Phân tích không gian F&B & Hospitality

Thành phố Đà Nẵng (trước sáp nhập) — xác định vùng dịch vụ đang tập trung và vùng tiềm năng chưa được đáp ứng, bằng GeoPandas, OSMnx & PySAL.

✅ Dữ liệu OpenStreetMap
13
phường (study area)
1926
cơ sở F&B
683
cơ sở lưu trú
10
vùng cơ hội

Bản đồ tương tác

Bật/tắt lớp: heatmap cung–cầu, cụm DBSCAN, sông Hàn, vùng cơ hội.

Cung & cầu được đo thế nào?

Cả hai lấy từ OpenStreetMap. "Cầu" không có dữ liệu khách du lịch trực tiếp nên dùng cơ sở lưu trú làm proxy.

  • CẦU = mật độ cơ sở lưu trú (proxy cho khách du lịch) — OSM tag tourism = hotel, guest_house, hostel, apartment, motel.
    Giả định: nơi nhiều cơ sở lưu trú = nơi tập trung khách = nhu cầu ăn uống cao.
  • CUNG = mật độ F&B — OSM tag amenity = cafe, restaurant, fast_food, bar, pub, food_court.

Hạn chế của proxy: bỏ sót khách đi-về-trong-ngày & dân địa phương; homestay/quán nhỏ chưa map trên OSM cũng thiếu → kết quả là xu hướng tương đối, không phải điều tra toàn bộ.

Phương pháp

  • Đo ở EPSG:32649 (UTM 49N, mét), hiển thị EPSG:4326.
  • DBSCAN — vùng tập trung cung/cầu.
  • Getis-Ord Gi* (esda) — hotspot có ý nghĩa thống kê.
  • scipy.gaussian_kde — bề mặt mật độ cung & cầu.
  • Bivariate Local Moran (esda) — whitespace = cầu cao, cung láng giềng thấp.
  • Isochrone (OSMnx) — kiểm chứng tiếp cận thực tế, loại "cầu ảo".

Tải về: báo cáo · CSV theo phường · GeoJSON vùng cơ hội