ハフ モデル

ハフ モデルは、エリアのポテンシャルを推測するための簡単なツールを提供します。候補店舗の場所、競合店の場所、ポテンシャル データ、魅力度フィールドを考慮します。ポテンシャル データは、多くの場合、家具、衣料品、自動車修理などに消費者がかける支出などのポテンシャル フィールドを含む区画レイヤ（すなわち、町丁・字等など）です。Business Analyst には、消費者の消費支出データも追加することができます。魅力度フィールドには、競合店が消費者にとってどのくらい魅力的であるかが表示されます。最もよく使用される魅力度は、売場面積です。

距離減衰関数

人が目的地までどれだけ遠いか感じる感覚は、必ずしも直線的に変化はしません。消費者は、自宅から遠い店舗よりも近い店舗で買い物をする傾向があります。つまり、距離とは、人の動きを非直線的に抑制するものとして表されます。この現象は、距離減衰関数を使用してモデル化できます。距離減衰関数の使用は、重力モデルの由来となるニュートンの万有引力の法則を流用したものです。距離減衰パラメータは、ギリシャ文字のベータでシンボル表示され、目的地までの距離を強調するために使用されます。食料品の買い物などの活動には、大きな指数を指定し、消費者が短い距離しか移動しないことを示します。家具の買い物などの活動には、小さな指数を指定し、消費者がより遠くまで出かけて行くことをいとわないことを示します。

指数関数は、通常、市内などの短い距離における相互作用を計算するのに使用されます。

すべてのハフ モデルは、入力データ、指数、商圏の大きさ、結果に対して、このようなモデルの操作に精通した人による詳細な分析が必要です。キャリブレーションでは常に、リークなどの他のファクタを考慮する必要があります（人々がすべての食料品をスーパーで購入しない場合、その消費の一部は、コンビニエンス ストアや農家の売店、通信販売などの他の商圏に流出します）。

ハフ モデルの詳細