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。 在当前的交通出行领域,出租车供求匹配与补贴方案的可行性一直是备受关注的问题。出租车作为城市公共交通的重要组成部分,其供求关系的平衡与否直接关系到市民的出行体验和城市的交通状况。因此,如何准确把握出租车的供求状况,以及如何制定合理的补贴方案,是摆在我们面前的重要课题。为了解答这些问题,我们采用了出租车轨迹数据这一关键工具。出租车轨迹数据不仅记录了车辆的行驶轨迹、速度、时间等详细信息,还反映了不同时间段、不同区域的出租车供求状况。通过对这些数据的深入挖掘和分析,我们可以得出更为准确、客观的结论,为相关决策提供有力支持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。

图片

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。


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R语言数据分析挖掘必知必会

从数据获取和清理开始,有目的的进行探索性分析与可视化。让数据从生涩的资料,摇身成为有温度的故事。

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​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。


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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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