第二家 建设银行
地址 ：金华市xx
选址原因：
1交通流量大，处于五一路和解放西路的交接口
2边上有大批的居民区，以中年人居住为主，拥有大量存款
3周边有医院，娱乐场，公司办公楼包围，资金流量速度快
4周边有个商业旺角正在开发
5银行边上有5个小区，人口密度大
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优势：
1位于居民区,租金较市中心便宜
2两街的交口处（五一路和解放西路），保障了一定量的人流
3附近的娱乐场所和办公楼保障了一定量的资金流动
4建行的内部管理理念在四大行中比较超前。完善的设施和热情的服务
5旁边是第五医院 ，和老百姓大药房。给病人及家属一个优先选择的意象
劣势：
1边上有工商银行，农村信用社，农行ATM，中国银行，竞争激烈
2支行规模小
4业务交易成本比较高。
5和其他银行基本一个模式，自己没有比较突出的强项。。
怎样克服
1着力解决业务发展缓慢的问题，传统优势继续保持，新兴业务不断开拓，努力实现业务快速稳健发展
2着力解决基础管理薄弱的问题，切实规范工作制度和操作流程
3积极引导员工立足本职创先争优
4树立敢于坚持原则大胆管理的良好风气，营造一个良好氛围
5不断提高工作效率和工作质量，服务大众
第二篇：gis银行选址实例
ArcV iew G I S空间分析方法的研究
——
— 以银行选址为例
摘要：选择 、银行营业点与其它银行的间距 、交通便利度 、商贸
区域发达程度等因素 , 利用地理信息系统空间分
析技术进行缓冲区分析 、重分类 、叠加分析以及 M ap Calculator
等技术选出银行营业点的最佳地址 。旨在为有关
决策部门提供较直观准确的信息 , 为其决策提供辅助支持 。最终结
果表明 : 利用 A rcV iew GIS软件空间分析功能
进行选址应用 , 科学性强 , 易于在计算机上实现 , 具有良好的效
果 。
关键词 : GIS; 选址 ; 空间分析
摘要 : 应用地理信息系统软件 (A rcV iew GIS 312) 进行
空间分析源于 20 世纪 60 年代地理和区域科学的计量革命 ,
在开始阶段 , 主要是应用定量 (主要是统计 ) 分析手段用于分析
点 、线 、面的空间分布模式 。后来更多的是强调地理空间本身的
特征 、空间决策过程和复杂空间系统的时空演化过程分析 。据统计 ,
80%的商业数据具有某种形式的区位空间属性 , 如果借助 GIS 的空
间分析功能 , 商业数据的
挖掘将更加方便 , 并且以空间数据生成的报告和商业信息的地图 ,
将给商业信息的管理和决策带来巨大的变化 , 它将使商业信息的管
理和决策可视化和[1]直观化 。
1 地理信息系统空间分析
空间分析指对分析空间数据有关技术的统称 。根据其作用的数
据性质不同 , 可以分为 : ( 1 ) 基于空间图形数据的分析运算 ;
( 2 ) 基于非空间属性的
[2]数据运算 ; ( 3 ) 空间和非空间数据的联合运算 。 本研究应用
地理信息系统空间分析方法 , 充分利用银行分布图 、人口分布图 、
商贸区划图 、城区街道这些对银行营业点选址起决定作用的图层 ,
进行分析和重分类选择 , 叠加各数据 , 并对分析结果进行综合评
定 , 说明该技术的可操作性和实用性 。
1.1析中的重 (再 ) 分类
通过分类找出隐藏信息是地理信息系统的重要实验性研究 : 依
据给定的银行营业点选择条件 , 包括人口 功能之一 。与传统地图
相比 , 地图上所载负的数据是经过专门分类和处理过的 , 而地理
信息系统存储的数据则具有原始数据的性质 , 所以可以根据不同
[3] 的需要对数据再进行分类和提取 。数据重分类 ( Reclassify)
就是用新的值取代输[4]入的单元值并输出 , 使数据标准化 。重分
类后 ,适宜性越强重分类值越大 , 适宜性越弱则重分类值越小 。文
章对各派生数据按照适宜性强弱赋值由小 到大 。
1.2区分析
针对点 、线 、面实体 , 自动建立其周围一定度范围以内的缓
冲区多边形 。缓冲区的产生有 3 种情况 : 一是基于 点要素的缓冲
区 , 通常以点为圆心 、以一定距离为半径的圆 ; 二是基于线要素的缓冲区 , 通常是以线为中心轴线 , 距中心轴线一定距
离的平行条带多边形 ; 三是基于面要素多边形边界的缓冲区 , 向外或向内扩展一定距离以生成新的多 [3形 。
其中 , 邻近度 ( Proxim ity) 指地理空间中两个地物距离相近的程度 , 是空间分析的一个重要手段 。交通沿线或河流沿线的地物有其独特的重要性 , 公共设施如商场 、邮局 、银行 、医院 、车站 、等的服务半径 , 均是一个邻近度问题 。缓冲区分析是解决邻近度问题的空间分析工具之一 。
本研究中 , 将银行分布图进行距离分析 , 然后将人口分布图进行了密度分析 。
1.3析
地理信息系统的叠加分析是将有关主题层组成的数据层面 , 进行叠加产生一个新数据层面的操作 , 其结果综合了原来两层或多层要素所具有的属性 。地理信息系统叠加分析可以分为以下几类 : 视觉信息叠加 、点与多边形叠加 、线与多边形叠加 、多边形叠加 、栅格图层叠加。觉信息叠加不产生新的数据层面 , 只是将多层信息复合显示 , 便于分析 。本研究最终的效果图就是由点状图 , 线状图和面状图经重分类和加权等处理后的视觉信息叠加而得出 。 2 实验设定 : 银行营业点地理位置选择的基本条件
对于零售商业网点的辐射范围 , 主要应考察三大因素 : 人口特点 、经济基础特点和竞争状况与市场饱和度 。与零售商业网点类似 ,
银行营业点的选择与周边城区环境因子有着紧密联系 , 在不考虑其他影响因素的情况下 , 假定某银行需要在 A 市拓展业务 , 决定增加 2 个银行营业点 , 其地址的选择依据如下 : 1；业点要处于人口密集区 银行是一种特殊的企业 , 经营的目的也是为获取利润 , 其经济活动就是与人有关的活动 , 所以它
在城市中的地理位置设置需有人居住的地区 , 这样可使人们较方便办理存取款或贷款等业务 。2求营业点处于交通便利地区交通是联系地理空间中社会经济活动的纽带 ,
而人口密度非常大的地区不一定交通最为便利 , 那么整个城区街道图形成了一个交通网 , 因此交通网的通大度和连接度决定了交通的便利程度。3.点需处于贸易发达的区域城市中有许多大型超市 、百货大楼等 , 以及一些劳动密集型的产业居多的区域 , 如服装与纺织企
业 、电器组装企业等 , 是贸易较发达且金融较集中的地带 3 现有基本实验数据
（1） 现有银行分布图
（2） 现有人口分布图
（3） 商贸区划图
（4） 城区街道，线状区域
4 数据空间分析的主要技术及方法
数据分析及选址依据的建立
根据基本要求以及实际情况 , 决定对基本数据进行重分类 (即再分类 ) 。具体分类情况如下 :
( 1 ) 将距现有银行之间的不同距离划分等级 ,重分为 4 类 , 即 : 0 ～500 m、 500 ～1 000 m、 1 000～1 500 m、以及大于 1 500 m , 权重分别设为 0、1、 2、 3。
( 2 ) 同时 , 将人口分布密度重分为 4 类 (人 /2hm ) , 即 : 0 ～ 25、 25 ～ 50、 50 ～ 75, 以 及 大 于75, 权重分别设为 0、
1、 2、 3。
( 3 ) 商贸区重分为 9 类 (按照基本数据 ) , 赋值分别从 1 到 9。
4.2综合评定方法
利用ator可以对多种输入数据 (栅格图层 、 shape 文件表格 、常数和数字 ) 进行计算 , 如运算符计算和函数计算 。本研究利用 M ap Calculator, 按照公式进行数据叠加合并 。
6 结论与讨论
经上述实验操作分析 , 最终选出银行营业点的最佳地址 。由于仅考虑已有银行分布 、人口 、商业区及交通网等基本条件 , 因此该实验选出的地址不一定完全符合有关决策部门的要求 。但若加入多因素 , 结合金融企业知识和各专业人士意见 , 可重新核定各图层的加权值 , 利用空间分析方法获得满足客户实际需求的地图 。基于其空间分析方法的研究和实验 , 技术分析过程具有科学可靠 、可操作性强 、易于实现的特点 , 适合在多因素限制下的空间分析选
址 , 从而协助相关人员做出准确的判断 。
参考文献：
1. 陈瑶 基于GIS的零售商业网点选址模型
2. 张仁忠 空间分析
3. 张成才 GIS空间理论分析与方法
4. 李晓健 经济地理学
5. 王庆国 设施空间选址中的GIS技术支持。