张曲智 李佳欣

摘  要：本文通过300w条摩拜用户的历史出行数据，对用户的出行规律进行推测。再经过数据清洗和数据探索后，分别通过时间和出行距离两个维度，得出用户使用量与出行时间有关，与出行距离无关的结论。

关键词：用户行为;时间;订单;行驶距离

一、公司背景

如今摩拜单车使用了新一代物联网技术，通过智能手机 app 让用户随时随地可以定位并使用最近的摩拜单车，骑行到达目的地后，就近停放在路边合适的区域，关锁即实现电子付费结算。摩拜单车于 2015 年 1 月成立，2016 年 4 月 22 日地球日当天在上海正式推出智能共享单车服务，并已先后进入中国、新加坡、英国、意大利、日本、泰国、韩国等19个国家。

二、研究目的与意义

作为消费者，希望得到更好的体验，可以随时随地骑行;作为公司，面对竞争激烈的共享单车市场，为了面向消费者多变的需求，寻找出行规律降低成本。摩拜需要定期对消费者行为进行分析，从而制定对应的战略，产品与运营调度，更好的调度和管理。

市场上来看，随着互联网不断发展，数据储存能力不断提升，数据量需求持续增加的情况下，数据处理与分析变得困难。而Gatner Group[2]交出的答卷是商业智能（BI）。通过分析，决策人员获得了知识，从而为企业发展做出更加有力的决策[3]。本文希望通过数据处理，分析消费者行为，为摩拜单车的调度和运营的策略提供依据。

三、分析过程

（一）数据处理

本次用到的数据，包含300万条北京地区的出行记录数据，覆盖超过30万用户和40万摩拜单车。经清洗后，数据字段包括骑行起始时间（为包含年月日的时间戳）和地点、车辆ID、车辆类型和用户ID等信息。本次分析目的是处理数据，得出初步结论，同时为后期预测骑行目的地的区块位置打好基础。

（二） 基于Geohash划分区域

在这里介绍Geohash[1]：GeoHash将二维的经纬度转换成字符串，比如右图展示了北京9个区域的GeoHash字符串每一个字符串代表了某一矩形区域。字符串越长，表示的范围越精确。如图所示，5位的编码能表示10平方千米范围的矩形区域，而6位编码能表示更精细的区域（约0.34平方千米）。

（三）时间与订单量分析

首先，利用python，将时间戳中的每个时刻提取出来，同时进行分组求和，可得每个时刻的订单产生情况（如左图）;再次处理时间，将时间戳中的工作日记为0，非工作日记为1，按照是否为工作日和出行时刻同时进行分组，按组计算没时刻产生的订单量（如右图）

可知，横轴是每日的时刻，纵轴代表订单数量。由图可知，蓝色区域代表工作日，7-8点，17-18点是工作日的高峰期，其他时刻波动平缓，与高峰期时刻差别明显。绿色区域代表非工作日，不存在订单高峰期，基本趋于平缓。工作日与非工作日订单规律不同。工作日存在订单高峰期，明显高于非工作日;但非工作日平常时刻（8-16点）的订单量要稍高

（四）出行距离分析

首先计算出行距离的描述统计，结果如下：

出行距离的中位数是660米左右，按照摩拜单车的定位，五公里以内都是合理的数据，出行距离较远的订单较为稀少，可以看做异常值处理。由此可以看出，

去除异常值之后，我们可以更为清晰的观测到密度曲线主要分布在0-2000米以内，符合摩拜单车短距离出行的定位。可以根据出行距离与订单量作图如上图。

接下来探究，时间对出行距离有无明显规律。图中可以看出，虽然稍有波动，但是比较平缓，总体上没有大的波动。时间对出行距离没有决定性影响。

四、结论总结

经过上述分析，这几个月内的数据显示，消费者在工作日有明显的高峰期出行规律，那么在对单车进行调度和维护的时候，可以在工作日，约7-8点，17-18点时刻，重点部署单车位于各高峰期地铁站出口，公交站;而非工作日，但非工作日平常时刻，8-16点，可以部署单车与各大商场出口，街边指定摆放处，如此，根据消费者习惯，针对性强，也能给消费者更好的体验，有利于用户留存提高，用户增长;而经过数据显示，骑行距离中位数在600米左右，而绝大部分人都在2000米以内，公司应在现阶段应把单车设计方向，和经营战略，都面向2千米以内的客户。

在当前市场环境中，经过大数据分析挖掘，可以有效的指定战略[5]，抓住市场机遇，也可以更好的运营业务，节省成本。

参考文献：

[1]邢凯， 罗永龙， 宁雪莉， et al. 基于Geohash编码的位置隐私保护算法[J]. 计算机工程与应用， 2019， 55（1）.

[2]钱丹丹，周金海.基于大数据的商業智能在电商数据分析中的应用[J].电子商务，2019（04）：29-30+96.

[3]黄秋雨，耿继原.社交媒体数据的获取与处理分析研究[J].测绘与空间地理信息，2019，42（02）：141-144.

[4]李克（Ke Lee）. 基于服务设计的共享单车系统改良研究[D]. 沈阳航空航天大学， 2018.

[5] 刘静. 摩拜单车的战略分析[J]. 纳税， 2017（24）：151-151.