基于DBSCAN算法的烟草零售点容量测算分析模型

摘要：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-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，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。

关键词：烟草零售点；容量；测算；DBSCAN

中图分类号：F27文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.19.025

2020年12月31日，国家烟草专卖局发布了《烟草专卖许可证管理办法实施细则》。为了加强烟草制品零售点的合理布局管理，促进有序适度竞争，国家烟草专卖局及时提出了相关要求。在国家局出台合理布局新规的同时，考虑到社会经济和人口因素的显著变化，有必要对卷烟零售市场许可证的合理容量进行研究。此外，还需要密切关注零售户数量的变化情况，并定期进行统计、分析和报告。如何科学制定烟草制品零售点的合理布局规定，成为各级烟草专卖行政主管部门需要认真思考的重要课题。

本文旨在针对W市的烟草市场，提出一种基于DBSCAN算法的烟草零售点容量测算分析模型。该模型结合了距离和销售额的综合考虑，通过对每个网格单元的烟草零售点进行聚类，估计每个簇的容量，从而准确预测和分析每个网格单元烟草零售点的合理容量，为W市烟草专卖局提供重要的决策依据。通过该模型，烟草专卖局可以更好地理解烟草零售点的容量需求，并相应地制定合理的发展策略，以维持市场的平衡和稳定。

1烟草零售点合理容量测算的意义

随着城市化进程的加速和户籍制度的放宽，人口跨区域流动已成为社会经济中的重要现象之一。大规模人口作为物质、信息、技术和资本的载体在各个地区间流动，不仅重塑了人口的空间分布格局，也改变了城市的经济结构。因此，原有的卷烟市场合理容量的测算方法、模型和数据等需要进行重新评估和更新。零售点容量测算是为烟草制品零售点的合理布局提供重要基础支持的一项工作。如果将合理布局比喻为微观个体的摆放，那么烟草零售点的合理容量则可视为宏观调控的基础容器。在制定合理布局规划时，必须充分考虑零售点的容量需求，确保市场供应的稳定性和充分性。因此，在当前背景下，需要对烟草零售点的合理容量进行重新测算，以适应人口流动和经济变化的新态势。

烟草零售点合理容量测算在资源优化、市场平衡、市场规范和管理等方面具有重要意义。它有助于实现烟草市场的健康发展，提高市场效率和竞争力，为消费者提供更好的产品和服务。它还有助于防范非法销售和假冒伪劣产品的风险，维护公平竞争和消费者权益。因此，烟草零售点合理容量测算是研究和制定烟草市场政策的重要依据，对于烟草行业和相关行政主管部门具有重要的指导意义。

2烟草零售点容量测算模型总体思路

烟草零售点的合理容量并非仅基于数量或销量的反推预测，更需关注其合理性。“合理”和“容量”这两个概念都需要经过科学研究，因此预测模型应包含必要的评价指标，以供决策人员在制定相关政策时参考。具体而言，这2个方面可以具备以下含义：首先，零售点的数量应充足，以充分满足消费者购烟的便利需求；其次，零售点的营收应达到基本保障要求和良性竞争的水平，即整体运营健康。基于上述认识，研究烟草零售点数量的合理容量，可以采用以下方法：首先，基于DBSCAN算法的数据模型，在独立网格单元内计算合理数量，初步对比和评估该网格单元现有零售户数量与合理数量之间的差异程度；然后，根据具体区域的零售市场信息反馈，评估和校正模型预测的合理数量结果。

首先，选择有效的控制目标（人均持证率）以及烟草零售点合理水平的标准。基于现有的烟草零售点地理位置数据、销售数据等信息，评估确立有效的合理数量控制目标，以及合理数量水平的判别标准。

其次，基于DBSCAN算法的数据模型预测分析结果，评价当前烟草零售点的数量合理性。针对W市管辖的区、县、镇和小组为粒度的网格区域单元，根据市区、县城以及乡镇对零售点合理布局规定的距离要求，利用DBSCAN聚类算法构建容量测算模型，测算每一个网格区域单元零售点合理容量，评价当前烟草零售点数量的合理性。

最后，基于零售市场信息分析校正烟草零售点合理数量。预计涉及烟草零售点经营布局影响因素分析、零售市场信息采集分析、数据模型预测结果评估校正研究等内容。

3烟草零售点容量测算模型

3.1数据收集和数据处理

数据来源：内部数据以区、县、乡镇和小组为粒度，收集最近5年零售点的数量，各零售点有销售记录以来的年度销量、销售额、毛利以及地理位置数据，并对内部数据进行脱敏处理，后面所呈现的烟草零售点相关数据均为经过脱敏处理所得。外部数据以地级市为粒度，收集最近5年某市常住人口数量，居民可支配收入等数据。

3.2烟草零售点容量测算模型构建

3.2.1模型选择及理由

所选的模型是基于距离和密度的聚类算法——DBSCAN。DBSCAN算法的优点是可以发现任何形状的聚类，对异常值具有良好的鲁棒性，并且不需要事先知道要形成的聚类的数量。在这个问题中，我们假设同一地区的零售点应该在空间上形成自然的聚类，这是DBSCAN算法适用的场景。

3.2.2模型构建过程

首先，遍历每个烟草网格单元（小组），筛选出该小组的全部零售点数据，根据所在区域确定最小距离eps。然后，将零售点的经纬度坐标转换为球面距离，使用DBSCAN算法对零售点进行聚类。对于每一个聚类，选取最近3年毛利最高的零售点作为中心点，计算其他零售点与中心点的距离，对零售点进行等级划分并赋予状态标记。具体的模型伪代码如表1所示：

3.2.3模型的参数选择和优化

模型的关键参数包括DBSCAN的最小距离eps和距离等级的划分。这两个参数的选择会直接影响到聚类的结果和零售点的状态标记。在实际应用中，最小距离eps可根据市区县城两个零售点之间规定的最小距离，有些地方规定不小于100米，可根据实际情况调整即可。

3.2.4模型验证和评估

模型的验证和评估可以通过比较模型预测的状态标记与实际的销售数据来进行。例如，可以检查状态标记高的零售点是否真的有较高的销售额或者毛利。此外，也可以通过对比不同参数设置下模型的结果，来评估模型对参数选择的敏感性。总的来说，_{4r52TNhht24MJgLNYfWv9g==}此模型通过聚类和距离计算的方式，为零售点赋予了状态标记，这对于理解零售点的地理分布和销售情况，以及进行进一步的决策是非常有帮助的。

4烟草零售点容量测算结果分析

4.1实现人均持证率4.8‰的容量测算结果

假设要在W市实现烟草零售点人均持证率4.8‰的控制目标，按第七次全国人口普查公报W市常住人口总数：2820977，如果期望实现每1000人4.8个零售点的比例目标，需要对现有的7623个零售点459个网格单元（小组）进行标记，即每个小组应该标记多少个零售点，才能达到预期目标。假设农村地区的一村一证零售点数量为8236个，零售网点数：（8236+x）/2820.977=4.8‰，求得x=5304，即需要对现有的7623个零售点标记2319个。根据所构建的零售点容量测算模型进行标记后，所呈现的某些网格单元小组标记情况如表2所示：

其中得分的计算公式为：∑标签等级L{0-10}*对应的标记网点数，比如C县A互助小组的最终得分=1*2+2*0+...+11*3=153。一般而言，得分越高，或者建议标记网点数越高，则该小组需要重点关注。

4.2人均持证率4.8‰容量测算结果的合理性分析

对比标记前后全市户均毛利、全市户均销量、全市户均销售额、网格单元小组户均毛利、网格单元小组户均销量和网格单元户均销售额等6个指标进行分析对比，得出结论：经过网点数量标记优化后，每个指标均有较大的提升，以202x年岑溪A互助小组为例，见下表3。

从表3结果可知，标记优化后的网格单元小组在各项指标上表现出较大的提升。以C县A互助小组为例，经过标记优化后，该小组的户均毛利、户均销量和户均销售额分别增长了约31.3%、20.1%和30.2%。这说明标记优化不仅对整个市场有积极影响，也对各个小组的经营状况产生了显著的改善。标记优化后的结果支持了人均持证率4.8‰的设定是合理的。通过对零售点进行标记优化，不仅能够提高整体的经营效果，而且各项指标均实现了同比增长。这表明4.8‰的人均持证率目标能够有效地提升烟草零售市场的经营水平和销售业绩。

5研究总结

本文旨在利用合理容量测算模型构建W市烟草零售点合理容量的分析框架，以获取区域规律和整体规律，并揭示零售点数量的变化趋势。通过运用机器学习方法来测算烟草零售点的数量合理水平。此外，对当前零售点数量的合理性进行评价，研究内容可为制定许可证合理布局相关政策提供决策支持。研究采用了W市的烟草零售点容量测算作为案例，并收集了相关的数据进行分析。

首先，研究通过容量测算假定要实现W市烟草零售人均持证率目标为4.8‰。这一目标的设定基于对市场容量和消费需求的综合考量，旨在达到合理的经营水平和销售业绩。其次，研究进行了标记优化实验，对烟草零售点进行了优化和调整。结果显示，在优化后的网格单元小组中，各项指标均有显著提升。

综合分析结果表明，通过容量测算和标记优化，可以实现人均持证率为4.8‰的目标，并且这一目标的设定是合理的。优化后的网格单元小组和全市在经营效果和销售业绩方面表现出显著的改善，证明了标记优化对提高烟草零售市场的整体经营水平具有积极影响。

总之，本研究为烟草零售市场提供了一种有效的管理方法，即通过容量测算和标记优化来提高经营效果和销售业绩。这一方法的实施可以帮助市场实现人均持证率目标，促进市场的可持续发展。未来的研究可以进一步探索其他影响因素，扩大研究样本规模，以进一步验证和完善该方法的有效性和适用性。

参考文献

［1］烟草局关于印发烟草专卖许可证管理办法实施细则的通知[J].中华人民共和国国务院公报，2021，（09）：8088.

[2]钦州市烟草专卖局烟草制品零售点合理布局管理规定[N].广西法治日报，20221117（B02）.

[3]戴领，李少林，刘光彪，等.基于LVDBSCAN算法的大坝安全监测数据异常检测[J].人民长江，2024，55（01）：236241.

[4]陈海涛，张帆，王磊，等.卷烟市场零售户合理容量测算模型的研究[J].现代商业，2024，（02）：5861.

[5]吴庆健.三江县各乡镇卷烟销售不平衡的现状分析及对策[C].广西烟草学会.广西烟草学会2008年度学术年会论文集.三江县烟草专卖局，2009：5.