【春运大数据】世界最大规模人类迁移“春运”即将开始,你抢到票了吗?

发布时间: 2018-01-15 00:00:00    点击量: 214


欢迎收看世界最大规模人类迁移春运大数据

专题一:“春运”火车抢票预售开始

本次由本云小编进行报道

春运大数据流动图.gif

根据360、同城旅游春运大数据推出

《2018年春运大数据报告》

《2018年春运预测报告》

对18年春运期间民航、铁路等预定情况

及居民春运出行意愿、春运抢购情况

进行系统分析

平均出行距离约700公里

近半数人需经历一次“交通中转”

春运大数据人流图.gif

51.9%愿意牺牲旅途时间换取顺利出行

48.7%提前一周考虑替代交通出行方案

对替代交通出行由数据智慧化推荐服务需求

超七成用户采纳推荐方案

春运大数据热力图.jpg

小编在春运大数据中看到

18年春运大数据最高区域集中在

华北、华南及部分内陆地区

18年春运客次将进一步上涨

预计突破30亿人次


春运沙画.jpg

春运大数据中90后成网络购票新主力

基于对用户在浏览器访问、搜索等行为分析

90后在春运大数据大军中占比超40%

春运大数据.jpg

南方依然是抢票主战场

春运大数据“北松南紧”趋势愈发明显

如何规划回家路线中从

价格、时间、舒适度、购票难度、

中转方法、出发时间等问题中

(在广东的小编瑟瑟发抖)

春运大数据.jpg

大数据在智能交通行业的应用

智能行为分析,助力违法检测

智能路况分析,提高道路效率

智能研判分析,提供决策依据

智能拥堵分析,助力交通规划

大数据在智能交通产业未来创享

数据的资源化 

制定大数据营销战略计划,占先机

与云计算的深度结合

云处理为大数据提供弹性可拓展基础

科学理论的突破

改变数据世界算法和基础理论

数据科学和数据联盟

数据共享拓展到企业

战略资产

推动信息产业创新

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如何求得一票呢

春运大数据告诉你如何实现“抢票计划”

第一步:整理思路

春运大数据分析图.jpg

第二步:界定问题

抢票现状与客观分析(What)?

春运大数据状况分析.jpg

抢什么类型的票(How much)?

可以从时间短、价格低、出发与到达时间为首选,舒适度可从软卧、硬卧、硬座、站票进行选择。

第三部:收集数据

主动出击:根据自己事先设定条件,关注车标发售时间,尤其是加开列车。

耐心等待:例如开车前一天12:00~13:00,18:00~19:00,以及开车前三天19:00~20:00,往往会放出部分剩余车票。春运期间也不例外,小伙伴们可以留意留意。

目标车次数据

基本数据:车次、单价、座/卧、始发时间、抢票时间、上车地点、途经车站、到达时间…

规律数据:放票更新频率、登录抢票时间、更新信息频率、抢票时间规律、剩余放票时间、剩余票放票频率…

成功率数据:网络抢票成功率、排队抢票成功率、抢票软件抢票成功率、黄牛抢票成功率……

退而求其次的抢票数据

基础数据:有没有到临近车站?有多少车次?它们的抢票难度有多高?成功率有高?…

关联数据:女朋友能不能接受换车?换车对到家时间的影响?换车对抢票时间提前的影响?…

竞争对手数据

基础数据:有多少人抢同一车次车票?他们选择的抢票方式?他们什么时候抢票?什么时候抢票的人最少?……

关系数据:他们抢什么档次的票?他们抢票用不用软件?有没有人帮他们抢票?……

第四部:分析数据

挖掘数据之间的关联性

例如某车次加开,说明客流量多,新增的车次会造成“这里票多”的假象,我们需要调整战略,避其高峰,选择相近却没加开的路线。

掌握数据规律

即车票最新消息会在什么时间,什么地点,以什么方式更新公布。

成功机会分析

通过春运大数据整理出目标车票数据图,运用“波特五力分析模型”对五趟车次进行量化分析,得分越低说明该车票越容易抢到。

春运大数据分析结果图.jpg

(五趟车次综合评分)

通过春运大数据分析,抢车次D是最好选择。之后可以根据12306官网或者购票APP进行查询车次,订票即可。

2018年抢票

你准备好了吗

大数据的重要性

尽管现在已经基本实现了数字化,但是数字化和数据化还根本不是一回事,只是局部的提高了采集、存储和应用的效率,本质上并没有太大的改变。而大数据时代的到来必然带来破解难题的重大机遇。大数据必然要求我们改变小数据条件下一味的精确计算,而是更好的面对混杂。

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