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最近咱们被客户要求撰写对于出租车的钻研报告,包含一些图形和统计输入。
通过解析原始数据,失去模式如下所示
数据
每次骑行都有十分具体的上 / 下车地位以及开始 / 完结工夫的详细信息。上面显示了一个示例:
咱们留下了 158,320,608 个出租车行程的数据集,分为 32,654 个不同的终点 / 起点。
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杭州出租车行驶轨迹数据空间工夫可视化剖析
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自 1987 年以来,位于东 79 街和约克大巷的出租车站始终将上东区的居民带到华尔街。
我在数据中发现了沿着这条路线的 252,210 次记录。出租车均匀须要 20.35 分钟能力以 22.11 mph 的速度行驶。当然,凌晨 4 点出租车的行驶速度更快,然而大多数人直到凌晨 6 点或凌晨 7 点才开始上下班:
一年中,最忙的出租车沿该路线行驶 234 次(只有 7 辆出租车沿该路线行驶 100 次):
只管前十名最常见的出租车司机的平均速度能够预测,但他们的速度并没有比大多数人快(这可能是因为他们常常每天长时间开车)。
SELECT
pickup_street1, pickup_street2, dropoff_street1, dropoff_street2,
trips_medallion, trips_pickup_datetime, trips_dropoff_datetime,
ROUND(trips_avg_mph,4) AS avg_mpg,
ROUND(trips_trip_duration_hours,4) AS num_hours
FROM
[taxi_strava.joined_geohash_geonames]
WHERE
trips_geohashed_dropoff = 'dr5ru2'
AND trips_geohashed_pickup = 'dr5rvj'
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获取全文残缺代码数据资料。
本文选自《基于出租车 GPS 轨迹数据的钻研:出租车行程的数据分析》。
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