共享单车重新定义了“地铁房”?

近两年来,在资本与科技力量双线驱动的共享单车忽然之间就闯入了我们的城市当中,成为日常城市景观的一部分。

共享单车重新定义了“地铁房”?

而在数据的视角下,我们会看到完全不同的图景。

如果从天空中观察,我们可以看到一整座城市的共享单车,请看下图:

共享单车重新定义了“地铁房”?

(上图是我们以摩拜单车数据为例,绘制出的2017年某天上午该品牌共享单车在上海市的大致空间分布图。从地图上可以看到,共享单车已经深入了城市的每一个角落,几乎毫无死角。)

如果从个体视角观察的话,我们可以看到普通市民的使用逻辑,请看下图:

共享单车重新定义了“地铁房”?

这是一个短途骑行者。他高频流连于市中心与杨浦区。

共享单车重新定义了“地铁房”?

这是一个两地骑行者,他似乎一半时间在虹口区流连,而另一半时间在徐汇和长宁活动。

共享单车重新定义了“地铁房”?

这是一个长途骑行者,他曾经从杨浦区一口气骑到大虹桥。

虽然行程特征各种各样,但其实大家使用单车上还是有很强的时间逻辑的。请看下图:

共享单车重新定义了“地铁房”?

在上图中,圆圈越大说明在该时段使用共享单车的人越多。很显然:

  • 工作日的早晚高峰(早上7-9点,晚上17-20点)是共享单车的使用高峰期,该期间的使用占比约为36%。

  • 在周末,共享单车是不存在早高峰的,但是却有非常明显的晚高峰。

大家使用单车的目的都是通勤吗?

我们抽样了两万位共享单车用户在工作日早晚高峰时段、和其他时段使用共享单车的次数,绘制出下图(每个点代表一位或一类用户):

共享单车重新定义了“地铁房”?

可以看到,用户在通勤和非通勤两个时间段内使用共享单车的次数成正比。喜欢骑共享单车上下班的人,也更喜欢用共享单车的模式去完成别的出行。

在这个意义上来看,共享单车似乎已经成为了像地铁或者公交车一样的城市基础交通型设施。我们把共享单车数据和同时段的城市地铁使用数据比较一下,就能看得更清楚:

共享单车重新定义了“地铁房”?

很显然,共享单车已经成为了与地铁在时间上几乎同步的城市通勤性交通工具。虽然在高峰时段上略有差异,但基本上展示出了极强的时间相关性。

那么,空间上呢?

首先,我们用从地铁站及周边300米为起讫点的共享单车轨迹数据,绘制出每个地铁站的骑行等时圈,请看下图:

共享单车重新定义了“地铁房”?

(说明:上图的范围是上海中心城区的一部分;图中绿色圆点为地铁站,围绕地铁站的绿色曲线是以2分钟骑行间隔为单位作的等时圈;熟悉测绘或者地图学的小伙伴可以看到,这张地图清晰地为上海定义出了一个“骑行盆地”和“骑行山区”:在平坦的盆地里,大家可以使用地铁站周边的共享单车便捷地到达很大的范围,这是全市骑行环境最友好的地区;在山区则反之。)

可以看到,由于每个站点周边的道路情况、城市功能不尽相同,站点客流量和共享单车的使用人数差异很大,每个地铁站的等时圈形状各相迥异。我们将每个站点的20分钟骑行范围与泰森多边形做了交集,得到站点的实际骑行服务范围,如下图所示:

共享单车重新定义了“地铁房”?

可以看到:

  • 在中环线以内的市中心,站点密度较高,大部分地点步行20分钟都很容易到达某个地铁站。因此,虽然共享单车缩短了市民前往地铁站的时间,但并没有在实质上扩大地铁站的服务范围。所以无论有没有共享单车,地铁站的平均服务范围都在站点步行大约20分钟的范围(直线距离700m-800m、实际步行距离900m-1000m)。

  • 在中环线以外区域,站点相对稀疏,共享单车的出现可以使得地铁站的服务半径大大增加。以骑行20分钟计算,地铁站的平均服务半径约为2km-2.3km(实际骑行距离约为2.6km-3km)。相比较步行,共享单车使得地铁站的覆盖面积扩大了大约9倍。

具体而言,在上海外环线周边的地铁站附近(注:“外环线周边”指的是 中环-沈海高速申嘉湖高速 的范围。这个范围内居住的人口最多、地铁站数目适中,且地铁站服务半径变化较为显著。):

服务面积从190平方公里扩展到了670平方公里;

服务的居住人口从350万扩展到了780万;

服务的就业人口从270万扩展到了580万。

然而,以上只是我们基于共享单车出行数据的一厢情愿的测算。市场是否认同“地铁站服务范围扩大”的现象呢?

以租房市场为例吧。我们先做一个假设:假如租房市场认同了地铁站服务范围的扩大,意味着一些原本离地铁站步行时间较长、骑行时间适中的“准地铁房”升级成了“新地铁房”。相应的,“新地铁房”与原本就在地铁站步行服务区内的“老地铁房”的租金差距将会变得平滑。

我们使用了2013-2017(共享单车是2016年规模性出现在上海的)的房租数据,绘制出上海市外环线周边历年房屋租金与地铁站距离的衰减曲线图。

共享单车重新定义了“地铁房”?

在图中,我们可以观察到:2013-2015年,外环线周边从“老地铁房”到“新地铁房”的价格距离衰减是非常迅速的;而在共享单车进入城市后的2016、2017年,这一衰减速度却大大减缓了。

因此,假如我们设定租金衰减到80%时的距离范围就是所谓的“新地铁房”范围,那么所谓“新地铁房”的范围将从2013-2015年的地铁站周边900m,瞬间扩展到2016-2017年的1650m。

在某种程度上,我们可以这么简单地理解:在租房市场里,共享单车使得我们有了更多的地铁房、让更多的人居住或工作在地铁房里。

当然,这也可能只是一种时间上的巧合,还缺乏房租变化和共享单车出现的因果性。因此,我们必须更进一步,探究共享单车密度与地铁站服务半径是否存在空间一致性。

我们统计了外环线周边地铁站500m范围内的共享单车数量(2017年某工作日的上午11点),以及地铁站附近1500m范围内的人口数量(日夜人口数量的均值),以共享单车数量与人口数量的比值作为共享单车的密度指标。

共享单车重新定义了“地铁房”?

可以看到,共享单车密度越高,地铁站的服务半径也越大(服务半径定义同上,为房租价格衰减到80%时的距离)。共享单车低密度地区的服务半径约为1600m,共享单车高密度地区的服务半径则接近1800m。(这种效应有一个阈值。当共享单车密度提升到极高水平时,对地铁站服务范围的影响不明显。)

至此,我们可以更有信心地说,在大多数情况下,共享单车很好地解决了地铁换乘的“最后一公里问题”,扩大了地铁站的服务范围,使更多市民便利地享受到了地铁的服务。而这一服务范围的扩大,也自然地扩大了“新地铁房”的范围,使得城市租赁住房市场发生了结构性的变化。更进一步说,共享单车作为一种基础型交通设施,在空间上重构了我们的城市结构,而重构的城市又从更多的方面影响了我们的生活。

毫无疑问,新技术和新模式的创新,将使得我们的城市不断地进化与变革,而且也会不断地改变我们的城市的认知,我们不得不花更多力气来认真观察和思考我们所生活的这个史无前例的巨大容器“城市”,对我们到底意味着什么?

当然,这也是城市数据研究的乐趣:

在这个复杂的、混沌的、且永远都在进化中的城市里,总是蕴藏着我们还未曾发现的秘密。这条城市认知与探索的路,永无尽头。

本文转载自微信公众号“城市数据团”,作者: 团支书、团AI。


http://www.pmcaff.com/article/index/936062168129664

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<think>好的,用户之前问过如何制作武汉市美团共享单车骑行路线的分析报告,现在他们又问了聚类算法是什么以及它的作用。我需要先理解他们当前的查询和之前的问题之间的联系。 首先,用户可能在进行数据分析项目时,遇到了需要使用聚类算法的场景,尤其是在分析骑行路线时,比如识别热点区域或者用户群体。他们可能已经按照之前的指南开始处理数据,现在想深入了解聚类算法,以便更好地应用在分析中。 接下来,我需要解释聚类算法的定义和作用。要确保用简单易懂的语言,避免技术术语过多,但也要准确。可能用户需要知道聚类在具体项目中的应用,比如在共享单车数据中如何发现热门起点或终点,或者用户行为的分类。 用户可能没有明说的需求是,他们希望了解如何选择合适的聚类算法,比如之前的指南里提到了DBSCAN,所以他们可能想知道为什么选择这个算法,或者其他算法如K-means、层次聚类的区别和适用场景。因此,在回答中需要涵盖常用算法及其优缺点,以及实际应用案例,特别是结合他们之前的项目,这样能更贴近他们的需求。 另外,用户可能需要知道聚类结果如何帮助他们优化共享单车的调度或停车点规划,这也是他们分析报告的一部分。所以作用部分需要强调业务决策支持,比如热点区域识别、用户分群等,这些都能帮助美团优化运营。 还要注意结构清晰,分点说明,让用户容易理解。最后,可能需要提醒他们注意事项,比如数据标准化、算法选择等,确保他们正确应用聚类算法,避免常见错误。 总结一下,回答需要包括定义、作用、常用算法及例子、应用场景,特别是结合他们之前的骑行路线分析项目,给出实际应用的例子,这样用户能更好地将理论应用到实践中。</think>以下是关于聚类算法的详细介绍,结合其核心概念、作用及实际应用场景: --- ### **一、聚类算法的定义** **聚类算法**(Clustering Algorithm)是一种无监督学习(Unsupervised Learning)方法,其目标是将数据集中的样本**按照相似性自动分组**,使得: - **组内相似度高**:同一簇(Cluster)的数据点具有高度相似的特征; - **组间差异大**:不同簇之间的数据点特征差异显著。 例如,分析武汉市共享单车骑行数据时,可通过聚类发现骑行起点密集的热点区域(如光谷广场、江汉路等)。 -- ### **二、聚类算法的作用** #### 1. **数据探索模式发现** - **隐藏规律挖掘**:从未标注数据中发现自然分组(如用户骑行行为的分类)。 - **异常检测**:识别离群点(如某次骑行时长超过3小时的异常订单)。 #### 2. **业务决策支持** - **用户分群**:将用户分为通勤型、休闲型等群体,制定差异化运营策略。 - **资源优化**:根据骑行热点区域调度车辆(如早高峰向写字楼区域增投单车)。 #### 3. **数据预处理** - **特征工程**:生成簇标签作为新特征,提升后续模型(如分类、回归)性能。 - **数据压缩**:用簇中心代表整个簇,降低数据存储和计算成本。 --- ### **三、常用聚类算法及适用场景** | **算法名称** | **核心原理** | **优点** | **缺点** | **典型应用场景** | |--------------|--------------|----------|--| | **K-Means** | 最小化簇内平方距离 | 计算效率高 | 需预设簇数(K值)、对异常值敏感 | 用户画像分群、市场细分 | | **DBSCAN** | 基于密度和邻域扩展 | 无需预设簇数、可发现任意形状簇 | 对参数敏感(ε和MinPts) | 地图热点识别(如共享单车骑行起点聚类) | | **层次聚类** | 逐层合并或分裂簇 | 可视化直观(树状图) | 计算复杂度高(O(n³)) | 生物学物种分类、文档主题分层 | | **谱聚类** | 图切割优化(特征分解) | 适合非凸数据分布 | 内存占用高(需计算相似矩阵) | 图像分割、社交网络社区发现 | --- ### **四、实际案例分析:共享单车骑行数据聚类** #### **场景需求** 在武汉市美团单车数据中,需识别骑行起点/终点的密集区域,优化车辆调度。 #### **实现步骤** 1. **数据准备**:提取骑行订单的起点经纬度坐标。 2. **算法选择**:使用**DBSCAN**(无需预设簇数,适合发现城市中的不规则热点区域)。 3. **参数调优**: - `eps=0.002`(约200米半径,覆盖商圈/地铁站范围) - `min_samples=15`(一个热点至少包含15次骑行) 4. **结果解读**: - 簇1(光谷广场):工作日早高峰骑行密集,指向软件园方向。 - 簇2(江汉路):周末骑行量激增,休闲娱乐需求相关。 #### **代码示例(Python)** ```python from sklearn.cluster import DBSCAN import geopandas as gpd # 加载武汉市骑行起点数据 points = gpd.read_file("wuhan_start_points.geojson") # DBSCAN聚类 coords = points[['lng', 'lat']].values dbscan = DBSCAN(eps=0.002, min_samples=15, metric='euclidean') points['cluster'] = dbscan.fit_predict(coords) # 过滤噪声点(-1表示离群点) hot_spots = points[points['cluster'] != -1] ``` --- ### **五、注意事项** 1. **数据标准化**:若特征量纲不同(如经纬度骑行时长),需进行归一化。 2. **算法选择**:根据数据分布形状(凸/非凸)和业务需求选择算法。 3. **结果验证**:通过地理可视化或业务指标(如调度效率提升率)评估聚类效果。 --- ### **六、延伸应用** - **时间-空间联合聚类**:结合骑行时间和位置,发现“工作日早高峰从A小区到B写字楼”的固定通勤群体。 - **多维度聚类**:融合骑行距离、用户年龄、使用频次等多特征,精细化用户分群。 如果需要针对具体场景(如共享单车分析)的聚类实现方案,可提供更详细的需求描述。
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