN HÀNH CÔNG CỤ 76 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỀN CỦA ĐỀ TÀI 86 6.1KẾT LUẬN 86 6.2 ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỀN CỦA ĐỀ TÀI 87 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Sơ đồ nhiệm vụ luận văn Hình 2.1 Mơ hình phân tích cạnh tranh dự báo .3 Hình 2.2 Xác suất lựa chọn khách hàng thể pixel Hình 2.3 Mơ hình Huff .4 Hình 2.4 Bề mặt thể xác suất lựa chọn khách hàng Hình 2.5 Chương trình ArcGis Business Analyst .7 Hình 2.6 Vị trí cửa hàng Hình 2.7 Ví trí khách hàng Hình 2.8 Vùng kinh doanh Simple ring .8 Hình 2.9 Vùng kinh doanh dạng Drivetime Polygon Hình 2.10 Vùng kinh doanh dự mơ hình Huff Hình 2.11 Báo cáo phân tích thị trường .10 Hình 2.12 Bản đồ chi phí vận chuyển 10 Hình 2.13 Dịch vụ GeoMarketing .12 Hình 3.1 Thị phần Siêu thị địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh .17 Hình 3.2 Sơ đồ vị trí Siêu thị 18 Hình 3.3 Phương pháp phân tích đường trịn đồng tâm 19 Hình 3.4 Phương pháp phân tích mơ hình lực hút Hình 3.5 Phương pháp phân tích thời gian di chuyển 20 Hình 3.6 Thành phần phần mềm ArcGis 25 Hình 3.7 Geoprocessing Tool 25 Hình 3.8 ArcToolbox window 26 Hình 3.9 Tool Dialog 27 Hình 3.10 Command Line 27 Hình 3.11 Model Builder 28 Hình 3.12 Cách thức vận hành ModelBuilder 28 Hình 3.13 Script Code 29 Hình 3.14 Thêm Script vào ArcToolbox 29 Hình 3.15 Các đối tượng ngơn ngữ lập trình Python 30 Hình 3.16 Cửa sổ lập trình Python Win 30 Hình 3.17 Cửa sổ Add Script 31 Hình 3.18 Cửa sổ xác định tên nhãn cho công cụ 31 Hình 3.19 Cửa sổ thêm Script Code 31 Hình 3.20 Xác định Dislay Name .32 Hình 3.21 Xác định Data Type 32 Hình 3.22 Xác định Parameter Properties 32 Hình 3.23 Giao diện phần mềm FAMIS 33 Hình 4.1 Sơ đồ vùng nghiên cứu .34 Hình 4.2 Thành phần sở liệu .37 Hình 4.3 Cấu trúc file *.dgn 39 Hình 4.4 Quy trình sửa lỗi chuyển đổi liệu phần mềm FAMIS 39 Hình 4.5 Quy trình tạo Personal Geodatabase 40 Hình 4.6 Geodatabase “HCM_VN2000” 40 Hình 4.7 PRJ file "VN2000_105D45P" 41 Hình 4.8 Phương pháp tạo Feature Dataset .42 Hình 4.9 Project VN2000_105D45P 42 Hình 4.10 Feature Dataset Quan1_Quan3 42 Hình 4.11 Quy trình xây dựng liệu đất 43 Hình 4.12 Chức “ Gán thơng tin địa chính” phần mềm FAMIS 44 Hình 4.13 Bản đồ Microstation 45 Hình 4.14 Chứa gán mã cho phường 45 Hình 4.15 Chức kết nối Cơ sở liệu .45 Hình 4.16 Chức kết Xuất đồ sang Shapefile .45 Hình 4.17 Kết chuyển đổi sang Shapefile 47 Hình 4.18 Kết chuyển đổi sang Shapefile Quận 47 Hình 4.19 Kết chuyển đổi sang Shapefile Quận 47 Hình 4.19 Cơng cụ Merge 48 Hình 4.20 Quy trình Merge loại liệu 48 Hình 4.21 Bản đồ địa quận 48 Hình 4.22 Bản đồ địa quận 48 Hình 4.23 Bản đồ đất vùng nghiên cứu .48 Hình 4.24 Chức Import/FeatureClass (Single) 49 Hình 4.25 Quy trình xây dựng liệu Vùng nghiên cứu 50 Hình 4.26 Cơng cụ Aggregate Polygons Tools 50 Hình 4.27 Lớp liệu VUNG_NGHIEN_CUU 51 Hình 4.28 Quy trình xây dựng liệu Siêu thị 52 Hình 4.29 Lớp liệu SIEU_THI .53 Hình 4.30 Quy định trường độ cao .53 Hình 4.31 Các trường thuộc tính giá trị (Cost) 54 Hình 4.32 Nhóm trường thuộc tính hạn chế (Restriction) .54 Hình 4.33 Nhóm trường thuộc tính hệ thống thứ bậc (Hierarchy) 55 Hình 4.34 Nhóm ký hiệu thuộc tính (Descriptor) 55 Hình 4.35 Quy trình xây dựng lớp giao thơng 56 Hình 4.36 Lớp liệu GIAO_THONG .58 Hình 4.37 Quy trình xây dựng liệu Phường 58 Hình 4.38 Lớp liệu Phường 59 Hình 5.1 Khởi động cửa sổ Customize 60 Hình 5.3 Cửa sổ Visual Basic Editor 60 Hình 5.4 Cơng cụ “Market Analysis Tool” .61 Hình 5.5 Chức Add/Script 61 Hình 5.6 Tên mô tả công cụ 62 Hình 5.7 Chương trình Python Win 62 Hình 5.8 Thêm Script code vào cơng cụ .62 Hình 5.9 Thuộc tính tham số 62 Hình 5.11 Quá trình chuyển đổi tham số 66 Hình 5.12 Quy trình kiểm tra mở Extentsion 67 Hình 5.13 Các Extensions ArcMap 67 Hình 5.14 Quy trình kiểm tra liệu siêu thị 67 Hình 5.15 Quy trình tạo Geodatabase .68 Hình 5.16 Quy trình gộp liệu siêu thị 68 Hình 5.17 Quy trình xây dựng lớp liệu điểm đai diện cho khách hàng 69 Hình 5.18 Lớp liệu siêu thị 69 Hình 5.19 Lớp liệu khách hàng 69 Hình 5.20 Quy trình tính khoảng cách từ khách hàng đến siêu thị .70 Hình 5.21 Khoảng cách từ khách hàng đến siêu thị 70 Hình 5.22 Quy trình kết hợp bảng .71 Hình 5.23 Bảng r"in_memory\tbl1" 71 Hình 5.24 Bảng r"in_memory\tbl" 71 Hình 5.25 Quy trình tính tốn trường Hình 5.26 Kết tính tốn trường 72 .72 Hình 5.27 Quy trình tính toán trường xác suất 73 Hình 5.28 Quy trình tính tốn lợi nhuận siêu thị 74 Hình 5.29 Quy trình tạo bề mặt xác suất 74 Hình 5.30 Quy trình tạo đồ thị phần 75 Hình 5.31 Tham số đầu vào công cụ 76 Hình 5.32 Quá trình xử lý công cụ 76 Hình 5.33 Kết xử lý công cụ 76 Hình 5.34 Siêu thị Big C dự kiến xây dựng .77 Hình 5.35 Các siêu thị hoạt động 77 Hình 5.37 Bản đồ thị phần không sử dụng liệu mạng lưới đường giao thơng 80 Hình 5.38 Bề mặt xác suất Coopmart Nguyễn Đình Chiểu trước sau có Big C 81 Hình 5.39 Giao diện cơng cụ 83 Hình 5.40 Bản đồ thị phần sử dụng liệu mạng lưới đường giao thơng 83 Hình 5.41 Bề mặt xác suất Coopmart Nguyễn Đình Chiểu Coopmart Trường Sa trước sau có Big C .84 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Dữ liệu thuộc tính khách hàng vùng nghiên cứu Bảng 2.2 Dữ liệu thuộc tính cửa hàng vùng nghiên cứu .5 Bảng 2.3 Xác suất lựa chọn khách hàng Bảng 2.4 Thị phần cửa hàng ban đầu Bảng 2.5 Xác suất lựa chọn khách hàng có cửa hàng .6 Bảng 3.1 Hệ thống phân loại Siêu thị 16 Bảng 4.2 Dữ liệu siêu thị 34 Bảng 4.3 Dữ liệu khách hàng 34 Bảng 4.4 Khoảng cách từ vị trí khách hàng đến vị trí siêu thị 34 Bảng 4.5 Xác suất lựa chọn khách hàng 35 Bảng 4.6 Thị phần cửa hàng 35 Bảng 4.7 Các lớp sở liệu 37 Bảng 4.8 Lớp liệu SIEU_THI 37 Bảng 4.9 Lớp liệu GIAO_THONG 38 Bảng 4.10 Lớp liệu THUA_DAT 38 Bảng 4.11 Lớp liệu VUNG_NGHIEN_CUU .38 Bảng 4.12 Lớp liệu PHUONG .39 Bảng 4.13 Hệ thống đồ địa Quận 43 Bảng 4.14 Hệ thống đồ địa Quận 43 Bảng 4.15 Quy định mã phường quận thành phố Hồ Chí Minh 44 Bảng 4.16 Địa siêu thị 52 Bảng 5.1 Quy định tên tham số thuộc tính tương ứng 64 Bảng 5.2 Dữ liệu siêu thị địa bàn 78 Bảng 5.3 Dữ liệu dân số siêu thị địa bàn 78 Bảng 5.4 Thông số đầu vào không sử dụng liệu mạng lưới đường giao thông 79 Bảng 5.5 Thị phần trước sau có cửa hàng Big C .81 Bảng 5.6 Thông số đầu vào sử dụng liệu mạng lưới đường giao thông 82 Bảng 5.7 Thị phần trước sau có cửa hàng Big C .84 77 - Thông tin siêu thị: Bảng 5.2 Dữ liệu siêu thị địa bàn STT Tên siêu thị Coopmart Trường Sa Coopmart Nguyễn Đình Chiểu Copmart Hà Nội Citimart Nguyễn Trãi Citymart Parson Big C Địa Đường Trường sa, phường 12, quận 168, Nguyễn Đình Chiểu, quận 212/A43, Cống Quỳnh, quận 212B, Nguyễn Trãi, quận 39, Lê Thánh Tôn, quận Phường Đa Kao, quận Diện tích kinh doanh Danh mục hàng hóa 4563,6 20000 4620,5 20000 1126,9 20000 5161,3 3983,7 4000 4000 4000 20000 - Theo “Nghị nhiệm vụ phát triển kinh tế - xã hội thành phố Hồ Chí Minh năm 2011” HĐND Thành Phố thơng qua ngày 10/12/2010 kỳ họp lần thứ 19 HĐND TP Hồ Chí Minh khóa VII, GDP bình qn đầu người đạt 3.130 USD/người/năm Chỉ tiêu sử dụng để tính tốn thu nhập tất người dân địa bàn nghiên cứu - Số liệu dân số theo phường sau: Bảng 5.3 Dữ liệu dân số siêu thị địa bàn STT Tên Phường 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 10 11 12 13 14 Cầu Ơng Lãnh Nguyễn Cư Trinh Cơ Giang Bến Thành Tân Định ĐaKao Phạm Ngũ Lão Nguyễn Thái Bình Bến Nghé Cầu Kho Quận Tổng Dân số 14290 10940 11483 20257 14535 9396 14429 16584 19245 9835 23676 11307 7285 14967 13538 29539 20925 17688 29594 21049 19642 16452 19657 16927 Thu nhập (USD/người/năm) 44727700 34242200 35941790 63404410 45494550 29409480 45162770 51907920 60236850 30783550 74105880 35390910 22802050 46846710 42373940 92457070 65495250 55363440 92629220 65883370 61479460 51494760 61526410 52981510 1262141200 ( Nguồn Cục thống kê Thành phố Hồ Chí Minh) 78 Vấn đề quan tâm nhà đầu tư: - Thị phần phân chia lại có Siêu thị đưa vào hoạt động ? - Thị phần thể đồ nào? 5.3.3 Vận hành công cụ: - Chúng ta vận hành công cụ qua trường hợp cụ thể sau: * Không sử dụng liệu mạng lưới đường giao thơng * Có sử dụng liệu mạng lưới đường giao thông A Không sử dụng liệu mạng lưới đường giao thông: Xác định thông số đầu vào: - Sau khởi động công cụ, tiến hành nhập thông số đầu vào sau: Bảng 5.4 Thông số đầu vào không sử dụng liệu mạng lưới đường giao thông Tên tham số Giá trị Vị trí cửa hàng SIEU_THI Tên cửa hàng TENCHU Tiềm cửa hàng DIENTICH_KD Thư mục chứa liệu đầu E:\DU LIEU\thu nghiem ve center line tu thua dat\chay lai network Tên lớp liệu đầu Ket_qua Vùng nghiên cứu VUNG_NGHIEN_CUU Vị trí khách hàng PHUONG Tiềm mua bán khách hàng Thu_nhap Hình thức Market Areas BOTH Tạo Probability Surface True Hạn chế đối tượng lân cận - Dùng chức Add Feature để xác định vị trí siêu thị mới: + NAME: Big C +ATTRACTIVENESS: 4000 79 Hình 5.36 Giao diện cơng cụ Kết đạt được: - Chúng ta tiến hành lần chạy cơng cụ (có khơng có siêu thị mới) Sau so sánh phân chia thị phần trước sau có siêu thị - Bản đồ thị phần siêu thị trước sau có siêu thị mới: Hình 5.37 Bản đồ thị phần không sử dụng liệu mạng lưới đường giao thông 80 - Khi cửa hàng Big C mở cửa, thị phần Coopmart Nguyễn Đình Chiểu giảm, khách hàng chọn Big C thay Coopmart Nguyễn Đình Chiểu Điều thể rõ qua thay đổi bề mặt xác suất Coopmart Nguyễn Đình Chiểu Hình 5.38 Bề mặt xác suất Coopmart Nguyễn Đình Chiểu trước sau có Big C - Thị phần cửa hàng thay đổi sau: Bảng 5.5 Thị phần trước sau có cửa hàng Big C Siêu thị Coopmart Trường Sa Coopmart Nguyễn Đình Chiểu Copmart Hà Nội Citimart Nguyễn Trãi Citymart Parson Big C Tổng Thị phần (%) Trước Sau Doanh thu dự kiến (USD/Năm) Trước Sau 24 24 303215620 303215620 22 13 281734430 169589660 47 47 596086590 596086590 6 100 81104560 81104560 112144770 1262141200 100 1262141200 81 Kết luận: Qua kết cho thấy, siêu thị Big C mở cửa, thị phần siêu thị Coopmart Nguyễn Đình Chiểu giảm từ 22% xuống 13% Tuy nhiên, thị phần siêu thị Big C có 9%, tương đương với thị phần Siêu thị Citymart Parson (6%) Điều không khả thi quy mơ Big C tương ứng với Siêu thị hạng I Citymart Parson Siêu thị hạng III Do đó, việc mở siêu thị Big C phường Đa Kao quận khơng có hiệu mặt kinh tế Nhận xét: Ưu điểm: - Phương pháp dễ dàng sử dụng đối tượng sử dụng khơng chun, khơng u cầu liệu mạng lưới đường giao thơng Mơ hình tính tốn dựa đường thẳng nối từ vị trí khách hàng đến vị trí siêu thị - Thời gian tính tốn rút ngắn Nhược điểm: - Độ xác khơng cao không phản ánh thực tế di chuyển khách hàng B Sử dụng liệu mạng lưới đường giao thông: Xác định thông số đầu vào: - Tương tự sau khởi động công cụ, tiến hành nhập thông số đầu vào sau: Bảng 5.6 Thông số đầu vào sử dụng liệu mạng lưới đường giao thông Tên tham số Giá trị Vị trí cửa hàng SIEU_THI Tên cửa hàng TENCHU Tiềm cửa hàng DIENTICH_KD Thư mục chứa liệu đầu E:\DU LIEU\thu nghiem ve center line tu thua dat\chay lai network Tên lớp liệu đầu Ket_qua Vùng nghiên cứu VUNG_NGHIEN_CUU Vị trí khách hàng PHUONG Tiềm mua bán khách hàng Thu_nhap Hình thức Market Areas BOTH Tạo Probability Surface True Sử dụng Street Network Travel Time True Dữ liệu Street Network Street_ND Hệ số giới hạn khoảng cách Tạo Probability Surface True Hạn chế đối tượng lân cận 82 - Dữ liệu Street Network tạo từ lớp GIAO_THONG công cụ Network Analyst - Dùng chức Add Feature để xác định vị trí siêu thị mới: + NAME: Big C +ATTRACTIVENESS: 4000 Hình 5.39 Giao diện công cụ Kết đạt được: - Tương tự trên, tiến hành lần chạy cơng cụ (có khơng có siêu thị mới) Sau so sánh phân chia thị phần trước sau có siêu thị - Bản đồ thị phần siêu thị trước sau có siêu thị mới: Hình 5.40 Bản đồ thị phần sử dụng liệu mạng lưới đường giao thông 83 - Khi cửa hàng Big C mở cửa, thị phần Coopmart Nguyễn Đình Chiểu Coopmart Trường Sa giảm, khách hàng chọn Big C thay Coopmart Nguyễn Đình Chiểu Coopmart Trường Sa Điều thể rõ qua thay đổi bề mặt xác suất Coopmart Nguyễn Đình Chiểu Coopmart Trường Sa Hình 5.41 Bề mặt xác suất Coopmart Nguyễn Đình Chiểu Coopmart Trường Sa trước sau có Big C - Thị phần cửa hàng thay đổi sau: Bảng 5.7 Thị phần trước sau có cửa hàng Big C Siêu thị Coopmart Trường Sa Coopmart Nguyễn Đình Chiểu Copmart Hà Nội Citimart Nguyễn Trãi Citymart Parson Big C Tổng Thị phần (%) Trước Sau 24 20 22 13 Doanh thu dự kiến (USD/Năm) Trước Sau 303215620 252428240 281734430 169589660 47 47 596086590 596086590 6 13 81104560 81104560 100 1262141200 100 162932150 1262141200 Kết luận: Qua kết cho thấy, siêu thị Big C mở cửa, thị phần siêu thị Coopmart Nguyễn Đình Chiểu giảm từ 22% xuống 13%, thị phần siêu thị Coopmart Trường Sa giảm từ 24% xuống 20% Tuy nhiên, thị phần siêu thị Big C có 13%, tương đương với thị phần Coopmart Nguyễn Đình Chiểu (13%) Điều khơng khả thi quy mơ Big C tương ứng với Siêu thị hạng I cịn Coopmart Nguyễn Đình Chiểu Siêu thị hạng II Do đó, việc mở siêu thị Big C phường Đa Kao quận khơng có hiệu mặt kinh tế 84 Nhận xét: Ưu điểm: - Phương pháp độ xác cao sử dụng mạng lưới đường giao thơng Có xét đến quy tắc di chuyển Nhược điểm: - Yêu cầu liệu mạng lưới đường giao thơng phải xây dựng xác, không ảnh hưởng đến kết xử lý - Tốn nhiều thời gian trình xử lý C Nhận xét: Qua lần chạy mơ hình với hai biến quy mô siêu thị biến khoảng cách, rút kết luận việc xây dựng siêu thị Big C quận không mang lại hiệu kinh tế Tuy nhiên, hạn chế liệu nên kết đạt chưa xác Đây hạn chế luận văn 85 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỀN CỦA ĐỀ TÀI 6.1KẾT LUẬN Kết đạt luận văn: - Về bản, luận văn giải mục tiêu ban đầu đề Với kết nghiên cứu ngồi nước, tác giả khái qt hóa khả ứng dụng Hệ thống thông tin (GIS) vào lĩnh vực kinh tế từ đưa hướng áp dụng vào thực tế Việt Nam Mơ hình Huff chưa mơ hình tối ưu việc phân tích kinh tế, kết nghiên cứu tiền đề cho ngiên cứu sâu hơn, cấp độ chi tiết hơn, phù hợp hợp với thực tế Việt Nam - Luận văn xây dựng thành công công cụ xây dựng vùng kinh doanh phân tích thị phần siêu thị bán lẻ dựa mơ hình Huff Trên giới kỹ thuật Hãng ESRI ứng dụng từ lâu Việt Nam hướng nghiên cứu Với công cụ này, nhà doanh nghiệp Việt Nam có thêm cơng cụ phân tích thị trường với giá thấp nhiều so với ArcGis Bussiness Analyst Nếu đầu tư nghiên cứu sâu hơn, chắn chương trình đạt hiệu cao - Với việc kết hợp cơng cụ có sẵn, luận văn cho người đọc thấy khả ứng dụng vơ hạn Geoprocessing ngơn ngữ lập trình Python (Script) việc giải tốn có liên quan đến địa lý kinh tế, y học, du lịch… - Qua việc học hỏi, nghiên cứu kết đạt nhà khoa học hàng đầu lĩnh vực này, thân tác giả học hỏi nhiều cách suy nghĩ để giải vấn đề Những công cụ xử lý số liệu gần quen thuộc người làm việc trực tiếp với phần mềm ArcGis, kết với sáng tạo nhà nghiên cứu, áp dụng để giải toán tưởng chừng không thể: Địa lý kinh tế lĩnh vựa khác nhau, sử dụng yếu tố địa lý để phân tích kinh tế Hạn chế luận văn: Cũng tất luận văn khác, hạn chế thời gian, kỹ thuật số liệu điều tất yếu: + Số liệu thu nhập người dân vùng chưa điều tra cụ thể + Dữ liệu đại diện cho khách hàng cấp phường, chưa đạt cấp độ chi tiết đất Nên khoảng cách từ khách hàng đến siêu thị mang tính tương đối + Quy trình xử lý số liệu cơng cụ chưa hồn thiện tối ưu, cịn phức tạp qua nhiều bước xử lý + Kết chạy mơ hình dựa liệu minh họa, chưa kiểm tra từ thực tế nên khơng thể loại bỏ hết sai sót cơng cụ + Luận vă sử dụng hai số đo lường biến thu hút diện tích kinh doanh số lượng mặt hàng Tuy nhiên số siêu thị không chênh lệch nhiều nên kết xác suất phụ thuộc vào biến khoảng cách dẫn đến độ xác chưa cao 86 6.2 ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỀN CỦA ĐỀ TÀI: - Quy trình xử lý số liệu cơng cụ cần nghiên cứu hồn thiện Đưa mơ hình ứng dụng vào thực tê, từ khắc phục sai xót hồn thiện cơng cụ - Vì cơng cụ dùng để phân tích kinh tế, nên cần bổ sung thêm nhiều chức khác như: tìm đường ngắn nhất, xác định vùng kinh doanh theo phương pháp khác ( Simple Ring, Drivetime Polygon, Thessen…) Cập nhật bổ sung chức để công cụ thay hồn tồn ArcGis Business Analyst - Nghiên cứu thiết kế quy trình xuất kết xử lý thành báo cáo kinh tế, biểu đồ, đồ thị… giúp nhà quản lý có nhìn tổng thể, hỗ trợ việc định - Nghiên cứu phương pháp tăng tốc độ trình xử lý, nâng cấp thiết bị nhớ, đưa giải pháp Cơ sở liệu để áp dụng mơ hình cấp độ đất, cấp khu phố - Nghiên cứu phát triển cơng cụ ngơn ngữ lập trình cao cấp (C++, Java ) Khi cơng cụ phân tích trở thành chương trình phân tích, chạy độc lập, cài đặt nơi nào, giúp nhà phân tích dễ dàng tiếp cận sử dụng - Không dừng lại việc ứng dụng công cụ desktop, cần nghiên cứu phát triển thành ứng dụng WebGis, chuyên phân tích kinh tế dựa vào yếu tố địa lý 87 Statistics_analysis Table to table Joinfield Addfield Calculatefield 88 So sánh giá trị xác suất siêu thị với 89 So sánh giá trị pixel bề mặt xác suất với 90 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Dramowicz E, 2005 Retail Trade Area Analysis Using the Huff Model Directions Magazine [2] Joseph.K, Berry and Kenneth L.R , 2006 Retail Sales Competition Analysis Feature article for GeoWorld, March 2006, Vol 19, No 3, pgs 22-25 [3] CarolSmith, ESRI Inc, 2007 ESRI ArcGIS Business Analyst: An Assessment of its value for Spatial Marketing Research An ESRI ® White Paper [4] Huff, D.L., 1963 A Probabilistic Analysis of Shopping Center Trade Areas Land Economics 39, pgs 81-90 [5] Huff D.L., 2003 Parameter Estimation in the Huff model ArcUser, OctoberDecember, 34-36 [6] Huff D.L., 2004 A Note on the Misuse of the Huff Model in GIS Retrieved from www.mpsisys.com on January 16, 2004 [7] Huff, D.L., 2005 The Use of Geographic Information Systems and Spatial Models in Market Area Analysis ESRI GeoInfo Summit, April 18-19, Chicago [8] Huff D.L., 2008 Calibrating the Huff Model Using ArcGIS Business Analys An ESRI ® White Paper [9] Hiệp N V, 2009 Ứng dụng GIS phân tích thơng tin thương mại Luận văn Cao học Bách Khoa TP.HCM [10] Quy chế Siêu thị, Trung tâm thương mại (Ban hành kèm theo Quyết định số 1371/2004/QĐ-BTM ngày 24/9/2004 Bộ trưởng Bộ thương mại) [11] Watson.K, Anders.A, Berry.M, Tsushima.P, and Kaplan.P, 2003 Using ArcGis Business Analyst ESRI, Copyright © 2003–2007 [12] Turkey.C, 2004 Writing Geoprocessing Scripts with ArcGis ESRI, Copyright © 2004, 2005 [13] Dịch vụ Geomaketing cơng http://speedmedia.vn/vi/service/detail/id/56 ty [14] The ArcGis Help Library in Web: http://help.arcgis.com/en/arcgisdesktop/10.0/help SpeedMedia trang web: ... thám hệ thông tin địa lý MSHV: 010 0 817 1 I TÊN ĐỀ TÀI: “ ỨNG DỤNG MƠ HÌNH HUFF TRONG VIỆC PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ SỰ PHÂN BỐ CỦA HỆ THỐNG SIÊU THỊ TRÊN ĐỊA BÀN QUẬN VÀ QUẬN 3, THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH. .. nhuận Thị phần % 0.0256 41 1.28205 11 . 538 46 11 . 538 46 10 0.20 512 8 10 .2564 10 0.7692 31 38 .4 615 5 39 .404 93 39.404 93 10 0. 018 868 0.9 434 Big C 10 0.226 415 11 .32 075 49.0566 49.0566 Big C 10 0.754 717 37 . 735 85... .12 Hình 3 .1 Thị phần Siêu thị địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh .17 Hình 3. 2 Sơ đồ vị trí Siêu thị 18 Hình 3. 3 Phương pháp phân tích đường tròn đồng tâm 19 Hình 3. 4 Phương pháp phân