WB data
  • Home
  • Oferta
    • Geomarketing – analiza lokalizacji
    • Catchment Area – obszar oddziaływania
    • Dane przestrzenne – wektorowe i rastrowe
    • Strategiczna ocena oddziaływania na środowisko
    • Mapa potrzeb zdrowotnych
  • Szkolenia specjalistyczne
    • Szkolenia GIS
      • Szkolenie QGIS Premium
      • Szkolenia QGIS – Kurs indywidualny lub grupowy
      • Szkolenie QGIS – Kurs dwudniowy
      • Szkolenie QGIS – poziom średnio zaawansowany
      • Szkolenie QGIS – poziom zaawansowany
      • Szkolenie QGIS i SAGA GIS – poziom podstawowy
    • Szkolenia specjalistyczne GIS
      • Szkolenie QGIS i arkusz kalkulacyjny
      • Szkolenie QGIS w gospodarowaniu i wycenie nieruchomości
      • Szkolenie QGIS w planowaniu strategicznym
      • Szkolenie QGIS w planowaniu przestrzennym
      • Szkolenie QGIS w planowaniu przestrzennym – Premium
      • Analiza danych w QGIS
      • Szkolenie QGIS w badaniu i ochronie środowiska
      • Szkolenie QGIS w branży OZE
      • Szkolenie QGIS dla zarządców infrastruktury liniowej
      • Szkolenie QGIS dla zarządzających infrastrukturą komunalną
      • Szkolenie Animacje w QGIS
      • Szkolenie MS SQL SERVER
      • Szkolenie „QGIS w analizie zagospodarowania i odprowadzania wód opadowych”
    • Szkolenia QGIS z Pythonem
      • Szkolenia QGIS z Python’em – poziom podstawowy
      • Szkolenie QGIS z Pythonem – poziom średnio zaawansowany
      • Szkolenia QGIS z Pythonem – poziom zaawansowany
    • Szkolenia z arkusza kalkulacyjnego
      • Szkolenie – Excel podstawy
      • Szkolenie – Excel średnio zaawansowany
      • Szkolenie QGIS i arkusz kalkulacyjny
  • O nas
  • Blog
  • Kontakt
31 grudnia 2014 przez Wojciech Brol
analizy dla portów lotniczych, analizy gis

Analiza konkurencji lotnisk – model Huffa

Analiza konkurencji lotnisk – model Huffa
31 grudnia 2014 przez Wojciech Brol
analizy dla portów lotniczych, analizy gis

[:pl]Jednym z elementów przestrzennych analiz geomarketingowych jest model probabilistyczny Huffa, który został opracowany już w 1962 roku przez D. L. Huffa. Jest to model ciążenia konsumentów do ośrodków handlowych na badanym obszarze. Według L.D. Huffa czas podróży i atrakcyjność ośrodka handlowego są czynnikami wpływającymi na zachowanie konsumenta i mogą służyć do prognozowania wyboru miejsca zakupów.

W przypadku niniejszej analizy, konsumentami będą pasażerowie, a ośrodkami handlowymi lotniska. Atrakcyjność lotniska została wyrażona ilością pasażerów danego portu lotniczego w 2013 roku wg danych Urzędu Lotnictwa Cywilnego.

Wzór na model Huffa wygląda następująco:

Wzór na model Huffa - Huff model
Wzór na model Huffa

gdzie:

Pij – prawdopodobieństwo, że pojedynczy pasażer zamieszkały w regionie i skorzysta z lotniska j,
Sj – liczba pasażerów lotniska j,
Tij – czas niezbędny na przemieszczenie się pasażera z regionu i do lotniska j,
a – parametr szacowany empirycznie, odzwierciedlający wpływ czasu podróży na przemieszczenia związane z zakupami.

Wynik analizy przedstawiono na poniższej mapie.

Mapa przedstawia model Huffa. Jest to model ciążenia pasażerów do portów lotniczych zlokalizowanych na obszarze Polski. Wyraża prawdopodobieństwo wyboru danego portu spośród konkurujących ze sobą portów.
Mapa przedstawia model Huffa. Jest to model ciążenia pasażerów do portów lotniczych zlokalizowanych na obszarze Polski. Wyraża prawdopodobieństwo wyboru danego portu spośród konkurujących ze sobą portów.

Przedstawia ona stopień prawdopodobieństwa wybrania przez potencjalnego pasażera danego portu lotniczego. Największy obszar z wysokim prawdopodobieństwem (powyżej 0,5) znajduje się wokół portu lotniczego Warszawa Okęcie. Założeniem modelu jest to, że im więcej pasażerów lotniska, tym bardziej atrakcyjne. Jak wiadomo, lotnisko Okęcie ma największą ofertę przewozów i najwięcej pasażerów.

Model Huffa dla lotniska Warszawa Okęcie. Jest to model ciążenia pasażerów do portów lotniczych zlokalizowanych na obszarze Polski. Wyraża prawdopodobieństwo wyboru danego portu spośród konkurujących ze sobą portów.
Model Huffa dla lotniska Warszawa Okęcie. Jest to model ciążenia pasażerów do portów lotniczych zlokalizowanych na obszarze Polski. Wyraża prawdopodobieństwo wyboru danego portu spośród konkurujących ze sobą portów.

Kolejna mapa pokazuje model Huffa tylko dla portu lotniczego Okęcie. Widoczne jest zmniejszanie się stopnia prawdopodobieństwa w okolicach innych portów lotniczych, które stanowią mniejszą lub większą konkurencję dla Okęcia.
Za pomocą modelu można następnie obliczyć liczbę ludności obszaru objętego największym prawdopodobieństwem wybrania tego portu lotniczego jako miejsca początku podroży, liczbę klientów, liczbę dochodów lotniska…

W niniejszej analizie nie brano pod uwagę lotnisk znajdujących się poza granicami Polski.

Taka analiza może być przydatna dla wielu innych dziedzin biznesu, takich jak handel, bankowość, branża medyczna itp.

Skorzystano ze strony Encyklopedii Zarządzania: http://mfiles.pl/pl/index.php/Model_probabilistyczny_Huffa

Analizy geomarketingowe[:en]One of the elements of spatial geomarketing analyses is Huff’s probabilistic model, which was developed in 1962 by D.L. Huff. It is a model that calculates gravity-based probability of consumers to select certain retail shopping location in the area examined. According to L.D. Huff, travel time and attractiveness of a retail shopping location are the factors that affect consumer behaviour and can be used to predict the preference of certain shops.

For this analysis, the passengers are consumers and the airports are retail locations. The attractiveness of an airport has been expressed as the number of passengers of a given airport in 2013, as per the data from the Civil Aviation Authority.

The Huff model formula is as follows:

The Huff model formula
The Huff model formula

where:

Pij – the probability that a single passenger residing in the region i will avail of the airport j,

Sj – the number of passengers availing of airport j,

Tij – the time required for movement of a passenger from the region i to the airport j

a – the parameter estimated empirically, reflecting the impact of travel time on movements related to shopping.

The analysis results are shown in the map below.

The map shows the Huff model. It is a gravity model used to predict which airports in Poland will be preferred by the passengers. It expresses the probability of choosing a particular airport among the competing ports.
The map shows the Huff model. It is a gravity model used to predict which airports in Poland will be preferred by the passengers. It expresses the probability of choosing a particular airport among the competing ports.

It shows the probability degree of selecting an airport concerned by a potential passenger. The largest area with a high degree of probability (above 0.5) is the area around Warsaw Chopin Airport. The model is based on the assumption that the more passengers an airport has, the more attractive it is. As we all know, Warsaw Chopin Airport has the largest offer of journeys and the largest number of passengers.

The Huff model for Warsaw Chopin Airport. It is a gravity model used to predict which airports in Poland will be preferred by the passengers. It expresses the probability of choosing a particular airport among the competing ports.
The Huff model for Warsaw Chopin Airport. It is a gravity model used to predict which airports in Poland will be preferred by the passengers. It expresses the probability of choosing a particular airport among the competing ports.

Another map shows the Huff model for Warsaw Chopin Airport only. It can be observed that the degree of probability decreases in the vicinity of other airports that constitute a less or more significant competition for Warsaw Chopin Airport.

This model can be used to calculate the population of an area with the largest probability of selecting the airport concerned as a starting point for a journey, number of clients, airport revenue…

This analysis did not account for the airports beyond Polish borders.

Such analysis can be useful for many other areas of business such as trade, banking, medical industry, etc.

The Encyclopaedia of Management has been used: http://mfiles.pl/pl/index.php/Model_probabilistyczny_Huffa

Geomarketing analyses[:]

analiza konkurencyjności analizy geomarketingowe analizy przestrzenne analizy sieciowe geomarketing lotniska model huffa porty lotnicze wybory wzór huffa

Poprzedni artykułMapy wyborcze - referendum w 2003 rokuNastępny artykuł Dostępność drogowa lotnisk cz. 2.

Ostatnie wpisy

Mediana wieku w Polsce na mapach w latach 2018-20233 kwietnia 2025
Podatek od budynków mieszkalnych na mapie Polski17 sierpnia 2024
Wybory samorządowe 2024 na mapach24 maja 2024

Kategorie

  • analizy dla portów lotniczych
  • analizy gis
  • ciekawostki
  • demografia
  • gospodarka
  • nauka gis
  • wybory

[:pl]Nasz darmowy kurs QGIS – online[:]

https://youtu.be/0ODhMo7DLZ0

Tagi

analiza konkurencji analizy geomarketingowe analizy przestrzenne analizy sieciowe animacje w qgis animowane mapy demografia dostępność czasowa dostępność drogowa dostępność lotnisk dostępność piesza geografia wyborcza geomarketing jakość życia lotniska mapa mapa emerytur mapa lotnisk mapa pochodzenia mieszkańców mapa przestępstw mapa rozwodów mapa urodzenia mapy mapy wyborcze mapy wyborów miejsce urodzenia model huffa nauka qgis porty lotnicze potencjał ludnościowy qgis rozwody saga gis wtyczki do qgis wybory wybory do sejmu wybory na mapach wybory prezydenckie wybory prezydenckie 2020 wybory prezydenta wybory samorządowe wybory samorządowe 2018 wynagrodzenia wynagrodzenia na mapie wynagrodzenia w polsce

O nas

Analizujemy!

Badamy!

Doradzamy!

Szkolimy!

Kontakt

WB data
NIP: 9542164180
+48 501 951 227
info@wbdata.pl
08:00-17:00

Ostatnie wpisy

Mediana wieku w Polsce na mapach w latach 2018-20233 kwietnia 2025
Podatek od budynków mieszkalnych na mapie Polski17 sierpnia 2024
Wybory samorządowe 2024 na mapach24 maja 2024
Mapa przestępstw 202316 maja 2024
Wynagrodzenia w powiatach w 2022 roku na mapach11 maja 2024

Kategorie

  • analizy dla portów lotniczych
  • analizy gis
  • ciekawostki
  • demografia
  • gospodarka
  • nauka gis
  • wybory
MAMY 10 LAT! 2014-2024 WBdata.pl

Ostatnie wpisy

Mediana wieku w Polsce na mapach w latach 2018-20233 kwietnia 2025
Podatek od budynków mieszkalnych na mapie Polski17 sierpnia 2024
Wybory samorządowe 2024 na mapach24 maja 2024

Kategorie

  • analizy dla portów lotniczych
  • analizy gis
  • ciekawostki
  • demografia
  • gospodarka
  • nauka gis
  • wybory
Ta strona korzysta z ciasteczek aby świadczyć usługi na najwyższym poziomie. Dalsze korzystanie ze strony oznacza, że zgadzasz się na ich użycie.ZgodaNie wyrażam zgody