一种基于车辆时空分布的汽修门店选址方法技术

本发明专利技术公开了一种基于车辆时空分布的汽修门店选址方法，属于数据处理技术领域。本发明专利技术基于城市路网、居民区、办公商业区的综合因素，以可视化的地图展示，来分析区域车辆保有量的情况，根据相应评级，制定对应权重等级，计算区域综合评分；并且排除区域内竞争带来的负面影响；综合分析汽修门店最佳选址方案，为汽修门店选址提供理论支持。通过优化选址，提高门店的客流量，带来更多的利润点。

A location method of automobile repair shop based on vehicle space-time distribution

【技术实现步骤摘要】
一种基于车辆时空分布的汽修门店选址方法
本专利技术涉及一种基于车辆时空分布的汽修门店选址方法，属于数据处理

技术介绍
随着社会的快速发展，“选址”被广泛应用在各行各业，较多的出现在连锁性的全国终端的选择。随着全国车辆保有量的快速增长，汽车后市场行业快速发展，汽车后市场企业快速建设汽修连锁店，企业会根据自己公司的战略规划进行选址。选址对于商铺来说是一个长期投资，地址的选择对于长期经营有着至关重要的作用，在确定地址后无法轻易变动，所以选址必须综合考虑各方面的影响因素，以及未来可能发生的变化，店铺位置能够及时适应外界的变化，这样才能够达到长期的发展。然而目前在选址中，主要通过人工进行实地考察调研，进行利益核算，此种方式会造成时间和人力的浪费，并且缺少客观指导。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于：提供一种基于车辆时空分布的汽修门店选址方法，它解决了目前在选址中，主要通过人工进行实地考察调研，进行利益核算，此种方式会造成时间和人力的浪费，并且缺少客观指导的问题。本专利技术所要解决的技术问题采取以下技术方案来实现：一种基于车辆时空分布的汽修门店选址方法，包括以下步骤:S1、采集城市路网车流量数据、办公商业区分布数据、居民区分布数据，以及同行业门店分布数据，并进行分类存储。S2、构建可视化电子地图，将采集的数据在电子地图上根据时间、位置等多纬度进行整合和展示，根据不同数据的权重，分析出车辆分布热点图和行为规律。S3、结合同行业门店分布情况，进行店面可服务汽车数量全面分析，找到选址的中心坐标。S4、根据车辆出行规律，进行区域选址的详细规划。S5、综合分析上述数据，得到门店的最佳选址方案。作为优选实例，所述S2包括以下步骤：S2.1、分析周围的路网数据，根据路况和每小时车流量对道路进行综合评级，选择周边道路综合评级最高的区域。S2.2、分析周围的小区数据，根据小区常住人口和汽车保有量进行综合评级，选择周边小区综合评级最高的区域。S2.3、分析周围的办公商业区数据，根据汽车保有量进行综合评级，选择周边办公商业区综合评级最高的区域。S2.4、综合处理三类区域数据，通过电子地图平台，将三类区域数据以点位的形式展示在平面地图上，根据点位密集度生成办公商业区和居民区的热点图，对门店分布点位根据服务能力进行x公里范围做缓冲区展示形成缓冲区平面图，计算三个区域的重叠部分，对居民区和商业区叠加并且排除门店缓冲区，规划出适宜选址的热点图,其中，x取值为车主开车半小时的正常行驶距离。作为优选实例，所述S3包括以下步骤：S3.1、分析周围的同行业的门店数据，分析这些门店规模以及服务能力，对竞争对手进行综合评价，选择竞争力相对较弱的区域。S3.2、结合S2.4中分析出的区域数据热点图，对生成的热点图进行展示，并且利用电子地图平台计算每个热点区域的中心点，计算出选址的中心点坐标。作为上述技术方案的优选，车辆出行规律对于门店未来运营状况具有一定的影响，对于居民区和办公商业区，在工作日和节假日有着特定的出行规律，对于不同时间带来的车辆出行规律的影响，分析出不同时间居民区和办公商业区给能够带来运营方面的影响，进一步综合分析选址的可行性，实现最大化利益。作为优选实例，所述S4的选址模型为：其中，i表示城市路网，i∈I；j为表示居民区，j∈J；k表示办公商业区，k∈K；Fi表示i道路的权重；Gj表示j居民区的权重；Tk表示k办公商业区的权重；l为表示同行汽修门店，j∈J；Hl表示l门店的权重。其中1表示作为考虑因素，0表示不考虑。上述模型中，第一项为道路综合评分，第二项为居民区综合评分，第三项办公商业区综合评分；为同行门店综合分数，在模型中作为负面分数进行分析。第一项为道路综合评分，第二项为居民区综合评分，第三项办公商业区综合评分；目标函数(2)为同行门店综合分数，在模型中作为负面分数进行分析。作为优选实例，所述S5包括以下步骤：S5.1、根据S4计算S3各个中心点正面因素评分。S5.2、根据S4计算S3各个中心点负面因素评分。S5.3、对各个中心点综合评分进行统计，计算最高的分数的为合适的选址位置。本专利技术的有益效果是：本专利技术基于城市路网、居民区、办公商业区的综合因素，以可视化的地图展示，来分析区域车辆保有量的情况，根据相应评级，制定对应权重等级，计算区域综合评分；并且排除区域内竞争带来的负面影响；综合分析汽修门店最佳选址方案，为汽修门店选址提供理论支持。通过优化选址，提高门店的客流量，带来更多的利润点。附图说明图1为本专利技术中汽修门店选址方法流程图。具体实施方式为了对本专利技术的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图例和实施例，进一步阐述本专利技术。实施例1一种基于车辆时空分布的汽修门店选址方法，包括以下步骤:S1、采集城市路网车流量数据、办公商业区分布数据、居民区分布数据，以及同行业门店分布数据，并进行分类存储。S2、构建可视化电子地图，将采集的数据在电子地图上根据时间、位置等多纬度进行整合和展示，根据不同数据的权重，分析出车辆分布热点图和行为规律，具体包括以下步骤：S2.1、分析周围的路网数据，根据路况和每小时车流量对道路进行综合评级，选择周边道路综合评级最高的区域。S2.2、分析周围的小区数据，根据小区常住人口和汽车保有量进行综合评级，选择周边小区综合评级最高的区域。S2.3、分析周围的办公商业区数据，根据汽车保有量进行综合评级，选择周边办公商业区综合评级最高的区域。S2.4、综合处理三类区域数据，通过电子地图平台，将三类区域数据以点位的形式展示在平面地图上，根据点位密集度生成办公商业区和居民区的热点图，对门店分布点位根据服务能力进行x公里范围做缓冲区展示形成缓冲区平面图，计算三个区域的重叠部分，对居民区和商业区叠加并且排除门店缓冲区，规划出适宜选址的热点图,其中，x取值为车主开车半小时的正常行驶距离。S3、结合同行业门店分布情况，进行店面可服务汽车数量全面分析，找到选址的中心坐标，具体包括以下步骤：S3.1、分析周围的同行业的门店数据，分析这些门店规模以及服务能力，对竞争对手进行综合评价，选择竞争力相对较弱的区域。S3.2、结合S2.4中分析出的区域数据热点图，对生成的热点图进行展示，并且利用电子地图平台计算每个热点区域的中心点，计算出选址的中心点坐标。车辆出行规律对于门店未来运营状况具有一定的影响，对于居民区和办公商业区，在工作日和节假日有着特定的出行规律，对于不同时间带来的车辆出行规律的影响，分析出不同时间居民区和办公商业区给能够带来运营方面的影响，进一步综合分析选址的可行性，实现最大化利益。S4、根据车辆出行规律，进行区域选本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于车辆时空分布的汽修门店选址方法，其特征在于，包括以下步骤:/nS1、采集城市路网车流量数据、办公商业区分布数据、居民区分布数据，以及同行业门店分布数据，并进行分类存储。/nS2、构建可视化电子地图，将采集的数据在电子地图上根据时间、位置等多纬度进行整合和展示，根据不同数据的权重，分析出车辆分布热点图和行为规律。/nS3、结合同行业门店分布情况，进行店面可服务汽车数量全面分析，找到选址的中心坐标。/nS4、根据车辆出行规律，进行区域选址的详细规划。/nS5、综合分析上述数据，得到门店的最佳选址方案。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于车辆时空分布的汽修门店选址方法，其特征在于，包括以下步骤:
S1、采集城市路网车流量数据、办公商业区分布数据、居民区分布数据，以及同行业门店分布数据，并进行分类存储。
S2、构建可视化电子地图，将采集的数据在电子地图上根据时间、位置等多纬度进行整合和展示，根据不同数据的权重，分析出车辆分布热点图和行为规律。
S3、结合同行业门店分布情况，进行店面可服务汽车数量全面分析，找到选址的中心坐标。
S4、根据车辆出行规律，进行区域选址的详细规划。
S5、综合分析上述数据，得到门店的最佳选址方案。


2.根据权利要求1所述的一种基于车辆时空分布的汽修门店选址方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：
S2.1、分析周围的路网数据，根据路况和每小时车流量对道路进行综合评级，选择周边道路综合评级最高的区域。
S2.2、分析周围的小区数据，根据小区常住人口和汽车保有量进行综合评级，选择周边小区综合评级最高的区域。
S2.3、分析周围的办公商业区数据，根据汽车保有量进行综合评级，选择周边办公商业区综合评级最高的区域。
S2.4、综合处理三类区域数据，通过电子地图平台，将三类区域数据以点位的形式展示在平面地图上，根据点位密集度生成办公商业区和居民区的热点图，对门店分布点位根据服务能力进行x公里范围做缓冲区展示形成缓冲区平面图，计算三个区域的重叠部分，对居民区和商业区叠加并且排除门店缓冲区，规划出适宜选址的热点图,其中，x取值为车主开车半小时的正常行驶距离。


3.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈洪强，张毅，何大东，孙晓峰，葛磊，翁高涛，
申请(专利权)人：爱易优上海信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31