メッシュ統計データを使用したハフモデル分析は、従来の「個店ハフモデル分析」の欠点を解決した分析手法です。 その特徴は、下記の比較表をご覧ください。
世間では従来の「個店ハフモデル分析ソフト」がいろいろ販売されています。また、それらを使ったサービスも提供されています。しかしアメリカの様な広大な土地ならいざ知らず、日本の様に比較的狭いエリアで小さな店舗（コンビニ等）の売上も無視出来ない状況で「個店ハフ」で精度の良い分析結果が出るハズがありません。また、この手法ですと理論的にはシェア率までしか算出できません。
そこで代わりにメッシュハフ分析と言う手法を使う訳です。
この手法では
　　　　95％以上の精度で売上予測金額まで算出できます。
　　　　大型店舗が、その地域に与える影響まで分析できます。
当社のセミナー･講習会では詳細、実例も解説していますのでご参加ください。

		従来の個店ハフ分析		メッシュハフ分析
使用データ		個店データ		個店データ＋メッシュ統計データ
個店データ		使用		使用
	データの精度	実査・再検証が必要		実査済み
	商品分類	無し		詳細に再分類
メッシュ統計データ		使用不可能		使用
	秘匿データ	大部分が秘匿		完全復活・検証
	商品分類	おおまか		詳細に再分類
	地域性の反映	なし		反映
商圏の設定
	移動商圏	可能		可能
	２次商圏	適当		地域性を反映して設定
	抵抗係数λ	２.０		地域性、商品分類から設定 1.5〜2.5
販売額		家計消費支出		出向者数相関
分析ツール		標準		独自開発・高処理能力(最大6000p)
	詳細設定	不可能		可能