在解释什么是“哈夫模型”之前，先来看看这个东西在我们实际工作中的作用：
假如你是在校师生或者研究机构人员，你需要研究城市商圈活力或者城市商圈与周边设施（住宅、公共服务设施）的关系等课题；
假如你是一名规划师，你要新规划一个旅游景区、饭店或商业综合体等商业设施，需要分析评价竞合关系、市场潜力等因素来考虑选址；
假如你是项目管理人员或者是咨询单位顾问，你要为某一个项目进行宣传推广，需要确定广告覆盖的重点地区，揭示顾客较少的薄弱地段，从而提出项目推广计划；
假如......不再假如了，可以这么说，只要你要做的事和商业经营服务有关的，“哈夫模型”，绝对是一大利器。
Part 1
什么是哈夫模型？
哈夫模型是美国加利福尼亚大学的经济学者哈夫教授于 1963 年提出的关于预测城市区域内商圈规模的模型。
它认为：
从事购物行为的消费者对商店的心理认同是影响商店商圈大小的根本原因，商店商圈的规模与消费者是否选择该商店进行购物有关，通常而言，消费者更愿意去具有消费吸引力的商店购物，这些有吸引力的商场通常卖场面积大，商品可选择性强，商品品牌知名度高，促销活动具有更大的吸引力；而相反，如果前往该店的距离较远，交通系统不够通畅，消费者就会比较犹豫。
哈夫模型的公式为：
其中Pij为消费者选择商店j的概率， S为商店规模，d为距离，β>0是摩擦系数。
这个公式大家不用去深入研究，只需要记住下面几句话就可以：
1.商业设施有效服务范围（消费者选择商业设施的概率）大小，与商业设施的引力（品牌、知名度、折扣等）成正比；
2. 商业设施有效服务范围（消费者选择商业设施的概率）大小，与商业设施与消费者的距离阻力（路程时间、交通系统等）成反比；
也就是说，我们可以把上面那个公式，换成中文版的，即——
下面，让我们来看一下哈夫模型如何应用。
Part 2
计算商场有效辐射区
消费者选择该商场的概率，进而生成分级辐射区域，并且可对新建商场进行预测。如下图所示：
第一步，导入哈夫模型（需要的朋友可以按照文末的方法，向小飞飞要）
右击工具箱——添加——哈夫模型
注：我们提供的模型可以直接添加，不需要再修改代码。
第二步，导入数据（需要的朋友可以按照文末的方法获取）
我们可以看到有三类数据，分别是商场（三个）、街区、研究区域。
打开商场的数据我们可以看到有商品数量的字段——
打开街区的数据我们可以看到很多数据，其中有人口字段等我们需要用的的数据字段——
第三步，打开哈夫模型并进行数据设置，然后点击确定。
主要参数说明：
参数名称 | 说明 |
StoreLocations | 输入商场的位置，至少要有两个要素。 |
StoreName Field | 标识商场的唯一名称字段。 |
StoreAttractiveness Field | 商场的吸引力字段，例如营业额，商场面积，商品数量等等，本例输入商品数量（sales） |
StudyArea | 研究区域。 |
DistanceFriction Coefficient | 摩擦系数，表示引力随距离衰减的程度，默认值为2。 |
GenerateMarket Areas | 默认为NONE，则会在study area中产生随机点来表示消费者的位置信息，如果设置了下面的两个参数，可选择Origin。 |
OriginLocations | 消费者的位置信息或人口普查数据（如街道数据）。本例选择所处街区。 |
SalesPotential Field | 预测消费潜力的字段，该字段将会乘以消费者选择某商场的概率，从而获得该商场的预测消费潜力。本例选择的是街区人口数量。 |
PotentialStore Locations | 需要预测的新商场的位置，在ArcMap中可以通过与地图交互添加新的点。 |
商场1的选择概率分析图
Part 3
获取哈夫模型及数据
获得哈夫模型和练习数据：
备用链接：
https://pan.baidu.com/s/1f3wAIDID-KC-Lt-8OJs_3g?pwd=tl48
提取码：tl48
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