Dilemas da gestão operacional de bicicletas públicas 

A china é um "grande país de bicicletas". Com o desenvolvimento econômico, a melhoria do padrão de vida do povo, a posse de veículos motorizados aumentou gradualmente. No entanto, ainda há muitos residentes de curta e média distância que usam bicicletas para viajar. Com o objetivo de facilitar a mobilidade dos moradores, os municípios promoveram o serviço de "bicicletas públicas", que atende às necessidades dos moradores em viagens de curta e média distância. No entanto, na operação real, a operação do serviço público de bicicleta na maioria das cidades está em dificuldades. O planejamento de localização do site precisa ser otimizado urgentemente, a sinergia entre os vários sites e a falta de medidas de gerenciamento de emergência específicas são destacados. No entanto, para a administração do governo, não só a falta de uma avaliação quantitativa adequada desses problemas, Além disso, do ponto de vista holístico e fundamental para resolver o problema da melhoria da eficiência, também falta um caminho para a utilização de dados de avaliação precisa, planejamento através da previsão e consideração holística integrada para melhorar a eficiência operacional.

　　Ausência de uma avaliação eficaz das várias estações, tendência a integrar os indicadores de avaliação e falta de finura 

A chave para o aumento da eficiência é, em primeiro lugar, a necessidade de encontrar os elementos-chave que quase limitam a maximização da eficiência, encontrar a "raiz doente" do problema quase, a fim de explorar o caminho para melhorar a otimização. Do ponto de vista prático, muitas cidades do serviço de bicicleta pública não tem um mecanismo completo para a retenção de dados, recolha, análise, mesmo que algumas cidades conscientemente retenção de dados, mas os dados são mais "usuários" do que sites específicos como o núcleo para a organização de gestão, que também reflete do lado da extremidade da aplicação de dados, Mais sublinha a dimensão contra indivíduos residentes na aplicação, avaliação dos moradores e útil e de fomentar a utilização residentes na perspectiva política de aplicação dos dados, mas a avaliação de diversos sítios de bicicletas ainda insuficiente, falta de avaliar a eficiência do ponto de vista local, também a falta de utilização de dados razoável prever, assim, melhorar a eficiência global de planeamento da consciência. Ao mesmo tempo, vimos que, mesmo que algumas cidades tenham feito avaliações de eficiência relevantes com base em "locais", muitas vezes foram feitas através de indicadores gerais e abrangentes, como o crescimento da taxa de utilização e a eficiência de utilização. A ausência de uma análise de dados mais refinada não permitiu identificar os principais elementos que poderiam melhorar a eficiência global.

　　Falta de integralidade e eficiência.

As análises de eficiência anteriores, devido aos problemas de retenção de dados, foram mais fragmentadas e isoladas para avaliar a eficiência de cada site e, em seguida, desenvolver estratégias de otimização para cada site. Mas, na realidade, como um "sistema", cada local não é isolado e está interligado e influencia-se com outros locais em cada periferia. Nos modelos tradicionais de avaliação de eficiência- otimização de melhorias, não só não há e é difícil considerar tais inter-relações através dos dados, por sua vez, a direção da eficiência de melhoria é isolada e fragmentada, não dando uma estratégia de resolução ótima do sistema.

　　Introdução da tecnologia big data

A análise de big data é geralmente definida como o processo pelo qual uma empresa ou organização armazena e utiliza a enorme quantidade de dados estruturados que criou, com o objetivo de encontrar associações e regularidades a serem exploradas a partir de dados complexos. O projeto de bicicletas públicas yancheng começou a acumular uma grande quantidade de dados do usuário no início de sua inauguração, incluindo quando o ato de devolução do empréstimo ocorreu, o local onde ocorreu e as informações pessoais do usuário. Nós integramos e reestruturamos várias fontes de dados, como informações do usuário, dados de comportamento do usuário, para formar um banco de dados baseado no site para o site pode ser uma avaliação abrangente e eficaz da eficiência do site, ao mesmo tempo para construir um modelo de relacionamento de influência entre os sites, como uma base de referência importante para a estratégia de otimização do site.

　　Reconstrução dos dados do usuário para os dados do site, planejamento guiado pela previsão de regressão com base nos dados

A base de dados de yancheng bike é baseada em campos de dados de usuários individuais, incluindo: número de fluxo, tempo de empréstimo, tempo de passeio, tempo de espera, número da parada, id da bicicleta, número do cartão de empréstimo, ponto de retorno da estação, tempo de retorno, espaço de retorno, etc. Se você quiser avaliar a eficiência do site, você precisará gerar outros campos de dados, planilhas de dados para reconstrução de dados. Com base na numeração do site, são construídos indicadores correspondentes aos dados do site, tais como: taxa de crescimento mensal do site, volume de negócios, importância do site, centralidade do site e outras dimensões. Com base nos trabalhos anteriores, jean luís amorim teve a possibilidade de reutilizar as características da população de usuários de cada estação, as tags funcionais das estações e utilizar modelos de regressão para prever o uso médio diário futuro. Permite que os operadores de bicicletas públicas reajam a tempo para possíveis picos de chegada, resposta precisa. Os modelos de regressão podem reduzir o desperdício e a inadequação dos recursos da bicicleta pública através da regulação eficiente do fluxo.

　　Construir relações de site e diferenciar modelos de construção

Ao mesmo tempo, os sítios são classificados de acordo com a situação dos sítios periféricos de cada sítio e, para os sítios característicos, constrói-se uma relação de associação entre estes e os sítios periféricos. Se houver paradas próximas ao redor de um determinado local, definiremos o local como "com paradas próximas", caso contrário, "sem paradas próximas". Através de análise considerar esta relação edifício paradigma, em geral distinguir quase "local" e "quase sem local", estratégias de avaliação das diferenças de direcção de saída, "quase local" incorporar mais "relações" como uma dimensão importante avaliar, em estratégias de direção, "quase local" estratégias de otimização também mais atenção sinergias entre os locais diferentes uns dos outros, Maximize a eficiência operacional geral.

　　Introdução de big data eficiência otimização estratégia design inovação

Após a introdução de big data, você pode não só analisar a operação de vários sites de forma abrangente através de dados, mas também introduzir uma nova dimensão de dados (dimensão relacional) para examinar o grau de importância do site para o sistema de outra perspectiva, de modo a avaliar o efeito do site de forma integrada. No entanto, as conclusões relevantes obtidas com a análise de big data fornecem novos tópicos de pesquisa para a estratégia de otimização global, direcionando ainda mais o refinamento da estratégia.

● reconfiguração de indicadores de avaliação para uma descrição abrangente da operação de cada site

Com base nos dados sobre os "usuários" na base de dados, os indicadores de avaliação são reconstruídos para formar um sistema de avaliação completo, que permite uma análise abrangente multidimensional das condições operacionais reais de cada site.

A análise revelou que o uso diário médio de cada estação é o seguinte:

Figura anexa 1. Análise abrangente do uso de bicicletas públicas em cada estação

O uso diário médio de bloqueios individuais (estacas) em cada estação é o seguinte,Figura anexa 2. Análise abrangente do uso de estacas em vários locais de bicicletas públicas

Além da análise específica para cada estação, analisamos as características das estações de bicicletas públicas de diferentes tipos de áreas funcionais, incorporando as tags características das próprias estações (por exemplo, características da área funcional da cidade a que pertence), fornecendo uma estratégia de gestão operacional diferenciada para cada uma das áreas funcionais:

Figura anexa 3. Análise abrangente do uso de cada área funcional da bicicleta pública

Através da análise de dados em várias dimensões, as características de cada estação, situação de fluxo de passageiros, características de fluxo de pessoas e outras informações são compreendidas de forma abrangente, em diferentes tipos de estações funcionais descrevendo suas características diferenciadas, de modo a estabelecer as bases para a avaliação da eficiência global, design de estratégia de otimização diferenciada.

　　● Introdução da dimensão relacional e avaliação integrada dos efeitos

O maior valor do big data é que pode analisar a relação entre os diferentes indivíduos com a ajuda de dados. Para o sistema de bicicleta pública, cada clarificação da relação entre cada estação ajuda a encontrar o nó chave, combinando sua própria eficiência, avaliação abrangente da importância do site e do efeito. Neste estudo, introduziram-se as dimensões da relação site-site, analisando-se a importância e a correlação dos sites e, posteriormente, a eficiência operacional dos sites com diferentes tipos de relacionamento, avaliando-se de forma integrada o grau de importância de cada um deles.

Figura anexa 4. Análise abrangente da conectividade e utilização de várias paragens de bicicletas públicas

Considerando a relação das estações com as estações do seu entorno, jean luis amorim distingue as estações entre as que têm pontos próximos e as que não têm pontos próximos. Existem diferentes idéias de análise, diferentes arquiteturas de estratégia de otimização para dois tipos de sites:

Figura 5 quadro de análise de estratégias de otimização com pontos próximos

Figura 6 quadro de análise de estratégias de otimização sem ponto próximo

　　● Os resultados da mineração de big data propõem novos tópicos de pesquisa, convergem dados multivariados para orientar o refinamento da otimização da estratégia

Na grande mineração de dados, classificar a estratégia personalizar cada local, mostraram resultados, análises diferentes categorias local de eficiência máxima redução operações de cada site real: o crescimento e o volume de negócios dos utilizadores, operações de pico, as relações com as relações entre os sites circundante e, além do tradicional linha de investigação e análise macro eficiência global, baseada em dados preliminares. Assim, a mineração de dados em profundidade levanta outras questões para a otimização da eficiência: por que alguns sites na área funcional central operam com eficiência abaixo da média? É um problema de localização ou desvio? Por que alguns locais não operam de forma eficiente, mas são críticos para outros? Quais são as implicações para o planejamento futuro da localização? . Estes novos temas exigem um estudo mais aprofundado e até uma resposta mais aprofundada através de visitas de campo, visitas de profissionais, etc. O estudo desses tópicos não só ajuda a direcionar as estratégias de otimização de sites existentes, mas também fornece mais dimensões de referência para futuros projetos de planejamento de localização.

　Big data potencializa o design de estratégias de otimização de eficiência

O desenho de estratégias de avaliação e promoção de eficiência e eficácia é uma área de grande interesse para empresas, instituições e órgãos governamentais. A fase atual, com a introdução do big data, não é apenas um complemento eficaz das avaliações tradicionais de eficiência, mas também introduz novas dimensões, novas perspectivas. A integração eficaz dos dois torna a avaliação da eficiência mais sistemática e refinada, o que fornece uma direção mais clara para o futuro projeto de estratégia de otimização de melhoria da eficiência.

　　Pensamento de avaliação sistematizado em vez de um quadro de indicadores de avaliação isolado

Este caso para a avaliação da eficiência operacional de vários sites, não apenas indicadores avaliativos regulares, como o crescimento, volume de negócios, etc., ao mesmo tempo, introduziu a dimensão da relação entre o site e o site, e projetou uma série de dimensões de indicadores que refletem a "relação". Isto não é apenas um enriquecimento do sistema de indicadores, mas, ao mesmo tempo, um projeto sistematizado na arquitetura de avaliação global. Em vez de analisar de forma isolada e fragmentada a operação de cada site, uma avaliação sistêmica de um site integra a operação individual e o valor de várias dimensões no sistema.

　　Classificação avaliação design otimização implementação de estratégias gestão sistematizada e refinada

Com base na avaliação sistematizada, em vez de definir uma estratégia simples de expansão, redução de escala e fechamento de execução semelhante, um esquema de caminho de otimização refinada é realizado com base na avaliação sistematizada. Para a sistematização da avaliação, os pontos de operação foram separados em categorias com base nas dimensões críticas do núcleo. Cada categoria corresponde a uma estratégia de otimização diferente. Desta forma, foi possível realizar a avaliação sistêmica até a elaboração do projeto estratégico de gestão.

　A mineração de dados propõe tópicos adicionais para melhorar a eficiência posterior e otimizar a localização

Com base na mineração de dados, descobrimos mais de estudo, estes temas não só precisa de grandes dados para responder, precisam passar também visitar, observar como a percepção, encontrar a lógica por trás da grande regularidade resultados de mineração de dados, ainda clarificar a natureza do problema, encontrar a chave do elemento central, descobriu que afectar princípios objectivos de eficiência, Fornece a base para a otimização tardia da eficiência ou mesmo para a decisão da localização.

　　Olhar para o futuro

A aplicação de big data na china em várias indústrias ainda está em uma fase inicial, de modo que a utilização de dados é mais descritiva e no design de estratégias de aplicação real para jogar aplicações de utilidade relativamente em fase exploratória, precisa de acumulação de experiência contínua e aprimoramento. Olhando para o futuro, por um lado, é necessário melhorar ainda mais o sistema de retenção de dados, mecanismo de retenção, e, por outro lado, de acordo com o uso real do lado da aplicação, a modelagem eficaz para realizar a automação de dados para apoiar a tomada de decisão; Além disso, neste caso, a mineração de dados apresenta novos tópicos para esta pesquisa, então jean luis amorim, o valor do projeto de soluções sistêmicas é mais destacado.

　Um aumento adicional na consciência dos dados

Do ponto de vista da situação atual da china, a razão pela qual a aplicação de big data é limitada por muitas limitações, além do chamado problema de ilhamento de dados, o maior problema é a falta de consciência de dados: não há retenção consciente de dados, não há padronização de dados de armazenamento, não de acordo com a estrutura de aplicação de todo o quadro de processamento de armazenamento de dados... Esses comportamentos inconscientes sobre a arquitetura de dados subjacente criam barreiras e barreiras intangíveis para maximizar o valor dos dados." Qualquer traço pode ter o seu valor ", que dá a melhor nota sobre o valor dos dados. À medida que a consciência de dados aumenta ainda mais, a retenção de dados, a retenção de dados de forma eficiente e a arquitetura de dados de acordo com as necessidades de sua aplicação é forçada a gerar mais espaço e mais oportunidades para aplicações de big data.

Projeto e implementação sistematizada do modelo "fenômeno- análise- decisão"

Na camada de aplicação, os dados podem ser efetivamente aplicados não é o valor natural dos dados. Em vez disso, os dados são organicamente organizados, analisados e minerados de acordo com as necessidades de negócios da camada de aplicação para resolver os problemas reais da camada de aplicação. Na actual grande aplicação de dados com necessidades de negócio "descritiva" problema continua a predominar, mas com o aumento da consciência, e o valor dos dados entender melhor, mais precisa de mais para osproblemas e aplicações orientadas para sistemas de direcção, o que significa que precisa de construir "fenômeno- análise- decisão" de dados ao caminho do modelo de decisão, tomada de decisão baseada em dados reais da aplicação; E se ele é construído em um conjunto completo de sistemas de aplicação de dados, o valor da aplicação oportuna, sistematizada e vertical de dados é mais proeminente, estabelecendo as bases para a gestão operacional orientada por dados sistematizada e automatizada.

　　Jean luis amorim soluções para sistemas de estrutura

Neste caso, o big data oferece um tema para mais estudos para o posterior desenho da estratégia, mais uma vez enquadrando-se na filosofia de dados de jean luis amorim "dados diferentes têm valores diferentes". Isso significa que, se a necessidade de alcançar uma gestão refinada, confiar apenas em uma única fonte de dados é necessariamente limitado. No futuro, ainda precisa jean luis amorim para fundir, integrar, maximizar o valor respectivo de diferentes fontes de dados e estabelecer as bases para a solução holística do sistema de problemas de negócios. Assim, nas soluções de dados do futuro, jean luis amorim é uma importante direção de aplicação de dados.