網(wǎng)約車(chē)運(yùn)營(yíng)管理課件5-1 網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)大數(shù)據(jù)分析

任務(wù)一網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)大數(shù)據(jù)分析1、能對(duì)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)中的車(chē)輛運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，為區(qū)域布局優(yōu)化提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；

2、能對(duì)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)中的駕駛員數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析，完成潛在風(fēng)險(xiǎn)駕駛員行為分析，提高運(yùn)營(yíng)安全；

3、能對(duì)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)承租人數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析，加強(qiáng)針對(duì)性服務(wù)。

某網(wǎng)約車(chē)租賃公司經(jīng)過(guò)一年的運(yùn)營(yíng)，需分析企業(yè)車(chē)輛運(yùn)營(yíng)情況。請(qǐng)你根據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)中大數(shù)據(jù)指標(biāo)完成大數(shù)據(jù)分析，提報(bào)數(shù)據(jù)分析報(bào)告。

車(chē)輛運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)分析01網(wǎng)約車(chē)駕駛員行為大數(shù)據(jù)分析02網(wǎng)約車(chē)用戶大數(shù)據(jù)分析03網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)分析04車(chē)輛運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)分析車(chē)輛運(yùn)營(yíng)區(qū)域數(shù)據(jù)分析車(chē)輛運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)率數(shù)據(jù)分析車(chē)輛情況車(chē)輛資產(chǎn)狀態(tài)車(chē)輛情況（1）車(chē)輛總數(shù)：即網(wǎng)約車(chē)租賃公司內(nèi)車(chē)輛總數(shù)。（2）車(chē)輛整備中數(shù)量：本次汽車(chē)租賃業(yè)務(wù)結(jié)束后，對(duì)車(chē)輛進(jìn)行清潔、整理及檢查，且符合車(chē)輛技術(shù)要求、保持車(chē)況良好，處于整備中的車(chē)輛數(shù)量。（3）可發(fā)車(chē)數(shù)量：車(chē)輛整備結(jié)束后，車(chē)輛技術(shù)要求、保持車(chē)況良好符合發(fā)車(chē)標(biāo)準(zhǔn)的車(chē)輛數(shù)量。（4）待出庫(kù)數(shù)量：包含租出去未提車(chē)和未租出去的在庫(kù)車(chē)輛數(shù)量。（5）運(yùn)營(yíng)：已經(jīng)租賃出去的車(chē)輛數(shù)量，即車(chē)輛處于租賃合同期間內(nèi)，承租人享受使用權(quán)利。（6）扣車(chē)：處于車(chē)輛扣押狀態(tài)的車(chē)輛數(shù)量。（7）維修：處于維修狀態(tài)的車(chē)輛數(shù)量。（8）處置：達(dá)到報(bào)廢年限或不具備出租技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的車(chē)輛和計(jì)劃退出運(yùn)營(yíng)的車(chē)輛數(shù)量。車(chē)輛資產(chǎn)狀態(tài)運(yùn)營(yíng)車(chē)輛運(yùn)營(yíng)車(chē)輛即已經(jīng)處于以租代購(gòu)、經(jīng)營(yíng)租賃、分成租賃、日租模式等合同下，承租方擁有車(chē)輛使用權(quán)。閑置可發(fā)車(chē)即已經(jīng)完成車(chē)輛整備，符合租賃車(chē)輛技術(shù)要求，但未運(yùn)營(yíng)的車(chē)輛。根據(jù)車(chē)輛營(yíng)運(yùn)時(shí)長(zhǎng)可分為1年內(nèi)、1-2年內(nèi)、2-3年內(nèi)、3年以上車(chē)齡車(chē)輛，可清晰掌握各車(chē)輛閑置情況，方便下一步營(yíng)銷策略制訂。停運(yùn)不可發(fā)車(chē)停運(yùn)不可發(fā)車(chē)包括未上牌、待維修、維修中三種情況，可方便企業(yè)掌握進(jìn)度，及時(shí)督促車(chē)務(wù)進(jìn)展。處置中車(chē)輛處置中車(chē)輛包括二手車(chē)處置、個(gè)人買(mǎi)斷、提前報(bào)廢、公司回購(gòu)等情況。車(chē)輛運(yùn)營(yíng)區(qū)域數(shù)據(jù)分析車(chē)輛出租率01車(chē)輛出租率是指一個(gè)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)租賃車(chē)日之和占租賃車(chē)輛總車(chē)日的比例，可以反映企業(yè)實(shí)際經(jīng)營(yíng)狀況。單位為％，計(jì)算公式為公式中V——統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的租賃車(chē)日；W——統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的租賃車(chē)輛總車(chē)日。車(chē)輛違章02城市交通總是意外不斷，不管日常有多注意，難免還是會(huì)發(fā)生一些小意外，而當(dāng)車(chē)輛有違章遲遲不處理或分?jǐn)?shù)達(dá)到停運(yùn)線時(shí)，會(huì)造成車(chē)輛無(wú)法運(yùn)營(yíng)，造成停運(yùn)損失，故企業(yè)應(yīng)嚴(yán)密監(jiān)控車(chē)輛違章數(shù)量、所扣分?jǐn)?shù)、罰款金額、未處理扣分?jǐn)?shù)量、未處理罰款數(shù)量等指標(biāo)，及時(shí)督促駕駛員處理相關(guān)事宜。車(chē)輛運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)率數(shù)據(jù)分析租金總未收與逾期概況01賬單逾期分別在1-7天、8-15天、16-30天、31天以上的資金分布，進(jìn)一步記錄逾期賬單數(shù)量、逾期客戶數(shù)量等，可清晰反映企業(yè)積壓賬單多少與資金數(shù)量，方便管理資金周轉(zhuǎn)與賬單進(jìn)度。收租情況02①費(fèi)用收租率費(fèi)用收租率指實(shí)收費(fèi)用與應(yīng)收費(fèi)用金額之比?？煞从称髽I(yè)收益情況，實(shí)時(shí)記錄應(yīng)收金額、實(shí)收金額、減免金額、未收金額，通過(guò)占比了解企業(yè)優(yōu)惠力度與收益情況。②車(chē)輛收租率車(chē)輛收租率指實(shí)收車(chē)輛數(shù)量與應(yīng)收車(chē)輛數(shù)量之比，根據(jù)總運(yùn)營(yíng)車(chē)輛數(shù)量與收租情況的比較，了解企業(yè)車(chē)輛資產(chǎn)帶來(lái)的收益情況。網(wǎng)約車(chē)駕駛員行為大數(shù)據(jù)分析風(fēng)險(xiǎn)行為駕駛行為因素錯(cuò)誤01由于按計(jì)劃完成一些駕駛?cè)蝿?wù)的失敗，從而導(dǎo)致不想出現(xiàn)的結(jié)果；違規(guī)02有意的去偏離安全的駕駛行為系統(tǒng)，而選擇有潛在風(fēng)險(xiǎn)的駕駛行為。分心駕駛行為駕駛?cè)诵袨榘l(fā)生源頭分析從駕駛?cè)诵袨榘l(fā)生源頭分析，分心駕駛行為可以分為三類：一是滿足駕駛?cè)松眢w舒適需求的分心駕駛行為，如抽煙、飲水、進(jìn)食、調(diào)節(jié)空調(diào)等行為；二是滿足駕駛?cè)诵那橛鋹傂枨蟮姆中鸟{駛行為，如化妝、刮胡子、聊天等，也包括使用手機(jī)撥打電話、收發(fā)信息等；三是周?chē)h(huán)境引發(fā)的分心駕駛行為，如照顧小孩、長(zhǎng)時(shí)間關(guān)注某個(gè)車(chē)外突發(fā)情況等。企業(yè)案例很多乘客表示遇到過(guò)駕駛員頻繁使用手機(jī)的情況，玩手機(jī)、看手機(jī)等危險(xiǎn)駕駛行為，近幾年由于加強(qiáng)對(duì)駕駛員素質(zhì)的監(jiān)管，網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)紛紛出臺(tái)管理制度，一旦駕駛員存在妨礙交通安全的違法行為，將對(duì)其永久封號(hào)。某出行平臺(tái)對(duì)此做出舉措，車(chē)內(nèi)安裝桔視，行車(chē)服務(wù)過(guò)程全錄像。桔視其實(shí)就是一種車(chē)載設(shè)備，車(chē)內(nèi)監(jiān)控，是面向駕駛員提供的專屬車(chē)載設(shè)備，安裝的目的是為了提升駕駛員的服務(wù)水平，服務(wù)效率，規(guī)范駕駛員行為，有助于還原現(xiàn)場(chǎng)，輔助解決司乘糾紛，避免司乘沖突，主要的功能是：提高平臺(tái)判責(zé)準(zhǔn)確率，申訴有依據(jù)，以保護(hù)駕駛員的權(quán)益。拓展閱讀

公交“急加速、急減速”標(biāo)準(zhǔn)——危險(xiǎn)駕駛等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)第一類：危險(xiǎn)行為考核標(biāo)準(zhǔn)1、一級(jí)標(biāo)準(zhǔn)—加速度數(shù)值≥2.78，持續(xù)時(shí)間≥2秒，此時(shí)速度差為10KM/H，測(cè)試結(jié)果顯示：車(chē)內(nèi)人員即使抓扶把手也會(huì)造成摔傷或扭傷。2二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)—加速度數(shù)值≥2.22，持續(xù)時(shí)間≥2秒，此時(shí)速度差為8KM/H，測(cè)試結(jié)果顯示：車(chē)內(nèi)人員抓扶把手有明顯傾斜感，未站穩(wěn)或未抓扶者會(huì)導(dǎo)致車(chē)內(nèi)摔傷。3、三級(jí)標(biāo)準(zhǔn)—加速度數(shù)值≥1.67，持續(xù)時(shí)間≥2秒，此時(shí)速度差為6KM/H，測(cè)試結(jié)果顯示：車(chē)內(nèi)人員不抓扶把手容易造成車(chē)內(nèi)摔傷。第二類：駕駛員類型界定1、一級(jí)標(biāo)準(zhǔn)—加速度1.38—1.67，持續(xù)時(shí)間≥2秒（危險(xiǎn)型駕駛員）2、二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)—加速度1.11—1.38，持續(xù)時(shí)間≥2秒（不穩(wěn)定型駕駛員）3、三級(jí)標(biāo)準(zhǔn)—加速度≦1.11正常狀態(tài)/常規(guī)狀態(tài)。（平穩(wěn)型駕駛員）網(wǎng)約車(chē)用戶大數(shù)據(jù)分析出行需求特征大數(shù)據(jù)分析出行時(shí)間大數(shù)據(jù)分析出行區(qū)域熱點(diǎn)大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)約車(chē)出行用戶畫(huà)像大數(shù)據(jù)分析出行需求特征大數(shù)據(jù)分析年齡分段01網(wǎng)約車(chē)軟件使用人群大多集中在20～50歲之間，該年齡段的居民是城市交通日常出行最活躍的群體，出行目的大多是以工作、購(gòu)物以及其他商業(yè)活動(dòng)為主，相較于其他年齡層來(lái)說(shuō)出行次數(shù)較多，所以對(duì)該年齡段出行需求預(yù)測(cè)分析，能夠反映出行活躍居民的一般規(guī)律?？赊D(zhuǎn)移人群02由于網(wǎng)約車(chē)具有方便、快捷、“門(mén)到門(mén)”出行、運(yùn)營(yíng)時(shí)間長(zhǎng)（一般24h）等特點(diǎn)，部分沒(méi)有固定出行交通工具或者不常使用固定交通工具的人群是使用主體，且該人群出行一般集中在城市范圍之內(nèi)。從城市出行結(jié)構(gòu)的角度分析，該人群屬于交通方式可轉(zhuǎn)移人群，研究該部分人群的出行生成對(duì)交通規(guī)劃、交通管理措施的制訂有一定的指導(dǎo)意義，可以合理調(diào)整公共交通運(yùn)力、調(diào)整交通模式、提升公共交通的競(jìng)爭(zhēng)力。時(shí)空特性03采用該數(shù)據(jù)可以深入分析居民出行的時(shí)空特征，獲得動(dòng)態(tài)的出行比例，從而進(jìn)一步提高出行需求模型預(yù)測(cè)精度。出行時(shí)間大數(shù)據(jù)分析出行時(shí)間屬于時(shí)空特征之一，時(shí)空特征可以動(dòng)態(tài)調(diào)整一天內(nèi)不斷變化的出行需求和交通供給，進(jìn)而建立短時(shí)交通流預(yù)測(cè)模型，根據(jù)出行需求的時(shí)空特征來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整交通供給滿足出行需求。圖中表示的是工作日和休息日居民選擇網(wǎng)約車(chē)出行的供需圖。圖（a）表明工作日居民出行具有明顯的通勤特征，早高峰時(shí)段為08:00—09:00，晚高峰時(shí)段為17:30—19:30。相比之下休息日（b）早高峰出行量要遠(yuǎn)低于工作日。此外，圖中顯示無(wú)論高峰時(shí)段還是平峰時(shí)段，出行需求量均高于供給量。出行區(qū)域熱點(diǎn)大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)約車(chē)數(shù)據(jù)中可以獲取每個(gè)時(shí)刻的出行生成量（包括發(fā)生量和吸引量），進(jìn)一步獲取每個(gè)時(shí)間段各小區(qū)的生成量，分析生成量隨時(shí)間的變化規(guī)律。以南京為例，如表所示，以時(shí)間、小區(qū)和頻率繪制三維圖，居民出行需求呈現(xiàn)先增加后減少再增加再減少的趨勢(shì)，其中商業(yè)區(qū)和居住區(qū)出行需求較高，其次是醫(yī)療區(qū)和教育區(qū)，最后是休閑區(qū)。編號(hào)小區(qū)類型小區(qū)編號(hào)1居住區(qū)1，3，9，10，12，15，19，21，25，27，29，31，33，34，55，57，58，63，64，69，73，74，76，78，80，81，82，83，84，90，91，93，94，97，98，99，100，1012商業(yè)區(qū)2，6，7，11，13，14，22，38，40，41，46，47，49，50，51，52，53，54，59，62，65，66，67，68，70，79，85，86，87，88，89，1023教育區(qū)5，8，20，26，30，32，35，36，39，42，43，44，48，774醫(yī)療區(qū)4，16，18，37，45，56，60，71，72，75，95，965休閑區(qū)17，23，24，28，61，92出行區(qū)域熱點(diǎn)大數(shù)據(jù)分析南京市網(wǎng)約車(chē)分布及小區(qū)劃分圖出行區(qū)域熱點(diǎn)大數(shù)據(jù)分析需求階段00:00—07:0001出行需求逐漸減少，絕大部分居住區(qū)和休閑區(qū)出行量為零。但商業(yè)區(qū)和醫(yī)療區(qū)仍有少量需求：如新街口(小區(qū)64、66、67)，鼓樓醫(yī)院(小區(qū)26)，由于地鐵等公共交通工具停運(yùn)，部分下班或結(jié)束娛樂(lè)的居民會(huì)選擇使用網(wǎng)約車(chē)。07:00—10:0002出行人數(shù)達(dá)到一天中的第1個(gè)峰值，此時(shí)出行需求最大的區(qū)域?yàn)榫幼^(qū)。相比之下，休息日居民在這一時(shí)段出行需求明顯減少。10:00—17:0003出行變化比較平穩(wěn)，出行人數(shù)達(dá)到白天的最小值，但在13:00左右出現(xiàn)小幅波動(dòng)。出行區(qū)域熱點(diǎn)大數(shù)據(jù)分析需求階段17:00—21:0004該階段出行需求又達(dá)到1次峰值，在這一階段除了通勤出行還存在大量彈性出行（如娛樂(lè)、購(gòu)物、餐飲等）。休息日在這一階段的出行需求遠(yuǎn)高于工作日，出行需求熱點(diǎn)包括熱門(mén)的商業(yè)中心或旅游景點(diǎn)：新街口，紫峰大廈（小區(qū)36），秦淮河（小區(qū)78、79、80），夫子廟（小區(qū)87、88）。此外，一些公園也有很多旅游需求，例如玄武湖公園（小區(qū)17）。21：00—24：0005這一階段出行需求略有上升，主要集中部分商業(yè)區(qū)如酒吧、影院、餐廳。網(wǎng)約車(chē)出行用戶畫(huà)像大數(shù)據(jù)分析用戶畫(huà)像用戶畫(huà)像即探索用戶足跡，用戶（市場(chǎng)）導(dǎo)向：詳細(xì)了解我們的真實(shí)用戶是如何和產(chǎn)品及其相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行互動(dòng)等；必須從業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)，解決實(shí)際的業(yè)務(wù)問(wèn)題，之所以進(jìn)行用戶畫(huà)像要么是獲取新用戶，或者是提升用戶體驗(yàn)，或者是挽回流失用戶等，并最終為用戶設(shè)計(jì)產(chǎn)品。通過(guò)分析用戶行為，最終為每個(gè)用戶打上標(biāo)簽，以及該標(biāo)簽的權(quán)重。標(biāo)簽：表征了內(nèi)容，用戶對(duì)該內(nèi)容有興趣、偏好、需求等等。權(quán)重：表征了指數(shù)，用戶的興趣、偏好指數(shù)，也可能表征用戶的需求度，可以簡(jiǎn)單的理解為可信度，概率。用戶畫(huà)像的最終形態(tài)網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)用戶畫(huà)像大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)安全大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)分析①市場(chǎng)滲透率市場(chǎng)滲透率是對(duì)市場(chǎng)上當(dāng)前需求和潛在市場(chǎng)需求的一種比較。在市場(chǎng)滲透戰(zhàn)略的前提下，預(yù)期目標(biāo)的產(chǎn)品或服務(wù)，與當(dāng)時(shí)市場(chǎng)可能擁有的產(chǎn)品或服務(wù)的比例，稱為市場(chǎng)滲透率。計(jì)算公式為預(yù)期市場(chǎng)需求/潛在的市場(chǎng)需求。預(yù)期市場(chǎng)需求即某企業(yè)網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)用戶規(guī)模，潛在的市場(chǎng)需求即網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)用戶量。②新增用戶數(shù)量走勢(shì)“新注冊(cè)用戶”數(shù)量實(shí)際代表的是對(duì)用戶行為的洞察，用戶注冊(cè)需要打開(kāi)APP-進(jìn)入注冊(cè)頁(yè)-填寫(xiě)資料-提交注冊(cè)信息等多個(gè)步驟，為產(chǎn)品付出行動(dòng)的用戶實(shí)際上是對(duì)產(chǎn)品認(rèn)可并有需求的用戶。當(dāng)統(tǒng)計(jì)新增用戶數(shù)量時(shí)，會(huì)統(tǒng)計(jì)各個(gè)渠道的拉新效果，例如各電子市場(chǎng)的新用戶數(shù)、各廣告投放渠道的新用戶數(shù)，以及每次活動(dòng)的新用戶數(shù)，這背后對(duì)應(yīng)的是對(duì)運(yùn)營(yíng)推廣成本的控制。而在精細(xì)化運(yùn)營(yíng)中，需更關(guān)注“有效用戶”，注冊(cè)用戶只是有效用戶的其中一種體現(xiàn)，在衡量“新增用戶”數(shù)量時(shí)，更要關(guān)注用戶的關(guān)鍵行為。③用戶活躍度只有活躍的用戶才能對(duì)平臺(tái)產(chǎn)生價(jià)值，從而在平臺(tái)上消費(fèi)，給平臺(tái)帶來(lái)利益。所以平臺(tái)用戶活躍量代表了用戶所能產(chǎn)生的消費(fèi)力平臺(tái)自身運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)自身運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析④用戶留存率某段時(shí)間內(nèi)的新增用戶，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后，仍繼續(xù)使用應(yīng)用的，為留存用戶。留存率，就是留存用戶占總注冊(cè)用戶的比例。網(wǎng)約車(chē)app如果沒(méi)有用戶粘性，則說(shuō)明業(yè)務(wù)收入沒(méi)有用戶基礎(chǔ)，難以維持企業(yè)生存。故監(jiān)控app用戶留存率，通過(guò)日留存率、周留存率、月留存率等指標(biāo)監(jiān)控應(yīng)用的用戶流失情況，并采取相應(yīng)的手段在用戶流失之前，激勵(lì)這些用戶繼續(xù)使用應(yīng)用。通過(guò)數(shù)據(jù)了解用戶留存的三個(gè)階段，并采取有效措施留住用戶。下面是用戶留存的三個(gè)階段：早期留存：讓新用戶采取行動(dòng)開(kāi)始使用產(chǎn)品或服務(wù)。中期留存：讓現(xiàn)有用戶養(yǎng)成使用產(chǎn)品或服務(wù)的習(xí)慣。長(zhǎng)期留存：讓長(zhǎng)期用戶通過(guò)產(chǎn)品或服務(wù)實(shí)現(xiàn)更多價(jià)值以提高他們的忠誠(chéng)度。網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)約車(chē)APP新增用戶留存率分析網(wǎng)約車(chē)APP的30天留存率普遍在60%左右，其中滴滴出行的30天留存率為76.1%，代表滴滴出行的新用戶在下載了該APP一個(gè)月后仍未卸載。網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)分析企業(yè)平臺(tái)宏觀方向運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析①市場(chǎng)份額也稱“市場(chǎng)占有率”。指某企業(yè)某一產(chǎn)品（或品類）的銷售量（或銷售額）在市場(chǎng)同類產(chǎn)品（或品類）中所占比重。反映企業(yè)在市場(chǎng)上的地位。通常市場(chǎng)份額越高，競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng)。網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中已開(kāi)展業(yè)務(wù)的城市、平臺(tái)下車(chē)輛數(shù)量、駕駛員數(shù)量、訂單信息皆是網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)能夠提供運(yùn)力大小的佐證。②請(qǐng)求不滿足率即請(qǐng)求差異率=（請(qǐng)求數(shù)-訂單數(shù)）/請(qǐng)求數(shù)。用戶的請(qǐng)求數(shù)及訂單數(shù)兩者差異，側(cè)面體現(xiàn)網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)運(yùn)力與客戶需求度差異。網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)分析分析案例在2013年9月期間，可以發(fā)現(xiàn)用戶的請(qǐng)求數(shù)及訂單數(shù)呈周期性的規(guī)律，在某段時(shí)間達(dá)到最大值，過(guò)段時(shí)間在回跌。（1）不同時(shí)段的請(qǐng)求數(shù)在12點(diǎn)有出行意向的用戶最多，其次是在13點(diǎn)出行，在11點(diǎn)有出行意向的用戶相對(duì)較少。中午出行有可能是打車(chē)去吃飯。由上圖可知，請(qǐng)求不滿足主要在13時(shí)段，其次是12，再到11。提出建議：建議在周五、周末加大對(duì)車(chē)輛的供給，增加駕駛員的數(shù)量，尤其是周末12、13點(diǎn)的供給。網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)分析企業(yè)平臺(tái)宏觀方向運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析（2）不同時(shí)段請(qǐng)求滿足差異率③訂單響應(yīng)率所謂的訂單履行時(shí)間反映了企業(yè)提供產(chǎn)品或服務(wù)給客戶的速度；響應(yīng)能力越高，是指從客戶下達(dá)訂單開(kāi)始直至完成該訂單，履行完所有賣(mài)家應(yīng)盡的義務(wù)所需要的時(shí)間。在網(wǎng)約車(chē)服務(wù)中網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)會(huì)根據(jù)駕駛員接單后自動(dòng)計(jì)算抵達(dá)時(shí)間，顯示給用戶。而顧客預(yù)計(jì)等待時(shí)長(zhǎng)和實(shí)際等待時(shí)長(zhǎng)兩者有時(shí)會(huì)存在差異。等待時(shí)長(zhǎng)差異數(shù)=顧客預(yù)計(jì)等待時(shí)長(zhǎng)-顧客實(shí)際等待時(shí)長(zhǎng)。④駕駛員在忙率

履行訂單中的駕駛員數(shù)量與駕駛員總數(shù)量占比。根據(jù)此數(shù)據(jù)可分析城市運(yùn)力需求與平臺(tái)所能提供運(yùn)力的差異。網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)分析企業(yè)平臺(tái)宏觀方向運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析案例利用描述統(tǒng)計(jì)對(duì)顧客預(yù)計(jì)等待時(shí)長(zhǎng)和實(shí)際等待時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行分析：顧客預(yù)計(jì)等待時(shí)長(zhǎng)平均在5.76min，而顧客實(shí)際等待的時(shí)長(zhǎng)在7.20min。發(fā)現(xiàn)有3點(diǎn)比較顧客等待的時(shí)間較長(zhǎng)。進(jìn)一步查看其數(shù)據(jù)。網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)分析企業(yè)平臺(tái)宏觀方向運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析

根據(jù)上圖，可分析出駕駛員在忙率與請(qǐng)求不滿足率有關(guān)。

通過(guò)數(shù)據(jù)透視表得到駕駛員總體平均在忙率為56%。駕駛員在12、13比11點(diǎn)較忙。網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)分析企業(yè)平臺(tái)宏觀方向運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析（1）研究駕駛員在忙率與等待時(shí)長(zhǎng)差異的關(guān)系是否駕駛員在忙率越高，顧客等待時(shí)間越長(zhǎng)。通過(guò)散點(diǎn)圖及相關(guān)系數(shù)研究其關(guān)系。結(jié)果表明，等待時(shí)間差異與駕駛員在忙率相關(guān)性很小，顧客等待的時(shí)長(zhǎng)集中在0-2分鐘以內(nèi)。網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)分析企業(yè)平臺(tái)宏觀方向運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析（2）研究駕駛員在忙率與請(qǐng)求不滿足率的關(guān)系是否駕駛員在忙率越高，用戶的出行需求越得不到滿足。依舊通過(guò)散點(diǎn)圖及相關(guān)系數(shù)研究其關(guān)系。結(jié)果表明：駕駛員在忙率與請(qǐng)求不滿足率呈中等相關(guān)關(guān)系，正相關(guān)。駕駛員在忙率集中30%-60%。提供建議：總體來(lái)說(shuō)，顧客預(yù)計(jì)等待時(shí)長(zhǎng)與實(shí)際等待時(shí)長(zhǎng)相差不算太大，可根據(jù)需求進(jìn)一步優(yōu)化，避免顧客等太久，取消訂單。網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)用戶畫(huà)像大數(shù)據(jù)分析用戶畫(huà)像的搭建方法網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)用戶畫(huà)像大數(shù)據(jù)分析收集數(shù)據(jù)01收集數(shù)據(jù)是用戶畫(huà)像中十分重要的一環(huán)。用戶數(shù)據(jù)來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)，而如何提取有效數(shù)據(jù)，比如打通平臺(tái)產(chǎn)品信息，引流渠道用戶信息，收集用戶實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)等，這也是需要思考的問(wèn)題。用戶數(shù)據(jù)分為靜態(tài)信息數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)信息數(shù)據(jù)。對(duì)于一般公司而言，更多是根據(jù)系統(tǒng)自身的需求和用戶的需要收集相關(guān)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集主要包括用戶行為數(shù)據(jù)、用戶偏好數(shù)據(jù)、用戶交易數(shù)據(jù)。收集用戶行為數(shù)據(jù)，方便對(duì)用戶進(jìn)行有針對(duì)性、目的性的運(yùn)營(yíng)?？蓪?duì)收集的數(shù)據(jù)做分析，讓用戶信息形成標(biāo)簽化。比如搭建用戶賬戶體系，可自建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)數(shù)據(jù)共享，或打通用戶數(shù)據(jù)。網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)用戶畫(huà)像大數(shù)據(jù)分析行為建模02行為建模就是根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。通過(guò)對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和計(jì)算，為用戶打上標(biāo)簽，可得到用戶畫(huà)像的標(biāo)簽建模，即搭建用戶畫(huà)像標(biāo)簽體系。標(biāo)簽建模主要是基于原始數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析和預(yù)測(cè)，從而得到事實(shí)標(biāo)簽、模型標(biāo)簽與預(yù)測(cè)標(biāo)簽。標(biāo)簽建模的方法來(lái)源于阿里巴巴用戶畫(huà)像體系，廣泛應(yīng)用于搜索引擎、推薦引擎、廣告投放和智能營(yíng)銷等各種應(yīng)用領(lǐng)域。網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)用戶畫(huà)像大數(shù)據(jù)分析構(gòu)建畫(huà)像03用戶畫(huà)像包含的內(nèi)容并不完全固定，不同企業(yè)對(duì)于用戶畫(huà)像有著不同對(duì)理解和需求。根據(jù)行業(yè)和產(chǎn)品的不同，所關(guān)注的特征也有不同，但主要還是體現(xiàn)在基本特征、社會(huì)特征、偏好特征、行為特征等。用戶畫(huà)像的核心是為用戶打標(biāo)簽。即將用戶的每個(gè)具體信息抽象成標(biāo)簽，利用這些標(biāo)簽將用戶形象具體化，從而為用戶提供有針對(duì)性的服務(wù)。將其年齡、性別、婚否、職位、收入、資產(chǎn)標(biāo)簽化，通過(guò)場(chǎng)景描述，挖掘用戶痛點(diǎn)，從而了解用戶動(dòng)機(jī)。利用數(shù)據(jù)分析得到數(shù)據(jù)標(biāo)簽結(jié)果，最終滿足業(yè)務(wù)需求，從而讓構(gòu)建用戶畫(huà)像形成一個(gè)閉環(huán)。網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)用戶畫(huà)像大數(shù)據(jù)分析案例從平臺(tái)數(shù)據(jù)分析疫情對(duì)網(wǎng)約車(chē)行業(yè)的影響網(wǎng)約車(chē)APP日活躍用戶數(shù)量的波動(dòng)直接體現(xiàn)了用戶需求的變化。受新冠疫情的影響，人們?nèi)粘９ぷ魃畹某鲂行枨笫芟薅y以實(shí)現(xiàn)，這對(duì)網(wǎng)約車(chē)行業(yè)造成了有效需求不足的沖擊。從3月數(shù)據(jù)來(lái)看，3月2日之后，某