基于DBSCAN算法的烟草零售点容量测算分析模型

合理的烟草零售点容量对于烟草市场的运行具有重要影响。过多的零售点可能会加剧市场的竞争,导致部分零售点的销售额低于经济效益的临界值,如果零售点的数量过少,可能会导致消费者的购买不便,影响到消费者的购买体验,从而影响到市场的整体销售额。因此,文本提出了一种基于密度聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)算法的烟草零售点容量测算分析模型。该模型利用DBSCAN算法对每一个网格单元烟草零售点进行聚类,估计每个簇的容量,并综合考虑距离和销售额,以准确预测和分析网格单元烟草零售点的合理容量。研究结果表明,基于DBSCAN算法的容量测算模型能够准确预测烟草零售点的合理容量,并为当地烟草专卖局的决策提供重要依据。