무지개타고

주말이나 휴일에 비가 오면 배달 음식점은 대박이다. 외출하기 번거롭고, 꿀꿀한 기분도 전환할겸 그리고 어린 자녀가 있는 가구라면 애들 입막음용으로 시켜 먹는 것을 고려하지 않을 수 없게 마련이다. 지난 번 '땅따먹기'에서 다룬 점포는 체인슈퍼였다. 점포간 규모 차이가 좀 심하긴 했지만, 슈퍼가 다루는 품목이야 대동소이 할 것이고, 소비자가 슈퍼에 뭐 엄청난걸 바랄 것도 아니며, 또 슈퍼가 소비자에게 제공하는 서비스의 질이 달라봤자 얼마나 다르겠는가. 그런 생각으로 허프 확률 모형을 차용했는데, 치킨 전문점에 허프 확률 모형을 적용하는게 타당한지는 고민을 해봐야될 사항일거 같다. 다루는 품목이야 치킨과 몇몇 간식거리 그리고 술일테지만... 맛과 서비스의 차이가 암만 생각해도 슈퍼와는 다르게 접근해야 되지 ..

자료에 셀 속성을 살짝 반영해 볼까 한다. 다음의 스카이뷰에 나타난 그림을 보면, 셀 마다 주된 주택형태가 어느 정도 구분되어 있는 것으로 여겨져 크게 '아파트'와 '아파트外'로 정보를 등록한다. 대충 점포의 주택형태가 조금씩 달라 보이는데... 이를 갖고 한번 더 사기를 치고 싶어 손이 근질근질하다. 어떻게? '아파트'와 '아파트外' 셀 간에 서로 다른 가중치를 부여하면 된다. 물론 가중치 산정 기준은 며느리도 모른다. -_-a g38 셀 (유효 셀 평균 가중치) =SUMPRODUCT(COUNTIF(N33:AQ58,{1;2}),G36:G37)/G34 그리고 구한다. 점포별 매출 점유율을... h54 셀 (셀 가중 매출M/S) =SUM(((TRANSPOSE($D$3:$D$9)/((MOD(ROW(INDIR..

아래 기사를 보면 체인슈퍼마켓의 공격적인 점포 확장이 예상되는데... - 수퍼마켓업계, '홈플러스 경계령' 우리 동네에도 지난 달 부터 체인수퍼마켓이 하나 더 늘었다. 이에 언제나 처럼 내 맘대로 계산해 봤다. 즉 자료가 갖는 신뢰성은... 없다. -_- 다음의 스카이뷰에서 그림을 따오고, 관심 점포의 좌표를 나타냈다. 여기서 관심 점포는 지역내 주요(?) 식료품점이다. (규모의 차이가 심하게 느껴지지만... 쭉 진행하련다.) 그리고 허프 확률 모형을 적용해 각 점포별 소비자 방문 확률을 구했다. 편의상 각각의 좌표별로 최대 확률을 갖는 점포만 나타내보면... n3 셀 (셀별 최대 점포) =INDEX($A$3:$A$9,MATCH(MAX(($D$3:$D$9/(($M3-($B$3:$B$9+0.5))^2+(N..