공간분석에서는 사용되는 공간데이터 종류에 따라, 각각의 특징있는 분석법을 요구하므로, 다양한 접근법을 필요로 한다. 특히, 두 종류의 상이한 공간데이터 집합이 공존하는 경우, 어느 한 공간객체의 분포에 영향을 끼치는 다른 공간객체 집합에 대한 부분집합을 추출하여, 공간객체간의 관계성을 규명할 수가 있다. 지리정보시스템 등의 공간객체 분석기술의 발달로, 시각적으로도 간단히 공간객체간의 관계성을 파악할 수 있으나, 데이터의 양이 방대해지는 추세에서는, 지리정보시스템 (geographical information system)상에서 시각화된 공간객체 정보만으로는 서로 다른 공간객체간의 분포에서 상호관계성을 정량적으로 분석하기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 정량적 기준을 통해, 서로 다른 두 공간객체 간의 관계성 분석을 주목적으로 한다. 모델화된 정량적 기준의 평가를 위해 분석에 사용되는 실제 데이터는, 소규모 소매점포의 매출데이터를 사례로 들기로 한다. 데이터 수집에 제한이 있다는 특수환경으로 인해, 본 연구에서 사용되는 모델은 로짓모델을 기반으로 한 미지파라미터 추정이 가능하도록 구성되어있다. 제안된 모델을 사용하여, 대상점포의 매출분포에 큰 영향을 끼치는 것으로 판단되는 경쟁점포를 일련의 경쟁점포 집합에서 추출하며, 그 결과의 타당성을 검증하도록 한다.
Approaches to spatial analysis differ from the type of spatial objects to be treated. Especially, in here, the case where two spatial data sets coexist is considered. The goal of such case lies on detecting a subset of spatial objects out of a large set that affects the distribution of the other object. However, it is not easy to extract a subset from a large set by visualization just with the help of GIS since huge amount of data are provided nowadays. In this research, therefore, relationship between two different spatial data are analyzed by quantitative measure in the case study of marketing geography. A purchase history data of a small retail store and the location of its competitors are given as source data for the analysis. The goal of analysis from the aspect of this case study is to extract strong competitors of the store that affects the sales amount of the store among many competitors. With the result, therefore, it is expected that market area pattern and competitive power of stores under micro scale retail environment would be understood by quantitative measure.
