TỔNG QUAN
Tổng quan đối tƣợng nghiên cứu
Nhu cầu về sản phẩm sữa tại Việt Nam đang tăng cao, phản ánh xu hướng chung của các nước đang phát triển, với sữa trở thành nguồn bổ sung dinh dưỡng thiết yếu Doanh số bán hàng của các hãng sản xuất sữa tại Việt Nam đã tăng ổn định qua các năm, cho thấy sự phát triển mạnh mẽ của thị trường này.
2009, tổng doanh thu đạt hơn 18 500 tỉ VNĐ vào năm 2009, tăng hơn 14% so với năm
Tiêu dùng sản phẩm sữa hiện nay chủ yếu tập trung ở các thành phố lớn, với 10% dân số cả nước tại Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh chiếm tới 78% tổng lượng tiêu thụ Mức tiêu thụ bình quân hàng năm hiện đạt 9 lít/người, vẫn còn thấp so với các nước trong khu vực như Thái Lan (23 lít/người/năm) và Trung Quốc.
Mức tiêu thụ sữa tại Việt Nam dự kiến sẽ tăng lên cùng với sự phát triển của GDP, tương tự như xu hướng ở các quốc gia khác, với ước tính đạt 25 lít/người/năm (VINAMILK 2010) Nhu cầu ngày càng cao về sản phẩm sữa đã thu hút nhiều hãng sữa tham gia vào thị trường, bao gồm cả các thương hiệu trong nước và quốc tế, cung cấp đa dạng sản phẩm cho người tiêu dùng.
Sữa là sản phẩm thiết yếu cho mọi lứa tuổi, từ trẻ sơ sinh đến người cao tuổi, với các loại sữa phù hợp cho từng nhóm tuổi Trẻ mới sinh nên được bú mẹ ít nhất trong 6 tháng đầu đời và tiếp tục bú mẹ đến 18-24 tháng Nếu không thể bú mẹ, trẻ cần sử dụng các sản phẩm sữa thay thế phù hợp với độ tuổi của mình.
Việ quen uố Nhiề quan niệ phẩm
GDP bình quân đầu người tính theo giá hiện hành đạt khoảng 1 750 USD vào năm 2012 Tốc độ tăng trưởng GDP 7,5-8%/năm
(Nguồn: Tổng cục thống kê, 2012)
Hình 2.1 Thu nhập trung bình của người dân TPHCM sống n thiệ phẩ biệ dân số đông, cơ cấu dân số mỗ hơn 1 triệ
1 yếu tố đẩ số quâ trong tương lai
2.1.2.4 đây, nhu cầ phẩ cao hơn về phẩm khô ngon, bổ thể kế bệ bệ đố không nhiều nhƣng đầy tiềm năng
Sữa bột công thức được phân loại theo độ tuổi của trẻ em, bao gồm các nhóm: 0 - 6 tháng, 6 - 12 tháng, 1 - 2 - 3 tuổi, và trên 3 tuổi Các sản phẩm sữa bột công thức cũng được phân cấp rõ ràng thành các loại cao cấp và thấp hơn.
Thị trường sữa cao cấp chủ yếu do các hãng sữa nước ngoài chiếm giữ, với sản phẩm nhập khẩu như Gain của Abbott, Friso của FrieslandCampina và Enfa của Mead Johnson, có giá bán gấp đôi so với sản phẩm cấp thấp hơn Dù giá cao, các hãng sữa nước ngoài vẫn duy trì thị phần lớn, chiếm hơn 70% thị phần sữa bột công thức Abbott dẫn đầu với nhãn hàng Gain, mặc dù có sự sụt giảm nhẹ khoảng 0,1-0,2% trong những năm qua Người tiêu dùng tin tưởng vào các sản phẩm sữa bột ngoại, được xem là đáng tin cậy và chất lượng tốt nhờ sản xuất dưới điều kiện kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt.
Vinamilk là nhà sản xuất sữa hàng đầu tại Việt Nam, tính theo doanh số và sản lượng Danh mục sản phẩm của Vinamilk bao gồm sữa nước, sữa bột, sữa đặc, yoghurt ăn và uống, kem và phó mát Công ty cung cấp một loạt các sản phẩm với nhiều hương vị và quy cách bao bì đa dạng, mang đến cho thị trường nhiều lựa chọn phong phú.
Công ty hiện đang tập trung vào thị trường Việt Nam, nơi có mức tăng trưởng ấn tượng trung bình 7.85% từ năm 1997 đến 2007 theo Euromonitor Sản phẩm của công ty được sản xuất tại chín nhà máy với tổng công suất khoảng 570.406 tấn sữa mỗi năm Ngoài ra, công ty còn sở hữu một mạng lưới phân phối rộng khắp cả nước, tạo điều kiện thuận lợi để tiếp cận một lượng lớn người tiêu dùng.
Công ty chủ yếu tiêu thụ sản phẩm tại thị trường Việt Nam, đồng thời cũng xuất khẩu sang các thị trường quốc tế như Úc, Campuchia, Iraq, Philippines và Mỹ.
Tổng quan khu vực nghiên cứu
Thủ Đức, sau ngày 30-4-1975, trở thành huyện ngoại thành nằm ở phía Đông – Bắc thành phố Hồ Chí Minh Năm 1997, huyện Thủ Đức được chia thành 3 quận: quận 2, quận 9 và quận Thủ Đức theo nghị định 03/CP của Chính Phủ Quận Thủ Đức có diện tích 47,76 km², bao gồm các xã Linh Đông, Linh Trung, Tam Bình, Tam Phú, Hiệp Bình Phước, Hiệp Bình Chánh, thị trấn Thủ Đức và một phần diện tích của các xã Hiệp Phú, Tân Phú, Phước Long Sau khi trở thành quận, các xã đã được đổi tên thành phường, với 12 phường hiện tại: Linh Đông, Linh Tây, Linh Chiểu, Linh Trung, Linh Xuân, Hiệp Bình Chánh, Hiệp Bình Phước, Tam Phú, Trường Thọ, Bình Chiểu, Bình Thọ, Tam Bình, và dân số hiện tại khoảng 500.000 người.
(Nguồn: Website UBND Quận Thủ Đức)
Hình 2.2 Bản đồ hành chính Quận Thủ Đức
Chủ trương chuyển dịch cơ cấu cây trồng và vật nuôi tại Thủ Đức đã mang lại hiệu quả kinh tế - xã hội rõ rệt, với nhiều sản phẩm nông nghiệp giá trị cao như mai vàng, bon sai, hoa lan, cây cảnh, xoài, thanh long và các loại rau củ quả Đặc biệt, Thủ Đức cũng đạt được thành công lớn trong chương trình phát triển bò sữa.
2.2.3 Công nghiệp – Tiểu thủ công nghiệp
Thủ Đức là cầu nối giữa TP Hồ Chí Minh và các tỉnh miền Đông Nam Bộ, nổi bật với tiềm năng công nghiệp Tại đây, dưới chế độ cũ, đã hình thành nhiều cụm công nghiệp và hàng chục nhà máy, trong đó có Công ty xi măng Hà Tiên, Công ty Cơ điện và Nhà máy điện, góp phần quan trọng vào sự phát triển kinh tế của khu vực.
Giá trị tổng sản lượng công nghiệp – tiểu thủ công nghiệp của quận Thủ Đức đã tăng trưởng nhanh chóng, đặc biệt kể từ khi quận được tách ra Năm 1995, giá trị sản lượng của ngành công nghiệp tại huyện Thủ Đức (bao gồm quận Thủ Đức, quận 2 và quận 9) đạt 118 tỷ đồng.
Từ năm 1997, quận Thủ Đức đã ghi nhận giá trị sản lượng đạt 248 tỉ đồng, với tỷ lệ tăng trưởng bình quân trên 50% mỗi năm từ năm 2000 Cụ thể, giá trị sản lượng năm 2000 đạt 529,4 tỉ đồng, năm 2002 là 902,7 tỉ đồng, năm 2003 tăng lên 1.119,6 tỉ đồng và năm 2004 đạt 1.444,12 tỉ đồng.
Ngành thương mại tại Thủ Đức đã phát triển từ rất sớm, với chợ Thủ Đức là trung tâm mua sắm nhộn nhịp trong suốt ba mươi năm qua Mặc dù không lớn, chợ vẫn thu hút đông đảo khách hàng từ trong và ngoài quận, khẳng định sức hấp dẫn của mình.
Thủ Đức, giống như khu vực chợ Lớn, là nơi sinh sống của nhiều người Hoa hoạt động trong lĩnh vực kinh doanh Trước ngày 30-4-1975, khoảng 50% cơ sở buôn bán, dịch vụ ẩm thực và sạp chợ tại Thủ Đức thuộc về giới thương nhân người Hoa.
Thập niên 90 chứng kiến sự bùng nổ thương mại tại quận Thủ Đức với tốc độ tăng trưởng trung bình 30% mỗi năm Các lĩnh vực như nhà hàng, khách sạn, cho thuê nhà và biệt thự, cùng với dịch vụ văn phòng cũng phát triển mạnh mẽ, bất chấp việc Thủ Đức nằm ở vùng ngoại thành Đặc biệt, hình thức xây dựng và cho thuê nhà phố, biệt thự gần các khu vui chơi giải trí và thể thao đang được triển khai hiệu quả.
Thủ Đức hiện có chợ Thủ Đức ở trung tâm thị trấn cùng với 25 “chợ quê”, quy tụ hơn 10.500 hộ buôn bán, cho thấy quy mô thương mại lớn tại đây Theo quy hoạch chợ của thành phố, quận Thủ Đức đã có chợ đầu mối Tam Bình thay thế cho chợ đầu mối Cầu Muối ở quận 1.
Thủ Đức đã đạt được mức tăng trưởng ngoại thương 14% mỗi năm, góp phần quan trọng vào việc xuất khẩu sản phẩm công nghiệp và nông nghiệp của quận Hoạt động này không chỉ giúp thu ngoại tệ để nhập khẩu máy móc và nguyên liệu phục vụ sản xuất, mà còn cung cấp nhu yếu phẩm cho thị trường nội địa.
Doanh thu thương mại-dịch vụ: năm 1991 đạt 310 tỉ, năm 1995 đạt 920 tỉ, năm
1997 (tách quận – không tính quận 2 và quận 9) đạt 753 tỉ, năm 2000 đạt 928 tỉ, năm
2001 đạt 1.188 tỉ, năm 2003 đạt 1.746 tỉ và năm 2004 đạt 2.252 tỉ đồng.
Tổng quan cơ sở lý thuyết
2.3.1 Hệ thống thông tin địa lý - GIS
Theo Nguyễn Kim Lợi và cộng sự (2009), GIS (Hệ thống Thông tin Địa lý) là một công cụ quan trọng sử dụng dữ liệu đầu vào và các phương pháp phân tích để xử lý thông tin không gian Hệ thống này hỗ trợ việc thu thập, lưu trữ, quản lý và hiển thị thông tin từ thế giới thực, nhằm giải quyết các vấn đề liên quan đến quy hoạch, quản lý và sử dụng đất cũng như tài nguyên thiên nhiên, từ đó giúp con người đưa ra quyết định hiệu quả hơn.
2.3.1.2 Các thành phần của GIS
Hệ thống thông tin địa lý (GIS) thường được cấu thành từ 5 thành phần cơ bản, bao gồm: phần cứng, phần mềm, cơ sở dữ liệu địa lý, cơ sở tri thức chuyên gia (con người) và chính sách quản lý Số lượng thành phần có thể thay đổi tùy thuộc vào quy mô ứng dụng của GIS, có thể là 3, 4, 5 hoặc 6.
Hình 2.3 Các thành phần của GIS
Phần cứng: Phần cứng hệ thống thông tin địa lý có thể là một máy tính hoặc một hệ thống máy tính và các thiết bị ngoại vi
Phần mềm hệ thống thông tin địa lý bao gồm các thành phần quan trọng như hệ điều hành, phần mềm quản trị cơ sở dữ liệu và phần mềm hiển thị đồ họa, giúp quản lý và phân tích dữ liệu địa lý hiệu quả.
Cơ sở dữ liệu là thành phần quan trọng nhất trong hệ thống GIS, bao gồm dữ liệu địa lý và dữ liệu thuộc tính Người dùng có thể tự thu thập hoặc mua dữ liệu từ nhà cung cấp thương mại Hệ GIS kết hợp dữ liệu không gian với các nguồn dữ liệu khác và có thể sử dụng hệ quản trị cơ sở dữ liệu để tổ chức, lưu giữ và quản lý dữ liệu hiệu quả.
Để xây dựng và vận hành hệ thống thông tin địa lý hiệu quả, cần có một đội ngũ cán bộ kỹ thuật chuyên nghiệp, bao gồm các chuyên viên tin học, nhà lập trình và các chuyên gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau.
Chính sách và quản lý đóng vai trò quan trọng trong việc xác định mô hình ứng dụng GIS Các nhà quản lý và chuyên gia sẽ quyết định lộ trình và phương thức thực hiện, đảm bảo hệ thống được xây dựng có khả năng thực hiện các chức năng hỗ trợ cần thiết.
11 giúp quyết định gì, từ đó có những thiết kế về nội dung, cấu trúc các hợp phần của hệ thống cũng nhƣ đầu tƣ tài chính…
Hệ thống thông tin địa lý bao gồm: Dữ liệu không gian và phi không gian
Dữ liệu là yếu tố cốt lõi trong hệ thống GIS, được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu và thu thập từ các mô hình thực tế Thông tin trong GIS, hay còn gọi là thông tin không gian, có khả năng mô tả vị trí của "vật thể" thông qua vị trí tham chiếu, đơn vị đo lường và các mối quan hệ không gian Đặc điểm này cho phép mô tả "quan hệ và tương tác" giữa các hiện tượng tự nhiên Mô hình không gian đóng vai trò quan trọng, ảnh hưởng đến khả năng phân tích dữ liệu và hiển thị đồ họa của hệ thống GIS.
Dữ liệu không gian, được thể hiện dưới dạng điểm, đường hoặc vùng trên bản đồ và hệ thống thông tin địa lí, liên quan đến các đối tượng có vị trí xác định trên bề mặt Trái Đất Hệ thống thông tin địa lí sử dụng hai mô hình dữ liệu địa lý chính: mô hình vector và mô hình raster.
Hình 2.4 Chồng lớp các mô hình vector và raster
Mô hình vector là cách biểu diễn dữ liệu không gian thông qua các điểm, đường, và vùng, đi kèm với các thuộc tính để mô tả đối tượng Mô hình này rất phù hợp cho việc thể hiện dữ liệu có ranh giới rõ rệt như ranh đất, ranh nhà, và ranh đường Để thể hiện dữ liệu vector, có hai loại cấu trúc dữ liệu thường được sử dụng là Spaghetti và Topology.
Kiểu đối tượng điểm (Points) được xác định bởi cặp giá trị đơn, với các đối tượng đơn và thông tin địa lý chỉ bao gồm cơ sở vị trí Những đối tượng này sẽ được phản ánh dưới dạng đối tượng điểm.
Hình 2.5 Số liệu vector đ ư ợc biểu thị d ư ới dạng điểm
* Kiểu đối tượng đường: Đường được xác định như một tập hợp dãy của các điểm Mô tả các đối tƣợng địa lý dạng tuyến
Hình 2.6 Số liệu vector được biểu thị dưới dạng đường
Đối tượng vùng được xác định bởi các ranh giới là những đường thẳng, trong đó các đối tượng địa lý có diện tích và được bao quanh hoàn toàn bởi một đường được gọi là đối tượng vùng (polygons).
Hình 2.7 Số liệu vector được biểu thị dưới dạng vùng
Mô hình Raster được thiết kế để mô phỏng các đối tượng liên tục, với ảnh raster là tập hợp các ô lưới Cấu trúc cơ bản nhất là mảng các ô trên bản đồ, trong đó mỗi ô được xác định bởi tổ hợp tọa độ (hàng, cột) Mỗi ô này đại diện cho một phần bề mặt trái đất, và giá trị của nó phản ánh tính chất tại vị trí tương ứng.
Mô hình raster có các đặc điểm:
* Các điểm được xếp liên tiếp từ trái qua phải và từ trên xuống dưới
* Mỗi một điểm ảnh (pixel) chứa một giá trị
* Một tập các ma trận điểm và các giá trị tương ứng tạo thành một lớp (layer)
* Trong cơ sở dữ liệu có thể có nhiều lớp
Dữ liệu phi không gian
Dữ liệu phi không gian, hay còn gọi là thuộc tính, là các mô tả về đặc tính và hiện tượng diễn ra tại những vị trí địa lý cụ thể.
Công nghệ GIS có 14 năng đặc biệt, nổi bật là khả năng liên kết và xử lý đồng thời dữ liệu bản đồ và dữ liệu thuộc tính Hệ thống thông tin địa lý thường bao gồm 4 loại số liệu thuộc tính.
Đối tượng có đặc tính liên kết chặt chẽ với thông tin không gian, cho phép thực hiện SQL (Structured Query Language) và phân tích số liệu hiện tượng Nó cung cấp cái nhìn sâu sắc về các hoạt động và thông tin liên quan đến vị trí cụ thể.
- Chỉ số địa lý: tên, địa chỉ, khối, phương hướng định vị, …liên quan đến các đối tƣợng địa lý
Các mô hình phân tích
Thống kê không gian là công cụ quan trọng trong hệ thống thông tin địa lý (GIS), cho phép chúng ta đo lường và phân tích sự thay đổi, phân bố và các mối quan hệ không gian.
Hệ thống thông tin địa lý (GIS) là công cụ quan trọng trong việc thu thập, lưu trữ và hiển thị dữ liệu không gian từ thế giới thực Sự phát triển công nghệ đã làm nổi bật vai trò của GIS trong phân tích và dự báo Trong phân tích dữ liệu không gian, thống kê không gian là một yếu tố then chốt, khác biệt với thống kê thông thường ở chỗ nó phân tích dữ liệu tại các vị trí không gian cụ thể Số liệu thống kê không gian có độ phức tạp cao hơn và được xác định tọa độ trong không gian, điều này làm cho chúng trở nên cần thiết trong việc hiểu rõ hơn về các hiện tượng địa lý.
Kỹ thuật thống kê không gian đƣợc chia thành 4 loại , phụ thuộc vào dữ liệu mà chúng thiết kế
- Mô hình dữ liệu điểm;
- Mô hình dữ liệu liên tục;
- Dữ liệu không gian dạng vùng;
Hệ thống thông tin địa lý sử dụng ba loại dữ liệu vector: điểm, đường và vùng Trong nghiên cứu này, dữ liệu dạng điểm được áp dụng để phân tích, với mỗi điểm đại diện cho một phường xã, phản ánh tâm hình học của khu vực đó Mỗi điểm trong không gian cần có các yếu tố xác định để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong phân tích.
Tọa độ là thông tin xác định vị trí của một điểm trong không gian, được biểu diễn bằng một cặp số (X, Y) Đây là tọa độ mặt phẳng, vì việc tính toán trong không gian tọa độ cần được chuyển đổi về dạng phẳng để dễ dàng xử lý.
Điểm có những thuộc tính quan trọng như tên gọi, mã số và các thông tin liên quan khác Mỗi điểm sẽ lưu trữ những thông tin khác nhau, phản ánh đặc điểm riêng của nó.
Trong không gian, các điểm luôn có mối quan hệ với nhau, với những đối tượng gần gũi có sự liên kết mạnh mẽ hơn so với những đối tượng xa Một điểm A (xA, yA) sẽ tương tác với một điểm B nào đó tùy thuộc vào mức độ ảnh hưởng của chúng Đồng thời, một điểm trong không gian có thể đại diện cho nhiều điểm khác và chứa đựng nhiều thông tin đa dạng.
Phân tích thống kê không gian sẽ mang lại hiệu quả cao khi dữ liệu được tính toán chính xác và cẩn thận Ngược lại, nếu dữ liệu không phản ánh đúng thực tế, sẽ dẫn đến những kết quả sai lệch nghiêm trọng.
2.4.1.2 Một số khái niệm thống kê không gian
Giá trị trung bình của một tập hợp các giá trị thể hiện sự đại diện cho toàn bộ tập hợp đó, giúp cung cấp cái nhìn tổng quan về các giá trị hiện có Tính toán giá trị trung bình không chỉ đơn thuần là một phép toán, mà còn mang lại những hiểu biết quý giá về sự phân bố và xu hướng của dữ liệu.
Trong tập hợp các giá trị xi, n, giá trị trung bình là trung bình cộng của tất cả các giá giá trị tập hợp:
X i : Mỗi giá trị của tập hợp điểm n: Tổng các giá trị
Tâm trung bình trong không gian là vị trí trung bình của một tập hợp điểm, có thể là giếng nước, nhà, cột điện trong khu dân cư hoặc các địa điểm sạt lở đất trong quá khứ Các điểm trong cơ sở dữ liệu không gian được xác định bởi cặp tọa độ (x i, y i), thể hiện vị trí trong không gian hai chiều Trong tính toán tâm trung bình, tọa độ sử dụng thường là tọa độ mặt phẳng.
Tính toán tâm trung bình là phương pháp xác định vị trí trung tâm của một tập hợp điểm, giúp theo dõi sự thay đổi trong phân bố và so sánh phân bố giữa các loại đối tượng khác nhau.
Khoảng cách chuẩn trong không gian tương tự như độ lệch chuẩn trong thống kê cổ điển, với độ lệch chuẩn phản ánh sự lệch của các giá trị quan sát so với giá trị trung bình, trong khi khoảng cách chuẩn chỉ ra sự phân bố của các điểm xung quanh trung tâm Độ lệch chuẩn được thể hiện bằng các giá trị quan sát, còn khoảng cách chuẩn sử dụng đơn vị đo lường kết hợp với hệ thống lưới chiếu để xác định khoảng cách Công thức tính khoảng cách chuẩn cho một tập hợp điểm là điều cần thiết để hiểu rõ hơn về sự phân bố này.
(3.2) Trong đó: SD là khoảng cách chuẩn (Standard distance)
X i : tọa độ x của các điểm
Y i : tọa độ y của các điểm x mc : tọa độ x tâm trung bình của tập hợp điểm y mc : tọa độ y tâm trung bình của tập hợp điểm
Vòng tròn khoảng cách chuẩn là công cụ hữu ích để đo lường mức độ tập trung hoặc phân tán xung quanh giá trị trung bình Các giá trị sau khi tính toán cho phép so sánh với nhau, với vòng tròn có bán kính tương ứng với giá trị độ lệch chuẩn.
Vòng tròn khoảng cách chuẩn là công cụ hữu ích để phân tích mức độ tập trung và phân tán của các vị trí tai nạn giao thông trong cả ngày và đêm Bên cạnh đó, nó cũng cho phép so sánh tình hình trộm cắp trong cùng một khu vực, giúp hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa các thời điểm trong ngày.
Vòng tròn khoảng cách chuẩn là công cụ hữu ích để thể hiện mức độ tập trung hoặc phân tán của một tập hợp điểm trong không gian, nhưng không phản ánh rõ xu hướng phân bố chính Để khắc phục điều này, chúng ta sử dụng ellipse độ lệch chuẩn.
Một elip độ lệch chuẩn bao gồm ba thành phần chính: góc quay, độ lệch dọc theo trục dài và độ lệch dọc theo trục ngắn Trục dài của elip đại diện cho hướng của tập hợp các điểm, trong khi trục ngắn, vuông góc với trục dài, thể hiện sự phân bố ít hơn Hai trục này được thể hiện trong hệ thống tọa độ Cartesian, và góc quay phản ánh sự phân bố của tập hợp điểm.
Hình 3.1 Hình thể hiện góc quay, trục chính và trục ngắn
Tình hình nghiên cứu liên quan đến vấn đề nghiên cứu
2.5.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới
Ứng dụng GIS trong phân tích vùng kinh doanh đã xuất hiện từ lâu, bắt đầu với mô hình phân tích cạnh tranh và dự báo của Joseph K và cộng sự vào năm 2006 Vùng kinh doanh xung quanh một cửa hàng được xác định dựa trên khoảng cách từ cửa hàng đến các ô Pixel ảnh Năm 2005, Ela Dramowicz và các cộng sự đã thành công trong việc áp dụng mô hình Huff để phân tích thị trường bán lẻ, trong đó vùng kinh doanh được thể hiện qua bề mặt xác suất, phản ánh mức độ bảo trợ của khách hàng đối với cửa hàng cụ thể.
Năm 2007, ESRI đã ra mắt công cụ “ArcGis Business Analyst Tool”, một giải pháp phân tích Geomaketing hiệu quả Công cụ này áp dụng nhiều phương pháp, bao gồm mô hình Huff, để xác định và xây dựng các vùng kinh doanh cho các cửa hàng.
2.5.2 Tình hình nghiên cứu ở Việt Nam
Việc ứng dụng GIS trong kinh tế tại Việt Nam còn đang trong giai đoạn đầu và chưa phổ biến Năm 2009, Nguyễn Văn Hiệp đã tiên phong trong việc áp dụng GIS vào lĩnh vực này Đến tháng 03/2011, dịch vụ GeoMarketing được giới thiệu lần đầu bởi Công ty Speed Media (SPM) và công ty Moskito, một hãng phần mềm GIS từ Đức, đánh dấu bước tiến mới trong việc ứng dụng công nghệ GIS tại Việt Nam.
Trong hội thảo ứng dụng GIS toàn quốc năm 2011, Trần Đắc Phi Hùng và Trần Trọng Đức đã trình bày nghiên cứu về việc áp dụng mô hình Huff để phân tích và đánh giá sự phân bố của hệ thống siêu thị tại quận 1 và quận 3 TPHCM Nghiên cứu này sử dụng mô hình Huff để tính xác suất lựa chọn khu vực mua sắm và thị phần của các siêu thị, mở ra cơ hội cho các nghiên cứu sâu hơn phù hợp với thực tế Việt Nam Tác giả đã phát triển một công cụ phân tích thị trường dựa trên mô hình Huff, giúp doanh nghiệp Việt Nam có thêm thông tin hỗ trợ quyết định đầu tư, đồng thời đánh dấu bước tiến trong việc kết hợp GIS và Marketing.
NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP
Phương pháp nghiên cứu
Quy trình thực hiện đề tài bắt đầu từ việc thu thập dữ liệu, tiếp theo là xử lý thông tin dữ liệu để cuối cùng cho ra kết quả, được biểu thị rõ ràng bằng sơ đồ.
Bản đồ giao thông quận Thủ Đức
Lập công thức đề xuất
Mô hình HUFF Phân tích xu hướng phát triển của các cửa hàng
Tính thị phần cho các khu vực cửa hàng Xem xét vị trí mới của 1 cửa hàng
Xây dựng các công cụ hỗ trợ phân tích kinh doanh
Bản đồ hành chính quận
Tính hệ số điểm cho từng cửa hàng
Hình 3.1 Tiến trình thực hiện đề tài
3.1.2 Quy trình xác định hệ số của các trung tâm kinh tế
Quy trình tính toán hệ số của các trung tâm kinh tế, cũng nhƣ các khu vực cửa hàng đƣợc thể hiện qua sơ đồ
Xác định vị trí và bấm điểm tọa độ của các cửa hàng
Khào sát thông tin củ các cửa hàng
Xử lí số liệu và cho ra shapefile Quy định điểm cho từng thuộc tính
Tính điểm của từng cửa hàng
Nhóm các cửa hàng thành các khu vực
Lập danh sách và số lƣợng các điểm trong các vùng thu đƣợc
Thu thập dân số và vị trí trung tâm của 12 phường( trung tâm kinh tế xã hội) trên địa bàn
Quy định và tính điểm cho thuộc tính dân số của các Phường
Tính hệ số của các vùng Đo khoảng cách từ trung tâm các vùng đến trung tâm 12 phường
Tính tổng điểm, các giá trị thống kê theo vùng
Tìm điểm trung tâm của các vùng
Hình 3.2 Quy trình xác định hệ số
Dữ liệu thu thập
3.2.1 Quy trình thu thập và chuẩn hóa dữ liệu
Quá trình thu thập dữ liệu được thực hiện thông qua khảo sát thực địa tại quận Thủ Đức, nhằm ghi nhận thông tin về các cửa hàng sữa Các nội dung thu thập bao gồm tên cửa hàng, địa chỉ, tọa độ, số nhân viên, loại cửa hàng, sản phẩm chính, số năm hoạt động, loại đường mà cửa hàng tọa lạc, thông tin về chủ cửa hàng và nguồn hàng của cửa hàng Ngoài ra, các câu hỏi phỏng vấn chủ cửa hàng cũng được chuẩn bị để thu thập thêm thông tin chi tiết.
Bảng 3.1 Câu hỏi khảo sát
1 Cửa hàng có khả năng phục vụ đƣợc bao nhiêu khách hàng/ ngày?
2 Cửa hàng đã hoạt động đƣợc bao nhiêu năm?
3 Có bao nhiêu nhân viên phục vụ cửa hàng?
4 Nguồn lấy hàng chính của cửa hàng là từ đâu?
Sau khi thực hiện khảo sát thực tế và xác định tọa độ các cửa hàng sữa tại quận Thủ Đức, chúng tôi đã tiến hành chuẩn hóa dữ liệu và chọn hệ quy chiếu tọa độ WGS 1984.
Phương pháp xác định vị trí không gian của cửa hàng bằng cách sử dụng máy GPS cầm tay, giúp định vị chính xác trên đất liền và vùng gần bờ Máy GPS này cung cấp dữ liệu vị trí trong khu vực mở động, đảm bảo hiệu quả trong việc xác định tọa độ Một trong những thiết bị tiêu biểu là Garmin GPSMAP 76, với các thông số kỹ thuật ưu việt, hỗ trợ người dùng trong việc tìm kiếm vị trí chính xác.
Bảng 3.2 Thông số kỹ thuật của máy GPS cầm tay
STT Đặc tính Thông số
2 Đô chính xác của GPS: * Toạ độ: độ chính xác dưới 10m
* Vận tốc: 05m/giây ở tình trạng ổn định
3 Độ chính xác của DGPS
* Tọa độ: độ chính xác dưới 5m
* Vận tốc: 05m/giây ở tình trạng ổn định
4 Giao thức truyền dữ liệu Giao thức xuất dữ liệu NMEA 0183
5 Thời gian kích hoạt máy * Thời tiết ấm: dưới 1 giây
* Thời tiết lạnh: dưới 38 giây
* Thời gian định vị bắt đầu lại từ đầu: dưới 45 giây
6 Thời gian cập nhật 1 lần/giây, cập nhật liên tục
Bộ nhận tín hiệu GPS SiRFstar III™ với độ nhạy cao và công nghệ WAAS tích hợp giúp lưu nhớ lộ trình và cập nhật vị trí tọa độ liên tục.
- Thu thập đƣợc thông tin của 118 cửa hàng trên địa bàn nghiên cứu, dữ liệu về các cửa hàng với các trường thông tin sau
Bảng 3.3 Các trường có trong bảng thuộc tính các cửa hàng trên địa bàn
STT Tên trường dữ liệu thu thập Diễn giải
1 Tên cửa hàng Tên đăng kí kinh doanh hoặc tên ghi trên biển hiệu
2 Địa chỉ cửa hàng Bao gồm: số nhà, đường, phường, quận
3 Tọa độ vị trí cửa hàng Tọa độ Lat, Long
4 Số nhân viên Số người phục vụ công việc bán hàng
5 Số năm hoạt động kinh doanh
Thời gian cửa hàng kinh doanh sản phẩm sữa
6 Loại cửa hàng Cửa hàng có biển hiệu, không biển hiệu
7 Sản phẩm chính Sản phẩm cửa hàng kinh doanh chính: sữa bột, sữa nước, hay có mặt hàng khác
8 Loại đường Đường 1 chiều, 2 chiều hay đường hẻm
9 Nguồn hàng Từ công ty, siêu thị hay cửa hàng khác
10 Thông tin chủ cửa hàng Họ tên, tuổi, giới tính, thu nhập chính
- Dữ liệu về 12 phường trong quận Thủ Đức, với các trường thông tin cần thu thập
Bảng 3.4 Các trường có trong bảng dân số 12 Phường
STT Tên trường Diễn giải
1 Tên Phường Tên của 12 phường thuộc Quận Thủ Đức
2 Dân số Dân số các Phường tính đến năm 2012
Các lớp dữ liệu nền đƣợc cung cấp bởi Bộ môn Tài nguyên và GIS, Khoa Môi trường và Tài nguyên, có 3 lớp dữ liệu nền đó là:
Lớp dữ liệu ranh giới hành chính của Việt Nam
Lớp dữ liệu ranh giới quận huyện của Việt Nam
Lớp dữ liệu giao thông của Việt Nam
Lâp trình trong môi trường ArcMap
Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của các ngôn ngữ lập trình, ArcMap cũng không ngoại lệ với việc sử dụng các ngôn ngữ như VBA, C++, C# và VBNet ArcObject đóng vai trò là thư viện cơ sở, giúp xây dựng các ứng dụng trong ArcGIS, đồng thời là nền tảng cốt lõi cho sản phẩm ArcMap.
Bảng 3.5 Phân loại ngôn ngữ lập trình
STT Loại Ngôn ngữ Phần mềm ứng dụng
ArcView GIS 3.x ArcGIS 9.x trở lên
3 Ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng
ArcView ArcGIS 8.x trở lên ArcGIS 8.x trở lên
VB.NET/C# ArcGIS 8.3 trở lên
Bảng 3.6 Ngôn ngữ lập trình tương thích cho từng môi trường
STT Môi trường ArcObject Hỗ trợ môi trường lập trình
6 ArcMap 9.3 VBA,VB6, Visual Studio 2005
7 ArcMap 10.0 VBA, VB6, Visual Studio 2008
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH VÀ CÔNG CỤ PHẦN MỀM
kinh doanh
4.1.1 Xu hướng phát triển của các cửa hàng
Xác định tâm hình học và ellipse độ lệch chuẩn của các cửa hàng sữa trên địa bàn Dùng công cụ Directional Distribution
Hình 4.1 Vị trí của công cụ Directional Distribution
Dữ liệu đầu vào là lớp điểm vị trí các cửa hàng sữa đã thu thập được, trường để nhóm là trường “số năm hoạt động”
Hình 4.2 Dữ liệu đầu vào của công cụ Directional Distribution
Thay đổi màu của từng ellipse để cho dễ nhận biết.
Hình 4.3 Các elip kết quả theo tứng thời gian hoạt động của các cửa hàng
Số liệu xác định tâm hình học và các ellipse độ lệch chuẩn của các cửa hàng:
Bảng 4.1 Số liệu thống kê của các elip hình học
Số năm hoạt động của cửa hàng
39 thống kê và không gian x
Sự phát triển của khu vực các phường Bình Chiểu, Tam Bình đang được thúc đẩy bởi sự hình thành các khu công nghiệp, thu hút hàng nghìn lao động và dân nhập cư Điều này đã biến các phường này thành thị trường tiềm năng hấp dẫn cho các nhà đầu tư kinh doanh.
Hình 4.4 Năm khu vực cửa hàng chia theo kịch bản đi bộ 1000m
4.1.3 Lập công thức đề xuất để xác định quy mô của các cửa hàng
Công thức 4.1 là công thức đề xuất để tính hệ số của các khu vực cửa hàng
Trong đó: S ij hệ số của khu vực cửa hàng i
A ij là khoảng cách từ vị trí trung tâm khu vực cửa hàng i đến trung tâm phường j a j là hệ số theo dân số của phường j được tính như sau
Bảng 4.2 Dân số và hệ số điểm 12 phường
Bảng 4.3 Quy định điểm các thuộc tính của cửa hàng tiêu
Hình 4.5 Điểm các thuộc tính của cửa hàng
Sau khi tính toán và thống kê đƣợc kết quả theo 5 khu vực
Bảng 4.4 Kết quả thống kê
STT Tồng điểm Điểm lớn nhất Điểm bé nhất
Trên cơ sở của HUFF và điều chỉnh khu vự j
Sau khi tính toán theo công thức, kết quả xác xuất lựa chọn của khách hàng
Bảng 4.5 Xác suất lựa chọn của khách hàng
Xác suất khách hàng lựa chọn khu vực cửa hàng
Khi xác định xác suất, cần phân tích tỷ lệ phần trăm lợi nhuận mà cửa hàng có thể kỳ vọng nhận được từ chi phí mua sắm của cư dân trong khu vực địa lý i.
Trong đó: E ij là chi phí mua sắm có thể của khách hàng ở vị trí i đối với cửa hàng j
B i tổng chi phí có thể có của khách hàng i ( ở đây là thu nhập bình quân đầu người )
Tổng doanh thu của mỗi cửa hàng có thể đƣợc xác định bằng tổng chi phí mua sắm hi vọng của tất cả khách hàng trong vùng nghiên cứu
Thị phần của mỗi cửa hàng trong vùng nghiên cứu sẽ đƣợc tính nhƣ sau:
Hình 4.6 Dữ liệu và cách tính thị phần của khu vực cửa hàng
Bảng 4.6 Kết quả tính thị phần các khu vực cửa hàng
Khu vực cửa hàng Thị phần Phần trăm
Hình 4.7 Đồ thị thị phần của các khu vực cửa hàng sữa
Khi các nhà kinh doanh muốn mở cửa hàng mới, họ cần phân tích sự so sánh giữa cửa hàng mới và các cửa hàng hiện tại để quyết định có nên mở hay không Bài viết này đề xuất một giải pháp cho vấn đề này bằng cách phân nhóm các cửa hàng theo phương pháp Jenks break Trong phần mềm ArcMap, người dùng có thể sử dụng công cụ hỗ trợ phân loại bằng cách vào thẻ Symbology, chọn Quantiles và Graduated symbols.
Hình 4.8 Công cụ phân nhóm cửa hàng
Sau đó chọn trường muốn phân loại, ở đây đề tài chọn tổng điểm làm trường để phân loại
Hình 4.9 Các bước chọn trường phân nhóm
Hình 4.10 Số nhóm và phương pháp phân nhóm Đề tài chia cửa hàng làm 3 nhóm với nội dung của mỗi nhóm nhƣ sau:
Nhóm 1: Những cửa hàng không nên mở, vì nó có quy mô quá nhỏ, không đủ sức để cạnh tranh với những cửa hàng đối thủ khác.Nhà kinh doanh nên tử bỏ ý định mở những cửa hàng đƣợc xếp vào nhóm này
Nhóm 2: là nhóm những cửa hàng quy mô vào loại trung bình có thể sẽ không đủ sức để cạnh tranh với các cửa hàng trong khu vực Nên xem xét các thuộc tính của cửa hàng và điều chỉnh để cửa hàng có quy mô lớn hơn, có khả năng cạnh tranh cao hơn
Nhóm 3: Những cửa hàng có quy mô lớn và rất lớn, nếu cửa hàng mới mở thuộc vào nhóm cửa hàng này thì nên mở cửa hàng
Sau khi sử dụng phương pháp Natural breaks để phân nhóm, kết quả phân nhóm cửa hàng thu đƣợc
Bảng 4.7 Điểm của từng nhóm phân nhóm
Dựa vào kết quả phân tích, việc mở cửa hàng mới cần được cân nhắc kỹ lưỡng Cụ thể, nếu cửa hàng mới có tổng điểm là 25 và thuộc nhóm 1 trong bảng phân loại, quyết định không mở cửa hàng này là hợp lý.
Hình 4.11 Thuộc tính và điểm của cửa hàng mới
Sau khi đưa ra quyết định, cần thực hiện một lần kiểm tra phân loại nữa để đánh giá tác động của cửa hàng mới đối với các cửa hàng hiện có.
Hình 4.12 Chạy lại phân nhóm khi có thêm cửa hàng mới Bảng 4.8 Điểm phân nhóm sau khi có cửa hàng mới
Cửa hàng này có quy mô nhỏ, dẫn đến sức ảnh hưởng hạn chế đối với các cửa hàng khác Do đó, việc mở cửa hàng mới ở thời điểm này là không cần thiết.
Công cụ khai thác dữ liệu
4.2.1 Công cụ hiển thị dữ liệu
Khởi động ArcMap và hiển thị toolbar GEOMARKETING
Hình 4.13 Vị trí thanh toolbar GEOMARKETING và các công cụ
Click chọn vào nút “ Kết nối dữ liệu” trên thanh toolbar GEOMARKETING
Hình 4.14 Vị trí công cụ kết nối dữ liệu
Hình 4.15 Màn hình dữ liệu hiển thị sau khi kết nối dữ liệu
Bản đồ gồm các lớp dữ liệu:
Lớp dữ liệu thông tin các cửa hàng sữa
Lớp dữ liệu ranh giới các phường trên địa bàn nghiên cứu
Lớp dữ liệu mạng lưới giao thông Việt Nam
Lớp dữ liệu Uỷ ban nhân dân các phường ở quận Thủ Đức
Lớp dữ liệu ranh giới hành chính Việt Nam
4.2.2 Công cụ thêm cửa hàng mới
Chức năng: thêm mới thông tin về cửa hàng khi muốn thêm ở vị trí mới
Thao tác thực hiện: Click vào nút “Thêm mới cửa hàng” trên thanh toolbar GEOMARKETING
Hình 4.16 Công cụ thêm mới cửa hàng
Click chuột vào vị trí muốn thêm mới, xuất hiện form thêm mới:
Hình 4.17 Form hiển thị thêm mới cửa hàng
Nhập hoặc chọn thông tin liên quan đến cửa hàng mới và nhấn nút để hoàn tất thao tác thêm mới Khi dữ liệu được cập nhật vào cơ sở dữ liệu, hệ thống sẽ thông báo “Thêm mới thành công.”
Hình 4.18 Hộp thoại thông báo
4.2.3 Công cụ cập nhật thông tin cửa hàng
Chức năng: Xây dựng công cụ này nhằm cập nhật, chỉnh sửa hoặc xóa thông tin dữ liệu về các cửa hàng sữa muốn thay đổi
Thao tác thực hiện: click chọn nút “Cập nhật cửa hàng” trên thanh toolbar
Hình 4.19 Công cụ cập nhật cửa hàng
Sau đó nhập chuột vào vị trí cửa hàng muốn chỉnh sửa trên bản đồ, xuất hiện form nhƣ sau:
Để cập nhật thông tin cửa hàng, người dùng chỉ cần thay đổi các thông tin mong muốn và nhấn nút cập nhật dữ liệu vào cơ sở dữ liệu Sau khi quá trình cập nhật hoàn tất, một hộp thoại sẽ hiển thị thông báo "Cập nhật thành công".
Hình 4.21 Hộp thoại thông báo
Để xóa cửa hàng tại một vị trí cụ thể, bạn cần nhấp chọn vị trí đó trên bản đồ, sau đó sẽ xuất hiện form cập nhật cửa hàng Tiếp theo, hãy nhấn nút để xóa cửa hàng khỏi cơ sở dữ liệu Sau khi hoàn tất việc xóa, một hộp thoại thông báo "Xóa thành công" sẽ hiện ra.
Hình 4.22 Hộp thoại thông báo
4.2.4 Công cụ tìm kiếm thông tin cửa hàng
Công cụ này hỗ trợ người dùng trong việc tìm kiếm cửa hàng dựa trên các tiêu chí như số thứ tự cửa hàng, số lượng nhân viên và số năm hoạt động.
Thao tác thực hiện: Lựa chọn công cụ “ Tìm kiếm cửa hàng” trên thanh toolbar GEOMARKETING
Hình 4.23 Công cụ tìm kiếm cửa hàng
Kết quả xuất hiện form Tìm kiếm:
Hình 4.24 Form hiển thị thông tin tìm kiếm
Check chọn vào thông tin cửa hàng muốn tìm kiếm:
Hình 4.25 Form nhập thông tin cửa hàng muốn tìm kiếm
Sau đó bấm chọn nút để thực hiện thao tác tìm kiếm cửa hàng, kết quả sẽ hiển thị ở khung kết quả
Hình 4.26 Kết quả tìm kiếm
Kết quả sẽ Zoom tới những cửa hàng tìm kiếm đƣợc với các thuộc tính yêu cầu
Hình 4.27 Các cửa hàng tìm kiếm được hiển thị trên bản đồ
Bài toán hỗ trợ xây dựng hệ thống bán lẻ
4.3.1 Bài toán Đặt ra bài toán, khi nhà kinh doanh có vốn và muốn đầu tƣ mở một số lƣợng cửa hàng có quy mô lớn hoặc nhỏ vào quận Thủ Đức Nhà đầu tƣ muốn xác định xem vị trí nào khi đặt cửa hàng mới sẽ có khả năng kinh doanh cao,và vấn đề đặt ra lớn hơn cần giải quyết đó là sự trùng lặp thị trường giữa các cửa hàng Làm thế nào để có thể xác định vị trí và tránh trùng thị trường giữa các cửa hàng, giảm tính cạnh tranh đang là vấn đề cần giải quyết
Gỉa định tầm ảnh hưởng của các cửa hàng theo quy mô là như bảng 4.9
Bảng 4.9 Bảng giả định tầm ảnh hưởng của các cửa hàng
Quy mô cửa hàng Bán kính ảnh hưởng
4.3.2 Quy trình xử lý đề xuất
Dựa trên bài toán đã nêu, quy trình xử lý được đề xuất dựa vào tầm ảnh hưởng của các cửa hàng, thị phần của các khu vực hiện có và ứng dụng các phép toán đồ thị, tổ hợp để tìm ra giải pháp hiệu quả.
Bước 1: Chọn m trong 12 phường của quận Thủ Đức
Bước 2: Chọn n cửa hàng nhỏ trong số phường còn lại (12-m)
Bước 3: Sử dụng tầm ảnh hưởng của các cửa hàng và phương pháp vét cạn loại bỏ những phương án không khả thi
Bước 4: Sử dụng thêm các thông số như: khả năng phục vụ, số cửa hàng hiện có… để chọn ra phương án tối ưu cho bài toán
Số lƣợng, quy mô cửa hàng muốn mở
Xếp loại m cửa hàng lớn
Chọn m trong 12 phường Lý thuyết tổ hợp
Bảng giả định tầm ảnh hưởng
Chọn n phường trong số phường còn lại Xếp hạng cửa hàng
Lựa chọn các phương án tối ưu
4.3.3 Cơ sở và mô hình toán học
Theo các phân tích về mức độ tập trung của cửa hàng, để tồn tại tại một địa phương, cửa hàng cần phải thuộc loại "lớn" Vì vậy, các phường trong tập hợp S được chọn làm địa điểm cho các cửa hàng lớn.
Với n là số phường có thể đặt các cửa hàng lớn
Nhà đầu tư có thể lựa chọn k cửa hàng trong n phường từ tập hợp S Theo lý thuyết đồ thị, số cách lựa chọn này được xác định một cách cụ thể.
Hai cửa hàng dự kiến mở có thể đặt tại bốn phường: Tam Bình, Bình Thọ, Bình Chiểu và Trường Thọ Nhà đầu tư cần xem xét kỹ lưỡng các vị trí này để đưa ra quyết định hợp lý.
4.3.4 Công cụ hỗ trợ phần mềm
Chúng tôi phát triển công cụ hỗ trợ xây dựng hệ thống bán lẻ, với form được thiết kế để cung cấp các phương án chi tiết đáp ứng nhu cầu của nhà kinh doanh.
Người dùng có thể nhập số lượng cửa hàng dự định mở, cùng với giả định về tầm ảnh hưởng của các cửa hàng lớn và nhỏ trong mẫu này.
Hình 4.28 Form xây dựng hệ thống bán lẻ
Các phương án vị trí cho các cửa hàng tại các phường đã được xác định, giúp các nhà kinh doanh có thể tối ưu hóa lựa chọn của mình Để nâng cao hiệu quả kinh doanh, họ nên tham khảo thêm khả năng phục vụ và số lượng cửa hàng hiện tại theo từng phương án.