A machine learning approach for store location assessment

Our concept of place is becoming more fluid and layered as digital information overlays and enriches the physical world: the tons of digital data generated by our daily lives can tell new location-based stories and offer rich context and insights. The new business intelligence is location intelligence, harnessing the power of geolocated data to drive analysis and insights. This study investigates the use of machine learning to asses possible retail store locations and extract valuable insights from geo-spatial data. In this thesis we propose an approach to exploit the locality of historical data companies have and enrich it with multiple open data sources, such as census data and tax declarations data, to help machine learning models estimate the performance of stores and identify the key drivers. We designed and developed a general purpose framework to provide support in the store location assessment process and validated it using a real world example with the data provided by a telco company.

Il nostro concetto di luogo sta diventando sempre più fluido e stratificato con una sovrapposizione di informazioni digitali che arricchiscono il mondo fisico: le risme di dati digitali generati dalle nostre vite quotidiane raccontano nuove storie basate sulla localizzazione e offrono nuovi contesti ed informazioni. La nuova business intelligente è la location intelligence, sfruttando le potenzialità dei dati geo-localizzati per guidare analisi e creare valore. Questo studio vuole investigare l’utilizzo di tecniche di machine learning per valutare possibili location per negozi retail ed estrarre informazioni a partire da dati geo-localizzati. In questa tesi proponiamo un approccio per sfruttare la località dei dati storici che le aziende hanno e arricchirli con svariate sorgenti di open data, come i dati censuari o le dichiarazione dei redditi, per supportare modelli di machine learning nella valutazione delle performance di negozi retail e identificarne i driver principali. Abbiamo disegnato e sviluppato un framework general purpose per supportare il processo di valutazione della location per l'apertura di un negozio retail e lo abbiamo validato con un caso reale grazie ai dati fornitici da un'azienda di telecomunicazioni.