天津市滨海新区线下零售门店选址分析数据

选址模型通过天津市滨海新区宏观数据、友商数据、商业氛围等20+维度，使用机器学习算法和H3算法将指定区域切割为若干六边形，在每个六边形中选出最佳开店位置。同时还可以对已开设的老店进行评估，判断门店位置是否合理，科学的辅助线下零售门店选址，有助于拥有实体店的企业实现智能门店选址。1、数据采集：整理并清洗天津市滨海新区门店特征数据集（经纬度和对应的特征（宏观经济、商业氛围等））
2、建立模型：
（1）将清洗的数据进行EDA（电子设计自动化）、特征工程；
（2）选取候选点，通过h3（Uber）算法将区域细分为越来越小的六边形，形成候选点，并生成特征数据输入到机器学习模型；
（3）选择LightGBM算法并训练开店选址评分的机器学习模型；
3、数据应用：输出候选点的对应的评分，选取Top_N候选点作为推荐点，搜索Top_N推荐点周边的POI信息，输出推荐位置。