#机器学习#
数字化时代，市场环境瞬息万变，线下选址的试错成本越来越高。传统的选址方法依赖于人工研究和以往的经验，导致选址决策中人为因素的干扰。而且调查数据维度少，时效性差，质量验证困难，无法保证选址的准确性和科学性。传统的选址方法投资成本高，时间周期长，即耗费大量的人力、物力、财力和时间，选址效率低。
随着人工智能技术的成熟，传统的选址方式急需一场智能化的变革！
AI+GIS赋能的智能选址评价
现在，有了一个低成本、高效率、智能化、可解读的选址方案。
覆盖全国上百个主要城市，汇聚100维城市细分数据和海量地理信息数据，利用上千家不同业态店铺的样本数据进行机器学习、迭代模型验证和调整优化，由易经智联和AI独角兽第四范式共同打造的【新浪选址】揭开了神秘面纱。依托第四范式全球领先的自动建模系统，结合GIS技术，在没有专业建模师的情况下，依托智能选址平台，帮助企业完成新店扩张选址决策。
【新浪选址】基于time 空大数据、人工智能和地理信息技术，通过数据的相关性，整合多维度的大数据，包括人口、经济、金融、交通等各个方面，进而对目标进行全方位的深入分析。未来门店选址模型由AI技术构建，综合考虑目标区域的商圈、人群结构、人口网格分布、路况、竞争对手等因素。
没有复杂的操作，三步选址容易。
第一步，上传已有的门店运营数据集，通过智能选址模型训练，得到企业新的个性化模型应用；
第二步，利用新模型一键推荐目标城市的高潜力价值区域，或者对备选点进行精准评估；
第三步:通过评估系统得出推荐目标区域或备选点的潜在得分，利用多维数据分析报告帮助完成选址决策。
不同业务场景的模型应用
构建基于机器学习的选址模型，用户可以通过上传自己店铺的经营数据集，训练多种经营场景模型，并结合城市时间空大数据应用不同的场景模型，智能推荐和评估备选地点，输出模型训练的结果，生成相应的分数。主要功能包括:1.模型创建和培训
2.支持不同数据集训练多场景商业模型。
高潜在价值领域的一键式推荐
根据用户设定的意向区域，选择不同的场景模型，通过模型训练的结果推荐综合得分从高到低的候选网格，并生成候选网格中的数据分析报告。主要功能包括:1.选择并绘制目标区域。
2.通过地图可视化显示推荐的备选网格热图。
3.生成替代区域的分析报告。
准确评估备选点
用户可以在地图中标记或批量上传意向候选点，通过选择不同场景的模型对候选点进行精准评估，输出模型结果和评分。主要功能包括:1.地图标出了候选意向点。
2.备选点的准确评估结果
3.为备选点设置不同的辐射范围，以生成分析报告。
丰富的数据分析报告，帮助洞察选址。
报告从城市信息、场地分析、客群规模、周边业态、交通状况、人口洞察、客群特征等七个维度提供全面的客群和环境分析，帮助实体业态经营者寻找目标客群，掌握环境和竞争发展，制定差异化的区位营销策略。您可以在线查看或下载PDF格式的文件。该报告主要包括:1.根据模型的训练结果进行综合评分和星级评定。
2.挖掘模型影响因素的特征，使模型能够得到解释。
3.人口洞察、商圈分析、常驻人口画像、周边商业分析。
多点间全方位多维度空对比分析
几个备选点之间的横向空对比分析，通过对城市的宏观经济指标、人口、商业形态、交通等诸多维度的对比，可以帮助企业快速了解不同点之间的差异，找到更合适的备选点。主要功能包括:1.模型评分结果及影响因素的对比分析。
2.周边业态和人群洞察对比分析。
独家优势，迁移学习+高维模型精准定位
市场上的一些选址产品仅基于仅有的环境数据提供洞察力；有的声称AI选址只是利用历史数据建立单一模型，根据历史经验指导业务应用。缺乏不断学习、主动学习的活力，无法与时俱进；有的无法对冷启动做出智能科学的评估和区域位置推荐。
无论如何，新企业门店的冷启动，连锁店的开设，现有门店的精细化运营，都是实体商业决策者不得不面对的问题，而新浪的选址正是很好的解决了上述问题。
新浪位置的建模目标是预测不同待选城市、不同位置的潜在推荐，所以一般来说，有了历史店铺的运营数据，就可以得到匹配业务的位置模型，但这样得到的模型效果会随着时间的推移而下降，从而影响商业价值。新浪选址通过输入现有店铺的基本属性和经营指标，构建“收集行为数据——收集反馈数据——模型训练——模型应用”的闭环数据模型，实现模型的自我学习和不断迭代，提高效率，保证更多的灵活性，可以帮助经营人员快速建立选址基线，提高选址效率。
没有历史店铺数据怎么办？比如对于新企业店铺的冷启动，我们会根据相关和相似店铺的历史数据统计，使用迁移学习技术将源域迁移到目标域。上线后，目标城市的新店数据将加入到可持续优化模型中，完成冷启动过程。
