关于数据挖掘:用数据告诉你出租车资源配置是否合理附代码数据

0次阅读

共计 1373 个字符,预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。

原文链接:http://tecdat.cn/?p=3825

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。

互联网 + 下不同时空如何建设适合的指标剖析出租车“供求匹配”的水平?

因为出租车供求匹配,以及一系列的补贴计划波及到可行性的问题,咱们采纳出租车轨迹数据做出相应的解答。

数据样例可参考原文

 

出租车高低客高峰期

 查看不同城市的出租车高低客高峰期的时间段。从深圳市的上下车比例来看,凌晨左右有肯定的客流量,到 6 点之前是客流量的低谷。到早上 9 点左右呈现了客流量的早顶峰。到 12 点人流量逐步缩小。而后到早晨 7 点,又迎来客流的一个顶峰。从总的趋势来看,能够发现早晨 10 点的时候深圳市的客流是最多。

 


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

从成都市的客流变化趋势来看能够发现中午 11 点迎来客流的顶峰,十一点之后客流量逐步缩小,到下午 3 点的时候,又迎来客流的一个顶峰。在下午 3 点当前,客流量逐步缩小。

 

将成都市的客流量和深圳市的客流量相比拟,能够发现,深圳市的客流量变动较大,并且有凌晨的班车,而是成都市的班车从早上 6 点开始。因而,能够看出,两个城市的交通环境存在肯定的差异。

 

凌晨停泊的地位

 

地图中,咱们能够看到不同色彩的点,代表不同的出租车数量,色彩越深,代表数量越少,色彩越浅,代表数量越多,从下面的地图上咱们能够发现,在深圳市中大部分的出租车停靠在东南方向。而少部分的出租车停靠在深圳市的南部。

 

剖析不同时空出租车资源的“供求匹配”水平

依据出租车 GPS 数据中经纬度将所有样本出租车依照区域分类,若不同区域的出租车数据量差别很大,抉择前三个数据量大的区域

 

总体来看,出租车资源供大于求,可能满足人们出行须要,但在局部地区、局部时段仍存在供求矛盾。对地区而言,b 区和 d 区的供求匹配度变动范畴不大,c 区的供求匹配度变动范畴较大,能够认为 c 区供求匹配水平差,时段对 c 区供求关系影响大。对时段而言,在第 4 至第 6 个时间段(3 点至 6 点)供求匹配度远高于其余时段,能够认为这段时间为低谷期,出租车资源供远大于求,供应匹配水平差,在第 8 至第 10 个时间段(7 点至 10 点)、第 12 至 15 个时间段(11 点至 15 点)和第 17 至第 19 个时间段(16 点至 19 点)匹配度较低,可认为这些时间段为高峰期,出租车资源供不应求,这些时间段亦为下班高峰期,符合实际状况,其余时间段供求匹配度变动不显著,视为失常程度期。

供求匹配”水平的剖析后果可见,不同期间的出租车资源供求变动并不一定遵循工夫出现固定法则。

 


点击文末 “浏览原文”

获取全文残缺代码数据资料。

本文选自《用数据通知你出租车资源配置是否正当》。

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