关于数据挖掘:共享单车数据可视化分析附代码数据

34次阅读

共计 1139 个字符,预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。

全文下载链接 http://tecdat.cn/?p=1951

最近咱们被客户要求撰写对于共享单车的钻研报告,包含一些图形和统计输入。

随着智能手机的遍及和手机用户的激增,共享单车作为城市交通系统的一个重要组成部分,以绿色环保、便捷高效、经济环保为特色蓬勃发展

作为城市共享交通系统的一个重要组成部分,以绿色环保、便捷高效、经济环保为特色的自行车共享行业在 2016 年用户总数达到 2030 万人次,全国经营市场达到 11.5 亿元。

基于以上背景,tecdat 钻研实验室 (Tecdat Research Lab) 对北京共享单车的数据进行剖析,用数据摸索“最初一公里出行”解决方案,勾画出共享单车应用与用户出行现状。

填补公共交通空白:解决“两公里内出行难”

从各个时间段的单车应用状况来看,上午 8 点和下午 6 点左右是用车高峰期,即早晚上下班工夫的出行顶峰显著,呈 M 型散布,早晚顶峰期间产生的订单量占当日总订单量的 40% 左右。

从骑行间隔的散布状况来看,咱们发现次要集中在 200-1500 米,解决了将近 80% 的用户“两公里范畴内出行难”的需要,有短距离出行和短途接驳的作用,大大提高了出行效率,也无效地补充了短途出行。


点击题目查阅往期内容

杭州出租车行驶轨迹数据空间工夫可视化剖析

左右滑动查看更多

01

02

03

04

骑行大多位于商圈,目的地更加乏味、多元

从骑行的始终点来看,咱们发现用户应用密集的区域次要包含国贸、大望路、建外大巷、王府井等。

从出行的始终点和门路来看单车出行目的地多为商圈,行车频率肯定水平上反映了某个地区的商业化水平。

与长途旅行相比,短途骑行目的地更加乏味点,更加多元化,同时也满足了消费者对高频和屡次微型旅行的需要。用户的骑行目的地次要是生存休闲,购物,餐饮商业区。

结语

共享自行车数据能够实时表白城市的密度以及人们居住地和工作地之间的交通动静,同时对公共交通进行了无益补充,大大提高了公众出行效率。

因为城市基础设施资源的稀缺,共享出行成为城市公共交通的“潜在替代品”,也促成了整个共享行业的疾速倒退。

 


本文摘选 单车上的城市:共享单车数据洞察 ,点击“ 浏览原文”获取全文残缺材料。


点击题目查阅往期内容

基于出租车 GPS 轨迹数据的钻研:出租车行程的数据分析
用数据通知你出租车资源配置是否正当
把握出租车行驶的数据脉搏:出租车轨迹数据给你答案!
基于出租车 GPS 轨迹数据的钻研:出租车行程的数据分析
用数据通知你出租车资源配置是否正当
共享单车大数据报告
R 语言用泊松 Poisson 回归、GAM 样条曲线模型预测骑自行车者的数量
消费者共享汽车应用状况考察
新能源车主数据图鉴
python 钻研汽车传感器数据统计可视化剖析
R 语言 ggmap 空间可视化机动车交通事故地图
R 语言 ggmap 空间可视化机动车碰撞–街道地图热力求

正文完
 0