Spatial Big Data Analytics: The New Boundaries of Retail Location Decision-Making
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation examines the current state and evolution of retail location decision-making (RLDM) in Canada. The major objectives are: (i) To explore the type and scale of location decisions that retail firms are currently undertaking; (ii) To identify the availability and use of technology and Spatial Big Data (SBD) within the decision-making process; (iii) To identify the awareness, availability, use, adoption and development of SBD; and, (iv) To assess the implications of SBD in RLDM. These objectives were investigated by using a three stage multi-method research process. First, an online survey of retail location decision makers across a range of sizes and sub-sectors was administered. Secondly, structured interviews were conducted with 24 retail location decision makers, and lastly, three in-depth cases studies were undertaken in order to highlight the changes to RLDM over the last decade and to develop a deeper understanding of RLDM.\nThis dissertation found that within the last decade RLDM changed in three main ways: (i) There has been an increase in the availability and use of technology and SBD within the decision-making process; (ii) The type and scale of location decisions that a firm undertakes remain relatively unchanged even with the growth of new data; and, (iii) The range of location research methods that are employed within retail firms is only just beginning to change given the presence of new data sources and data analytics technology.\nTraditional practices still dominate the RLDM process. While the adoption of SBD applications is starting to appear within retail planning, they are not widespread. Traditional data sources, such as those highlighted in past studies by Hernandez and Emmons (2012) and Byrom et al. (2001) are still the most commonly used data sources. It was evident that at the heart of SBD adoption is a data environment that promotes transparency and a clear corporate strategy. While most retailers are aware of the new SBD techniques that exist, they are not often adopted and routinized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,030 |
| Communication savante | 0,026 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».