基于大數據技術的共享汽車出行可視化平臺研究

燕劍

摘 ? 要：新型共享交通是基于“互聯網+共享經濟”背景下城市公共交通新的出行模式，共享汽車是共享經濟的重要表現形式之一。文章將研究共享汽車運營的大數據可視化平臺，根據共享汽車運營的實時數據和積淀數據來建立大數據展示及分析平臺系統，提升數據處理能力，發揮數據價值，實現智能化運營管理。

關鍵詞：共享;大數據分析;可視化

1 ? ?研究背景

2019年，網約車、出租車、租車、共享汽車（分時租賃）等共享出行方式互相滲透融合的趨勢非常明顯，分時租賃因用車的靈活性與價格優勢，用戶人數和人均使用時長大幅度增加，成為共享出行業態的重要組成部分。如何設計合理高效的共享汽車調度策略，用最優的車隊規模、最小的調度成本實現最高的車輛利用率和用戶滿意度（用戶需求滿足程度）是目前有關共享汽車研究中的重要課題之一。

結合大數據技術對共享汽車的積極影響，大數據賦能是數據技術（Data Technology，DT）的主旨。因為從IT時代到DT時代，利用大數據分析技術對現有共享汽車運維中的車輛信息、會員信息、訂單信息、網點信息等內容進行深入的價值挖掘，并采用可視化技術展示，將會大大提升共享汽車運營管理的科學性和時效性[1]。

2 ? ?設計思路

本文將以某共享汽車平臺為例，針對當前共享汽車運維的大數據進行分析和研究，設計適用于共享汽車運維中車輛信息、會員信息、訂單信息、網點信息等內容的可視化展示平臺，并研究科學的車輛調度策略。首先，對該可視化平臺涉及的車輛信息、訂單信息、網點信息和用戶信息等內容進行整理和存儲，并基于用戶出行路線軌跡及車輛訂單信息和運行軌跡進行分析。其次，對用戶出行軌跡進行量化，提出智能的共享汽車車輛調度模式，并設計相應的共享汽車運維服務模式，構建用戶出行軌跡識別的網絡模型，確認共享汽車的潛在需求，以實時分析網點取還車信息、車輛流向信息等主要約束條件，構建包含業務數據管理、可視化技術分析、大數據分析挖掘的共享汽車可視化平臺[2]。

3 ? ?項目目標

大數據可視化平臺根據共享汽車運維的實時數據和積淀數據建立大數據展示及分析平臺系統，徹底打破了數據壁壘，形成數據閉環，大幅提高數據處理能力，讓每一項決策均有數據依據，充分發揮現有數據價值，實現智能化運營管理。

該大數據可視化平臺采用可視化與自動化模式，對當前已產生訂單的汽車運行軌跡、各網點車輛實時信息等內容進行分析和顯示，使用直觀的數據呈現，并采用多維的空間維度展示，從而加深了業務自動化程度，并對車輛的實時監控和調度進行最精準的分析和直觀的可視化展示。

4 ? ?關鍵技術

目前共享汽車在運維和車輛調度過程中，主要存在兩個問題：一是如何快速統計每個共享汽車網點實時的車輛信息;二是如何從每個網點每天不同時間段產生的訂單信息統計出各網點在不同時刻的借還車規律，從而發現車輛調度規律，使每個網點的車輛調度不再是臨時行為或隨機行為，而是精準預測行為。

4.1 ?大數據可視化展示平臺

本文以某共享汽車平臺為例，設計共享汽車運維的大數據可視化展示平臺，該平臺主要包括基礎數據、數據匯聚、SaaS平臺、服務和應用幾大模塊。系統功能模塊如圖1所示。

4.2 ?出行軌跡研究

用戶出行軌跡劃分主要包括兩個方面：一是劃分動態出行軌跡和停留點，目的是獲取動態出行軌跡;二是將出行軌跡劃分成子軌跡，便于軌跡識別和聚類。其中，軌跡劃分根據一定標準或軌跡變化特征將軌跡劃分為若干個在時間和空間位置上相鄰子軌跡的過程。以不同目的進行軌跡劃分得到的子軌跡是不同的。例如，將某用戶出行軌跡按照“出行目的”進行劃分可以得到“回家”“上班”“購物”“餐飲”等子軌跡，該用戶在特點時間段從某網點進行借還車輛將會出現規律特征。

4.3 ?根據出行軌跡的聚類研究

聚類是根據數據特征將一個數據集劃分成多個子集的過程，使得每個子集中的數據有相似特征，而不同子集之間的數據不相似。通過計算軌跡的時間、空間距離，標準化得到時空距離，以此衡量軌跡之間的相似度更準確，考慮軌跡數據中包含的時空信息，對共享汽車的需求進行聚類，從而得到網點的時空分布特點。根據聚類得到的共享汽車需求時空分布特點，可事先將適量的共享汽車調撥至熱點需求區域網點，在每個區域內進行共享汽車的調度研究，可減少用戶與車輛的匹配調度時間，降低共享汽車的跨區域調度需求和成本[3]。

4.4 ?智能調度

共享汽車智能調度是共享汽車服務平臺在產品運營過程中面臨的最重要問題之一。城市的共享汽車初始分布狀態形成后，隨著用戶需求的產生和完成，城市范圍內各網點之間車輛短缺和車輛閑置兩種狀態并存，為滿足用戶需求，最直接的方法是加大車輛投放量。雖能部分解決用戶需求，但隨之而來的是固定成本的大幅提升和某區域車輛過于飽和以致無處可停等一系列問題，不是解決問題的合理辦法。如何直觀展示各網點汽車的實時數據，并根據共享汽車運維過程中的沉淀數據來設計科學的調度方案是本文的研究重點。

基于軌跡聚類的共享汽車調度研究，根據聚類得到共享汽車需求時空分布特點，依照不同時間段的需求分布對城市區域進行網格化劃分，確定各時間段的熱點區域和路徑。據此，平臺可事先針對性的進行共享汽車的投放和調撥，便于共享汽車的車輛周轉率提升[4]。

4.5 ?基礎數據分析及可視化展示

根據大數據可視化展示平臺的功能需求，將底層基礎數據分為運維管理、網點拓展和市場數據等幾類。對運營管理數據進行分析，可得出相應的資源傾斜、調撥合理化、車型數據分析、重大事件預案等信息。對網點拓展數據進行分析，可得出相應的網點規劃、網點效益、網點屬性、重要網點分析、用車潮汐等信息。對會員信息進行分析，可得出相應的市場營銷策略、用戶粘性、出行需求分析等。

系統采用可視化與自動化模式對當前已產生訂單的車輛運行軌跡、各網點實時信息等內容進行分析和顯示，使用直觀的數據呈現，采用多維的空間維度展示，從而提升了業務自動化的程度，并對車輛的實施管理和調度進行最精準的分析和直觀的可視化展示。

5 ? ?結語

該系統在最大程度上挖掘了共享汽車運行時產生的數據價值，包括業務大數據、會員數據等內容的處理和分析以及數據資產的沉淀和數據價值的挖掘。共享經濟背景下，共享汽車調度問題是受到各界廣泛關注的熱點問題，本文以用戶出行軌跡和服務模式為基礎，基于大數據可視化技術研究共享汽車調度問題，后續將結合共享汽車平臺數據進一步研發，優化基于大數據可視平臺的智能調度策略，實現共享汽車的可視化管理和智能調度。

[參考文獻]

[1]夏琪.基于用戶出行軌跡的共享汽車調度研究[D].武漢：武漢理工大學，2018.

[2]朱中毅，王家珂，孫晨熙.基于大數據的動態出行管理平臺研究[J].河南科技，2016（1）：56-59.

[3]張延玲，劉金鵬，姜保慶.移動對象子軌跡段分割與聚類算法[J].計算機工程與應用，2009（10）：65-68.

[4]雷東升，諸彤宇.一種基于實時路況信息的動態路徑規算法[J].計算機科學，2008（4）：28，30.

Abstract：The new shared transportation is a new travel model of urban public transportation under the background of Internet + sharing economy. Sharing car is one of the important forms of sharing economy. This paper will study the operation of the car share big data visualization platform， according to the real-time data sharing operation and accumulate data to build large data display and analysis platform system， improve data processing ability， discover data value， and realize intelligent operation management.

Key words：sharing; big data analysis; visualization