客流分析報告地鐵客流分析報告

1、客流分析人P報告一地鐵客流分析AP報告篇一：客流調查分析“P報告東圃站B3、B7線客流調查報告二巴二分公司邱模12月12-18 H,我單位組織人員對東圃站B3、B7線進行了為 期一周（工作日）的駐點客流調查，現(xiàn)將部分調查情況（周四至 下周二）報告如下：一、調查安排為保障本次調查的真實有效性，我單位對本次調查做了認 真、充分的準備：一是由部門專人帶隊，安排了比較固定的、充 足的調查人員，采取了一人盯一卡位、守候式調查的模式，提高 調查數(shù)據(jù)的真實率；二是制定了本次調查專用的客流調查表格，對調查及取數(shù)口 徑進行了統(tǒng)一的培訓，實現(xiàn)標準化度量，提高調查結果核對的準 確率，具體安排如表1、表2示。表1:調

2、查人員安排表：表二2：東圃站專項客流調查表二、調查方法及統(tǒng)計口徑（一）調查方式：駐點客流調查。（二）統(tǒng)計口徑：1、統(tǒng)計時段范圍：7： 01-8： 30時，首班按發(fā)班時間統(tǒng)計，尾班統(tǒng)計按入位時間統(tǒng)計。2、所有統(tǒng)計時間均為北京時間，座位數(shù)取實際，核載人數(shù)均 按95人（12米大巴車型）計。3、入位時間：以車輛開門上客時間為準；發(fā)班時間：以車門 關閉停止上客為準；留站人數(shù)：以車輛停止上客后的現(xiàn)場即時客 流人數(shù)為準；現(xiàn)場車輛臺數(shù)：為留站車輛數(shù)，即車輛發(fā)車后的即 時剩余車數(shù)。4、數(shù)據(jù)計算公式：滿載率二上車人數(shù)一核載人數(shù)X 100%；平 均發(fā)班間隔二每班車發(fā)班間隔合計一發(fā)班班次；平均上客時長二每 班車上客時

3、間合計發(fā)班班次；平均現(xiàn)場車輛臺數(shù)二每班次后留 站車輛數(shù)合計一發(fā)班班次。三、B3、B7線基本情況介紹B3線配車67臺，其中12米車42臺，11.2米車25臺，在 7： 01-8： 30時段分為快線和慢線（短線）共計2個發(fā)班卡位；B7 線配車48臺，均為12米車型，分為B7快線和B7慢線。根據(jù)現(xiàn) 場客流調查顯示，因都為大巴車型，本次調查線路每班車上客情 況與車長關聯(lián)不大，為合理比較總站發(fā)班客流核載情況，核載 人數(shù)均按95人（12米大巴車型）計。四、具體客流調查情況（一）B3線駐點客流調查情況1、B3慢線（短線）調查分析（1）基本發(fā)班情況：B3慢線（短線）日均發(fā)班12.75班，日 均運載乘客981.

4、25人次，平均發(fā)班間隔7分40秒，平均上客時 間4分27秒，平均每班次載運76. 96人次，滿載率81.01%,現(xiàn)場 平均留站車數(shù)為2. 72臺，具體見表3。表3： B3慢線（短線）7： 01-8： 30時基本發(fā)班情況表（2）客流匹配情況：根據(jù)現(xiàn)場調查顯示，B3慢線（短線）現(xiàn) 場留站人數(shù)呈現(xiàn)“”型變化，在7： 40-8： 10分時段進入候乘 高峰，然后進入降峰階段，至& 21-30時時段再次出現(xiàn)候乘小高 峰，其中8： 21-30時段小高峰主要系B3快線停止運營時過渡乘 客所引起的，線路真正的候乘高峰為7： 40-8： 10時，具體見表 4o表4： B3慢線7： 01-8： 30分留站人

5、數(shù)變化情況圖由表5： 慢線7： 01-8： 30分滿載率變化情況圖根據(jù)表5數(shù)據(jù)，B3慢線（短線）在7： 30時段后開始處于滿 載負荷狀態(tài)（滿載率超90%,下同）下運行，結合表4現(xiàn)場滯留旅 客情況變化圖分析P: B3慢線在7： 30時段前車容量有富余，在7： 40-8： 00時段逐漸出現(xiàn)運能不匹配，后在8： 10-8： 30 時段運能逐漸超過客流變化，整個7： 01-8： 30時時段不匹配時 間有限。2、B3快線客流情況分析“p（1）基本發(fā)班情況：B3快線日均發(fā)班11. 5班，日均運載乘 客859. 25人次，平均發(fā)班間隔7分49秒，平均上客時間4分36 第3頁共8頁秒，平均每班次載運74.72

6、人次，滿載率78. 65%,現(xiàn)場平均留站 車數(shù)為2. 23臺，具體見表6示。表6： B3快線7： 01-8： 30時基本發(fā)班情況表(2) 客流匹配情況：根據(jù)現(xiàn)場調查顯示，B3快線現(xiàn)場留站人 數(shù)呈現(xiàn)型變化，在7： 10-8： 20分時段留站人數(shù)超40人， 持續(xù)進入候乘高峰，直至B3快線停止運營，具體見表7示。表7： B3快線7： 01-8： 30分留站人數(shù)變化情況圖表8： B3快線7： 01-8： 30分滿載率變化情況圖篇二：客流量分析b報告(初稿)2021年2-5月客流量分析b報告2021年2-5月，營銷部組織各片區(qū)實施開展了為期4個月的 客流量調查，營銷部和各專賣店作了大量細致的工作，得到全

7、國 專賣店的積極配合。在有限樣本量下，我們匯總分析b 了四 個月的人流量、成交2.2-5月成交率分析"p:平均水平。下圖為2-5月份各片區(qū)節(jié)假日、日常成交率平均值柱狀圖：平。節(jié)假日人流量大，購買人數(shù)多，節(jié)假日低價值產(chǎn)品銷售 量大，容易成交，成交時間短，服務人員不能在短時間內推薦髙 價值產(chǎn)品，從而導致客單價比日常低。國客單價的有效途徑。2-5月份節(jié)假日、日?？蛦蝺r平均值柱狀圖：報告篇三：20年客流量數(shù)據(jù)分析b行業(yè)分析b20年客流量數(shù)據(jù)分析b行業(yè)分析b報告【本文為WORD格式，下載后可自由編輯】目錄一、行業(yè)管理情況1、行業(yè)主管部門及監(jiān)管體制2、行業(yè)主要政策二、行業(yè)發(fā)展情況1、軟件和信息技

8、術服務業(yè)發(fā)展狀況2、軟件和信息技術服務業(yè)市場情況3、軟件和信息技術服務業(yè)發(fā)展趨勢(1) 新一代信息技術深度滲透傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)領域(2) 政策利好驅動細分領域快速發(fā)展(3) 產(chǎn)業(yè)規(guī)模保持持續(xù)增長4、大數(shù)據(jù)助力線下商業(yè)零售行業(yè)轉型(1) 大數(shù)據(jù)浪潮席卷傳統(tǒng)行業(yè)，市場空間巨大(2) 大數(shù)據(jù)在線下零售行業(yè)中的應用5、客流分析b行業(yè)基本情況三、進入本行業(yè)的主要障礙1、資金與網(wǎng)絡布局壁壘2、客戶轉換成本壁壘3、配套服務能力4、人才壁壘四、影響行業(yè)發(fā)展的因素1、有利因素(1) 國家政策大力支持(2) 新興技術趨勢顛覆傳統(tǒng)行業(yè)商業(yè)模式(3) 020數(shù)據(jù)采集，未來線下采集是重點(4) 精細化營銷理念不斷深入，商業(yè)設施

9、客流量分析k 日漸成為趨勢2、不利因素(1) 國內商戶對客流分析b系統(tǒng)的認同度有待提高(2) 企業(yè)共享數(shù)據(jù)資的意愿較弱(3) 下游主要客戶議價能力相對較強五、行業(yè)周期性、區(qū)域性和季節(jié)性特征1、行業(yè)的周期性2、行業(yè)的區(qū)域性3、行業(yè)的季節(jié)性特征六、行業(yè)上下游之間的關聯(lián)性1、客流分析行業(yè)與上游行業(yè)的關系2、客流分析'行業(yè)與下游行業(yè)的關系七、行業(yè)競爭格局1、下游客戶資的競爭2、客戶運維服務的競爭八、行業(yè)主要企業(yè)簡況1、pICKSTREAM2、索博客科技（深圳）有限公司3、廣州市科傳計算機科技股份有限公司軟件和信息技術服務業(yè)是關系國民經(jīng)濟和社會發(fā)展全局的基 礎性、戰(zhàn)略性、先導性產(chǎn)業(yè)，具有技術更新快、產(chǎn)品附加值高、 應用領域廣、滲透能力強、資消耗低、人力資利用充分等突出特 點，對經(jīng)濟社會發(fā)展具有重要的支撐和引領作用。發(fā)展并提升軟 件和信息技術服務業(yè)，對于推動信息化和工業(yè)化深度融合，培育 和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，建設創(chuàng)新型國家，加快經(jīng)濟發(fā)展方式轉 變和產(chǎn)業(yè)結構調整，提高國家信息安全保障能力和國際競爭力具 有重要意義。一、行業(yè)管理情況1、行業(yè)主管部門及監(jiān)管體制2、行業(yè)主要政策基于視頻技術的客流分析b隸屬于軟件和信息技術服務業(yè)，行業(yè)發(fā)展受到國家政策的大力支持。二、行業(yè)發(fā)展情況