京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
行在云端,大数据时代的智能生活
从滴滴快的的平台上,可以看到全国各个城市每天交通的情况、车辆行使情况、路网情况以及打车需求情况,运转时可以很清晰看到北京从24小时内车辆分布情况,包括聚集情况。
滴滴快的打车技术副总裁朱磊在没有看该平台之前,认为北京每天早上6点到8点间,三、四环是高峰,然而该平台却清楚地显示出,机场高速才是最繁忙和高峰的路段。下午1点,则统计出金融街对于出租车司机来讲是生意最好的时段,每天1-2点很多顾客会从金融街去机场,这样的预测对司机来说非常明了,根据预测来进行订单选择能够获得的收益也最大。
朱磊介绍,滴滴快的平台是对外发布的,他们后续会在这个平台上发布更多的数据。他表示,滴滴快的希望可以做一些拥挤情况的需求优化和公共交通方面的匹配来帮助交通行业,帮助交管局看待交通情况。此外,滴滴也会融入出行数据,让人们全年出行数据都得以在这个平台看到,私人便可以知道什么地方订单最热,什么地方生意最好。
一般提大数据,人们提到、看到都是宏观性的东西,都是站在整个行业角度怎么做大数据,包括大数据、产品、运营、商业关系是什么,然而真正落实产品层面做事情还是非常细节的。朱磊表示,滴滴快的打车不仅仅是发一个单,有人接单把顾客拉走就可以的事情。逻辑是这样,但里面有许多细节的问题,比如顾客站在一条河边发一个请求,距离最近会优先推进,但是有一条河在河对岸时就没法处理。这时候,对订单调度算法和路径导航算法要求非常高。与此类似,北京的立交桥、四环、五环以及西直门会非常复杂,做真正智能匹配这件事情难度会呈几何上升的态势。
滴滴快的打车本质上到底是在做一件什么事情?如果留意产品的人会注意到,滴滴快的推出包括专车、出租车、顺风车,后续即将推出代架等等一系列交通出行行业的产品,一直在慢慢扩充。其实,滴滴快的本质上是在做人、物、信息以及服务的时空转移,这是公司定位抽象的本质,把人运来运去时可以做收费。
出租车运营往往会有一个高峰期,但在下午的时候则有许多空闲时间,如何在全国交通很拥挤运挤跟不上的状况下,对于出租车时间进行合理分配,将在不同时间段出现的空闲的运力做出整合,这也是滴滴快的想要去解决的一件事。朱磊认为,出行不是大家的本身目的,出行只是一种手段,把目的地相关信息做成商业信息推送给大家,以获得更方便的生活,也是滴滴快的一直想做的事。
在传统互联网1.0、2.0时代,所有人时空割裂,把人和时空绑定,是很大的突破点。而在服务模式里,去除中间环节,这也是出行支撑的关键环节。最后会形成生态系统概念,人、物、信息服务都是介入生态里边,认证身份、信誉问题、还有安全性以及成本问题,都能得到极大的解决。
理想商业模式从经济学价值来讲剩余价值为零,这点在传统行业里做不到,回到O2O本质里,供需双方智能匹配时,利润最大化是没法做到的。整个交通行业整个中间商区掉后,打掉中介环节后做任何一件事情,都可以做到颠覆到以前商业模式建立的模式,可以做到剩余价值为零。
朱磊介绍,滴滴快的要维护客户的活跃度和客户关系,需要先抛一个人物画像。在中国范围内进行数据采集,对用户精准描述非常粗糙。其实,常用的出发点,意味着家住在那边,常想去的地方,意味着工作在什么地方,这样就刻画出了活动范围、商圈范围。而车型的选择可以判断人物的消费能力及消费倾向。才外,根据每次出行的节点,还能刻画出家庭的情况,、同学和朋友的圈,如此一来,就建立了用户的生活数据。未来,滴快的也会跟阿里、团推、腾讯建立合作,希望建立一张大网,共同为客户提供更方便的生活。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26