Как малому и среднему бизнесу использовать открытые данные для принятия решений?
Всем привет!
Недавно один мой друг пожаловался, что его бизнес в Сингапуре достиг точки насыщения и расширяться ему просто некуда. Я решил провести небольшое исследование и проверить, действительно ли он уже использовал все возможности для роста.
Для начала давайте разберемся, чем занимается мой друг. Он поделился несколькими важными особенностями своего бизнеса:
- По техническим причинам его точки могут находиться только в торговых центрах.
- Целевая аудитория — взрослые среднего возраста, молодые люди и школьники средних и старших классов.
- У бизнеса есть сезонность, но для этого исследования она не важна.
- Наконец, для хорошей отдачи нужна хотя бы умеренная посещаемость.
Чтобы понять, есть ли у бизнеса пространство для роста, я решил выяснить, сколько вообще торговых центров в Сингапуре. В качестве источника выбрал хорошо известную Википедию, где нашел довольно полный список сингапурских торговых центров. Я был поражен: их оказалось больше 100!
Следующий шаг был довольно простым: я попросил друга прислать адреса его точек продаж, всего около 25. Затем нанес оба набора данных на Google Maps: синие метки — торговые центры, красные — точки моего друга.
Мне кажется, уже здесь хорошо видно, что потенциал для роста большой. Но есть важная оговорка. Хотя в Сингапуре много торговых центров, многие из них старые или устаревшие. Молодежь и школьники туда особо не ходят, поэтому нужно как-то отобрать подходящие места. К тому же некоторые районы мой друг уже неплохо освоил: например, в центре города пространства для роста почти не осталось.
Чтобы сузить поиск, я решил сделать две вещи:
- Отобрать торговые центры по отзывам в Google. Моя гипотеза: если рейтинг выше 4, центр можно считать «хорошим».
- Построить карту плотности населения Сингапура и посмотреть, в каких районах точек продаж слишком мало или, наоборот, слишком много.
Найти рейтинги торговых центров через поиск Google было довольно легко. А вот с картой плотности населения возникло несколько сложностей.
Прежде чем приступать к карте, я немного почитал о том, как вообще показывают плотность населения. Довольно быстро стало понятно, что для Сингапура отлично подойдет картограмма: карта, на которой районы закрашены разными цветами в зависимости от значения показателя.
Всего за полчаса я нашел замечательное руководство для начинающих о том, как построить такую карту с нуля. В статье показывается, как с помощью популярных библиотек Python, включая pandas, numpy и matplotlib, создать картограмму городов Индонезии по провинциям.
Разобравшись, что сделать такую карту вполне реально, я на время отложил визуализацию и отправился искать данные. Мне нужна была информация о границах районов Сингапура и плотности населения в каждом из них. К счастью, замечательный сайт singstat.gov.sg, которым занимается Департамент статистики Сингапура, снова меня выручил. Раньше он уже помог мне в исследовании цен на аренду жилья в Сингапуре. Во-первых, на сайте нашлась ссылка на генеральный план Сингапура — стратегию развития страны на следующие 40 лет. Этот план опирается на территориальное деление страны, которое выглядит так:
Именно эти границы районов мне и были нужны для визуализации.
Второй источник — перепись населения Сингапура 2020 года. В отчете есть подробный анализ динамики населения, включая его распределение по районам и возрастным группам. Именно то, что нужно! Теперь у меня было все необходимое, чтобы построить карту плотности населения.
Конечно, сразу объединить наборы данных не получилось. Всегда что-нибудь мешает: лишние символы, символы за пределами ASCII, разные варианты названий и так далее. Но после небольшой борьбы у меня получилась вполне приличная карта:
Если вы не знакомы с географией Сингапура, может возникнуть вопрос: почему некоторые районы вообще не заселены? В нижней левой части города-государства находится крупная промышленная зона и порт. В прошлом веке именно они были главным двигателем сингапурской экономики. В верхней правой части расположено несколько заповедников. Два пустых участка в центре — военная база и природный заповедник. Наконец, огромная пустая территория справа — Чанги, замечательный сингапурский аэропорт.
Когда карта плотности населения была готова, я нанес те же границы районов на предыдущую карту с торговыми центрами и точками продаж. Теперь можно было сравнивать обе карты!
На этом этапе исследование было почти закончено. Оставалось совместить собранную информацию. После этого появилось несколько наблюдений:
- В ряде важных густонаселенных районов, например, в Джуронг-Уэсте и Вудлендсе, у моего друга было слишком мало точек продаж.
- Некоторые районы, например, Рочор, наоборот, оказались перенасыщены точками.
Вооружившись этими фактами, я составил для каждого района список торговых центров, отсортированный по отзывам в Google. Мы с другом проверили данные о продажах и подтвердили, что между хорошими отзывами и хорошими продажами есть положительная корреляция. На этой основе мне удалось подготовить список торговых центров, в которых потенциально стоило открыть новые точки.
Можно ли было пойти дальше и улучшить исследование? Конечно! Вот несколько вариантов:
- В переписи населения есть данные о возрастных группах. Можно было отфильтровать население по возрасту и получить более точный результат.
- Можно было собрать все данные на одной карте, но мне было лень заниматься такой обработкой.
Продолжение следует!