Tableau Calculations: DISTANCE() Funktion
Die DISTANCE()-Funktion ermöglicht es, geografische Entfernungen zwischen zwei Punkten auf der Erdoberfläche zu berechnen. Diese Funktion ist besonders wertvoll für Logistik-Analysen, Vertriebs-Routing, Standortplanung und viele weitere räumliche Analysen.
Wichtig zu wissen: Die DISTANCE()-Funktion verwendet die Haversine-Formel zur Berechnung der Großkreisentfernung zwischen zwei Punkten auf einer Kugel. Dies liefert sehr präzise Ergebnisse für die meisten praktischen Anwendungsfälle.
• Start: Der erste räumliche Punkt (Ursprung). Muss ein räumliches Objekt sein (z. B. erstellt mit MAKEPOINT).
• Ende: Der zweite räumliche Punkt (Ziel).
• Einheit: Die Maßeinheit als String: ‚km‘, ‚mi‘, ‚m‘, oder ‚ft‘.
Anwendungsbeispiel: Logistik-Optimierung
Ein Online-Händler möchte die Entfernungen zwischen Lagern und Lieferadressen berechnen, um:
• Das nächstgelegene Lager für jeden Kunden zu identifizieren.
• Lieferkosten basierend auf Entfernungen zu kalkulieren.
• Lieferzeiten realistisch zu prognostizieren.
• Neue Lagerstandorte zu planen.
Datenbasis
Wir arbeiten mit zwei Datensätzen:
Lager-Standorte
| Lager-ID | Stadt | Breitengrad | Längengrad |
|---|---|---|---|
| L001 | Hamburg | 53.5511 | 9.9937 |
| L002 | München | 48.1351 | 11.5820 |
| L003 | Frankfurt | 50.1109 | 8.6821 |
Kunden-Bestellungen
| Bestellung-ID | Kunde | Breitengrad | Längengrad |
|---|---|---|---|
| B12345 | Müller GmbH | 52.5200 | 13.4050 |
| B12346 | Schmidt AG | 50.9375 | 6.9603 |
Beispiel: Kürzeste Entfernung berechnen
Berechnung der Distanz zu jedem Lager
Entfernung nach Hamburg (km)
Tipp: Erstellen Sie für jedes Lager ein eigenes berechnetes Feld. Alternativ können Sie auch einen Parameter verwenden, um flexibel zwischen Lagern zu wechseln.
Nächstgelegenes Lager identifizieren
AND [Entfernung nach Hamburg (km)] <= [Entfernung nach Frankfurt (km)]
THEN „Hamburg“
ELSEIF [Entfernung nach München (km)] <= [Entfernung nach Frankfurt (km)]
THEN „München“
ELSE „Frankfurt“
END
Kürzeste Entfernung berechnen
AND [Entfernung nach Hamburg (km)] <= [Entfernung nach Frankfurt (km)]
THEN [Entfernung nach Hamburg (km)]
ELSEIF [Entfernung nach München (km)] <= [Entfernung nach Frankfurt (km)]
THEN [Entfernung nach München (km)]
ELSE [Entfernung nach Frankfurt (km)]
END
.
Hinweise zur Koordinaten-Genauigkeit:
• Stellen Sie sicher, dass Ihre Koordinaten im Dezimalgrad-Format vorliegen (z.B. 52.5200, nicht 52°31’12“)
• Breitengrade liegen zwischen -90 und +90 (negativ = Südhalbkugel).
• Längengrade liegen zwischen -180 und +180 (negativ = westlich von Greenwich)
.
Best Practices
• Geocodierung: Nutzen Sie integrierte Geocodierung für Adress-zu-Koordinaten-Konvertierung.
• Performance: Bei riesigen Datensätzen Distanzen ggf. vorab auf Datenbankebene berechnen.
• Datenqualität: Validieren Sie Koordinaten; ungültige Werte führen zu NULL-Ergebnissen.
• Einheiten: Seien Sie konsistent und dokumentieren Sie die Einheit in Ihrem Dashboard.
FazitDISTANCE() ist das ideale Werkzeug für räumliche Analysen. Es hilft Ihnen, Logistik-Prozesse zu optimieren, Standortentscheidungen datenbasiert zu treffen und Lieferzeiten präzise zu schätzen • Logistik-Prozesse optimieren und Kosten senken • Standortentscheidungen datenbasiert treffen • Vertriebs- und Servicegebiete effizient planen • Umweltauswirkungen durch optimierte Routen reduzieren • Kundenzufriedenheit durch präzise Lieferzeitschätzungen steigern Sie haben Fragen zu den Möglichkeiten, die Tableau bietet oder ein anderes Anliegen rund um das Thema Datenanalyse? Wir helfen ihnen dabei gerne. |