用数据告诉你出租车资源配置是否合理

互联网+下不同时空如何建立合适的指标分析出租车“供求匹配”的程度?

由Kaizong Ye,Coin Ge和Weilong Zhang撰写

由于出租车供求匹配,以及一系列的补贴方案涉及到可行性的问题,我们采用出租车轨迹数据做出相应的解答。 ( 数据样例可参考文章末尾 )

出租车上下客高峰期

 查看不同城市的出租车上下客高峰期的时间段。从深圳市的上下车比例来看,凌晨左右有一定的客流量,到6点之前是客流量的低谷。

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随着城市中出租车数量的不断增多,GPS卫星定位技术的不断发展与普及,装有车载GPS的出租车在行驶过程中产生了大量的出租车轨迹数据,记录了车辆的位置、时间、方位和速度等信息,通过挖掘出租车GPS轨迹数据可用于分析车辆移动轨迹特征、预测交通流、改善交通服务,对城市交通管理、道路规划具有重要意义。

原始数据中包含出租车编号、经纬度、载客状态(1代表载客,0代表空车)、速度、方位角、时间戳七个字段,但由于受到噪声、通信故障和传感器硬件故障等外界因素的干扰,可能存在噪声数据、数据缺失和数据失真等现象,并不能直接用于处理和分析,因此需要从失真数据剔除、多余字段删除方面对数据进行预处理。

失真数据剔除

失真数据主要包括以下情况:① 轨迹数据经纬度超出研究区域范围;② 源数据中存在信息不完整的字段;③ 载客状态异常,存在除了0 (空车)、1 (载客)外其他的数值,或该字段一直为0或1,对以上异常数据均应剔除。

多余字段删除

原始数据中速度和方位角对本文研究没有作用,故对这两个字段做删除处理,仅保留出租车编号、时间戳、经纬度、载客状态五个字段。



到早上9点左右出现了客流量的早高峰。到12点人流量逐渐减少。然后到晚上7点,又迎来客流的一个高峰。从总的趋势来看,可以发现晚上10点的时候深圳市的客流是最多。

从成都市的客流变化趋势来看可以发现中午11点迎来客流的高峰,十一点之后客流量逐渐减少。


把握出租车行驶的数据脉搏

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到下午3点的时候,又迎来客流的一个高峰。在下午3点以后,客流量逐渐减少。

​将成都市的客流量和深圳市的客流量相比较,可以发现,深圳市的客流量变化较大,并且有凌晨的班车,而是成都市的班车从早上6点开始。

因此,可以看出,两个城市的交通环境存在一定的差别。

凌晨停靠的位置

地图中,我们可以看到不同颜色的点,代表不同的出租车数量,颜色越深,代表数量越少,颜色越浅,代表数量越多,从上面的地图上我们可以发现,在深圳市中大部分的出租车停靠在西北方向。而少部分的出租车停靠在深圳市的南部。

分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度

根据出租车GPS数据中经纬度将所有样本出租车按照区域分类,若不同区域的出租车数据量差异很大,选择前三个数据量大的区域

总体来看,出租车资源供大于求,能够满足人们出行需要,但在部分地区、部分时段仍存在供求矛盾。

对地区而言,b区和d区的供求匹配度变化范围不大,c区的供求匹配度变化范围较大,可以认为c区供求匹配程度差,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他时段,可以认为这段时间为低谷期,出租车资源供远大于求,供给匹配程度差,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,这些时间段亦为上班高峰期,符合实际情况,其余时间段供求匹配度变化不明显,视为正常水平期。

 “供求匹配”程度的分析结果可见,不同时期的出租车资源供求变化并不一定遵循时间呈现固定规律。


可下载资源

关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

​非常感谢您阅读本文,如需帮助请联系我们!

数据样例

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