GIS 小應用：找出新界西是否有相對比較多的 OK 便利店
首先我到 OK 和 7-eleven ，在 JSON 裡找出它們的座標資料，各自儲存成 CSV 格式，好讓 Quantum GIS 可以載入。
黃點為 7-eleven，紅點為 OK 在香港的分佈，底圖用了 GADM 提供的十八區地圖：
呀，硬是有奇怪的資料，單看數字，12345 和 56789 明顯是源資料有問題啦，但我懶得處理：
將圖層儲存成 SpatiaLite 格式：
利用 spatialite-gui 打開資料庫，試找最接近的 OK 和 7-eleven，同時可見數據很不準確：
第 1 行佐敦道和第 33 行青山道分店，它們果然連在一起：
7-eleven 和 7-eleven 之間呢？撇開座標不準的問題，兩分店最接近多是在港鐵站內：
OK 和 OK 之間也是如此：
它們的十八區分佈：
咦？它們的總數不等於分店數量？原來有些分店不落在十八區底圖裡（因為那底圖不夠精細和新吧，加上先前提到那錯誤），但我也懶理了，不去修正：
然後我寫了這一條 SQL，是用來找出 7-eleven 和 OK 各自所有分店的方圓 500 米 Buffer 範圍，也就它們各自的服務範圍。500 米是我隨意定下的，我想，超過這距離的便利店已經很遠了。GUnion 是用來將不同分店之間的服務範圍結合起來：
將結果儲存成 Shapefile，在 Quantum GIS 匯入，可以看到兩間的服務範圍（粉紅色為 7-eleven，啡色為 OK）。我猜，範圍以外的，都是比較少人居住（就算多人住，也是比較寧靜的屋苑）和經濟活動比較少的地區：
想不到在九龍中間都有覆蓋不了的地方：
之後我又寫了 SQL，用來計算 7-eleven 和 OK 各自在每一區的總覆蓋面積，和以十八區劃分，每一間分店各自的覆蓋面積總和。我將兩個數相除，若是數字愈大，代表有些分店的開設，並沒有增加集團的總覆蓋率，也就是說，它們開得接近。若然區內所有分店的範圍都不重複，數字會是 1。反之，若是分店之間比較聚集，數字會比較大，接近社區內每一個群組的平均分店數量（每一區的規劃都不同，所以不易找到最大值，所以我只能用 OK 和 7-eleven 的數字比較，而不能獨立解釋。這也說明我的計法隱含了一些假設，例如兩者的分店都在接近的區域出現）：
另外，因為我在開頭說過，我在新界西覺得 OK 好像比新界東要多，而 7-eleven 又好像比新界東疏落，所以我做了以下比較。結果不出我所料，雖然 OK 在新界西仍是比 7-eleven 少，但它的密集度相對 7-eleven 較大埔和沙田高。反之，在大埔和沙田，OK 在數量上跟 7-eleven 的比例本身已經比較少，對應它相對 7-eleven 的密集比例亦比較少（其實要解釋下表不是一件很容易的事……）：
若是將我所定義的服務範圍擴展成一公里，數字會比較明顯：
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