单车

如何推算在一个城市的共享单车投放量和每日交易数量？ 共享单车投放量： 该城市总人数X能够骑自行车的人数X无自行车人数比例/每辆车每天可服务的用户数 假设： 城市总人数为2400万 能够骑自行车的人数：18-60岁年龄人群 2400万X42/80=1260万人 无自行车人数比例：5/6 每辆车每天可服务用户数：假设使用车的人每天使用两次，每辆车每天可使用时长X使用率/用户单次使用时长=12hX1/3 /0.2h=20， 则服务的人为10人 故：总投放量=1260X5/6/10=100万 交易数量： 共享单车投放量X每辆车每天被使用次数 =共享单车投放量X每辆车每天可使用时长X使用率/用户单次使用时长 故： 交易总量=100万X12hX1/3 /0.2h=2000万 来源： CSDN 作者： 青梅竹码 链接： https://blog.csdn.net/weixin_43258908/article/details/103625276

在本期顶点计划中，我组主要研究的是共享单车的摆放问题。我们通过在日常生活中的观察以及各处的采访调研，对共享单车的问题进去深入探讨研究，在这次活动中有着许多收获。 首先，我们第二轮调研着重于对第一轮调研的数据的分析比对，从而确定以实地调研为主，随机采访为辅的方法。我们首先来到品学楼以及食堂周围去进行拍照与考察。我们发现当共享单车堵塞的时候许多道路都是人挤人，甚至有些想要扫码骑行的同学和走路的人乱成一团，因为堵塞到车根本骑不出来，也就是说，只有骑进去的，难有骑出来的。 然后我们根据看到的情况去采访了一些学长学姐，他们表示对于这种现象已经司空见惯了，有调查对象表示其实自己又是因为早上上课时间有点赶不及而选择胡乱停下，其实他们心里都知道共享单车的乱停乱放是不对的，但是换位思考一下，反正我乱停省了我的时间，花的是别人的时间去摆放，我又有什么损失呢？ 下面我们来分析一下我们的结论。我们从第二轮的数据开始，第二轮的部分数据如下 首先从表面数据进行分析，我们不难发现存在部分人缺乏摆放的意识，同时相当一部分人觉得共享单车的问题重要的还是摆放的问题。那么这一方面显现出共享单车的拜访依旧存在诸多的问题。那么我们可以顺着这条路去探索。这个调查的结果是否片面呢（因为实际上我们问卷的选项较少，所以难免会产生客观性不足的情况，所以这个问卷仅仅是给我们一个参考，究竟是往共享单车的哪个方向去进行二轮调研呢？） 是的

本认证系统讲解了共享单车的相关知识、大数据应用场景，常用数据分析方法、算法、以及数据可视化， 最后通过一个实验带领学员使用数据分析方法，解决了共享单车调度场景及企业关注的核心指标的分析需求。 1：共享单车现状 2：数据分析方法 3：数据分析工具 4：阿里云相关产品操作演示 5：案例场景分析 6：共享单车骑行分析 阅读原文开始学习 文章来源: 分析共享单车骑行数据

1.Abstract 我想，什么时候，能骑上单车，向着日落的方向，一路地往西骑行，到我没有去过的地方，去看我没看过的风景。 我打算着，打算着，看着日历，数着星辰，期待好的天气，掩饰不住激动…… 终于，盼望来了，冬日里渗出那么一抹暖，天空湛蓝，云朵恣意浮动，从昏昏沉沉的天气中把骄阳揪出来确实不容易，机会，悄悄地来了，我，不由得抓住， 推出我的单车，褪去平日里的厚棉袄，轻装上阵，犹如燕子一般，突然变得灵动起来，心如箭弦般收紧起来，轻快地射出去。 2.Content 图1 宁静的村庄 图2 倾斜的大堤 图3 自由的翅膀 图4 南水北调源头大闸 图5 南水北调人工河 图6 南水北调航道 图7 嬉戏长江水 图8 极尽远眺 图9 舒展 图10 自由的延伸 图11 大堤线上的夕阳 图12 夕阳西下 图13 江上夕阳 3.Conclusion 一天的骑行，尽管是在冬天，汗水也未曾断过，我失去了些什么，但是也留下了些什么，它们，很值得！ 来源： http://www.cnblogs.com/hechengfei/p/4185570.html

　　共享单车已经到了尾声，ofo的处境一直遮遮掩掩，用户押金的真金白银却不知何时才能退回，遥遥无期。Mobike也一样，一直在亏本，持续投资依然无法换来其盈利。 　　记得几年前，开始注意到街上停有Mobike。记得曾和同事讨论，这个可以不可以赚到钱，同事觉得是个可以的点子。然而从一开始，我就觉得这个共享单车和扑天盖地的大多数互联网项目一样，没有价值，没有真正意义上的商业价值，也没有太多其它的价值，而找接盘侠才是其创业的目标。作为一个新兴的东西，总是有机会被资本看中的。 　　政府当时是对共享单车是鼓励态度的。紧接着的两年，就像我们看到的那样，和互联网其他曾经的行业一样，一夜之间，很多新兴的共享单车公司如雨后春笋，资本的盲目性开始显现。所有的共享单车开始持续拼资本投入，单车终于把人行道、非机动车道、甚至机动车道堵的水泄不通，于是政府出手限制，这个时候政府已经开始对共享单车体现出负面情绪，吸引了大量资本做了无用的事情，甚至起到了不好的作用。再后面，我们也看到了，铺天盖地共享单车成了垃圾，进入了所谓的自行车坟场。而国外一些落后的国家也看到了商机，超低价引入共享单车提供给学校。中国的资本就这样援助了第三世界兄弟。 　　大数据越演越热，挺好，很多概率图模型、知识图谱都是基于大数据的算法。在Stom/Spark等代表的技术成为主流之前，玩的就是MapReduce