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【Data Insight】客流系統的容留人數應用

更新日期:4月 16


數字的世界真奇妙!看看下圖,能想像一家店(商業室內空間)的「容留人數」的計算方式嗎?

特定時間容留人數的公式:

Occupancy number = Total Visitors - Total Leavers


即時的容留人數呢?就是累計來客總數 - 累計離客總數(如果依上圖的浴缸來看有多少水,就是流進的水,減掉流出的水。)


這是對容留人數最直觀的看法!

但在實務應用面上,就有二個問題要討論:


  1. 管制容留人數的進出入口,客流計數裝置能否全面覆蓋

  2. 客流計數裝置能否達到 100% 的精確度?同一人次在游離區內會不會重覆計算?


如果第 1 個問題是全面覆蓋的(消費者出入口),則還有另一個延伸問題是空間內是否有服務消費者的工作人員?是同一個出入口進出?還是分開,有員工出入口嗎?


換個方式理解,就是每天在對外營業前,空間內(館內/店內)已有多少人了?這個數據是要被關注的,因為容留人數是消防公共安全的應用,每一個人都應被視為容留管制人數的次數;在實務上,這會視為一個固定的常數值。


第 2 個問題是對没有物理技術背景的普羅大眾比較難理解的,請參閱 市面上15種客流追蹤技術 ,該文中可知計算客流數的方式至少有15種,每項技術都會陳述有其精確度,但不會有一項技術聲明是 100% 的精確度。在没有 100% 的精確計數下,誤差值是必須容許的,因此就有不同精確度的保證,如:90%、95% 等。


換個方式理解,就是容許有 ± 10 ~ ± 5 的誤差,而這些誤差值套入即時容流人數的公式裡,帶有誤差值的來客數與離客數在運算後,產生與實際人次有不一致的情況,當時段愈晚,其累計誤差值愈大;甚至到累計離客數大於累計來客數時,會形成容留人數為負值。


也因此在容留人數系統的管理介面,會預設容留人數最低值(通常會以館內工作人員總數為參考值調整),讓外部看板不會顯示負值。



假設以人力推算或實測方式可得知實際容留人數,而由裝置計算的容留人數(可容許誤差的累計來客數,減掉可容許誤差的累計離客數,加上館內服務人員的固定常數),其累計誤差如下:

在客流裝置的物理極限下,容留人數系統的應用,在實務上,都會預留誤差值調整的人力管理介面。


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