北京一卡通基本概况及数据分析进展.ppt

2015年6月,数据分析,北京市政交通一卡通有限公司基本概况 及数据分析工作进展,Page 1,目录 CONTENTS,Page 2,Page 3,业务范围：公司成立于2000年10月，主要经营“市政交通一卡通”智能卡的制作、发售、应用、结算业务，并负责对智能卡系统的投资与管理工作，是一家以智能卡为交易载体、全面应用于市域内公共交通、轨道交通及其它小额支付交易领域的电子支付结算服务商。 公司拥有北京市城市建设事业IC卡密钥的管理和使用权，并于2011年经中国人民银行许可在北京市、天津市、河北省境内卡开展预付卡的发行与受理业务。 员工情况：公司现有员工146人，其中客服人员36人，硕士及以上学历18人，高级职称13人，50%以上员工具备专业技术职称。,1.1 公司概况：基本信息,Page 4,1.1 公司概况：股东构成,公司的注册资本为2亿元人民币，股东构成如下：,Page 5,1.1 公司概况：发展历程,2000年,2001年,6月，市政府授权一卡通公司独家拥有建设部颁发的北京市城市建设事业IC卡密钥的管理和使用权； 6月28日，首次发行一卡通卡，在巴士公司20条线路500辆车开始试运行。,2003年,12月31日，巴士公司和地铁13号线一卡通系统全部开通运行。,2006年,5月10日， 一卡通在全市公共交通领域实现全面应用。,2007年,3月29日，一卡通发卡突破1000万张 一卡通开始发展除交通以外的市政、餐饮、消费等多领域应用,截止目前一卡通发卡突破8000万张 一卡通在10大领域24个行业得到广泛应用 为目前国内最大的城市通卡运营系统,2014年,2月28日，市长办公会决定组建一卡通公司； 10月23日，一卡通公司正式成立。,Page 6,1.1 公司概况：发展现状,业务情况,累计发卡8000万张； 市场净保有量约6607万张。,布设系统终端机具超过16万台。,累计处理刷卡交易300亿次； 累计刷卡消费246亿元。,系统日均交易次数超过1600万笔。,Page 7,1.2 应用领域：交通&市政,1.交通领域,公交系统：2.5万多辆运营车辆， 6万台车载刷卡机；,地铁系统：18条线路，320个 车站，1.4万台闸机；,出租车系统： 252家公司， 6.6万辆出租车；,停车场系统：P+R系统23个 路侧停车场、社会停车场,公共自行车租赁系统： 7个区2.1万辆；,市郊铁路：S2号线；,2.市政领域,中小学生学籍卡系统： 1900所学校，130万学生；,市政燃气缴费系统： 2000多台自助燃气缴费设备；,公园景点系统：市属16家公园 和京津冀景区年票覆盖范围；,公用电话系统： 全市2万多部公用电话；,体育健身系统：青鸟、欧奕、浩沙等健身场所： 地坛、月坛、丰台、海淀游泳馆等；,福利事业系统： 400台自助福彩服务终端；,环保系统：在地铁多个站点的自助终端 实现塑料瓶回收的反向资金付费；,卫计系统： 全市共有2000多台计生用品自助发放机具。,医药系统：301、垂杨柳医院挂号； 嘉事堂、金象、京卫大药房；,加油：中石化加油站，500多个。,Page 8,1.2 应用领域：商超,Page 9,1.2 应用领域：餐饮,Page 10,1.2 应用领域：企业员工卡,Page 11,1.2 应用领域：网络平台,Page 12,1.2 应用领域：NFC手机,目录 CONTENTS,Page 13,Page 14,2.1 数据分析进展,一卡通经过多年的运营及发展，目前已经普及到公共交通、小额消费、教育及旅游等二十多个行业，从2006年5月至今是一卡通公司高速发展的十年，积累了海量的数据和行业经验，因此研究数据利用的方法，挖掘数据价值在当前是个可行而又重要的课题。 在当前大数据迅猛发展的背景下，2014年6月份我公司开始与外部大数据相关公司沟通交流，探讨发现和利用一卡通交易数据可能蕴含的商业价值。沟通对象主要包括大数据产业链环节中的各主要公司：大数据整体解决方案供应商IBM、戴尔咨询；数据统计分析软件供应商SAS、SPSS；数据交易平台北京软件和信息服务交易所、数海大数据交易平台；计算能力供应商北京云基地等公司。对大数据行业的应用现状、技术路线、操作路径及价值实现有了初步的认识和了解。,Page 15,2.1 数据分析进展,从2014年10月份开始，按照公司规划，数据运营部对大数据分析进行了实操探索。由于大数据分析是一个新兴未知领域，我们从较短的交易周期和数据量较小的退卡领域入手，出具一卡通退卡数据分析报告；2014年12月28北京公共交通票改后，交通委TOCC与一卡通合作就票改前后各一个月的交易明细数据进行分析，研究票改对公共交通出行的影响，出具票改对市民公共出行的影响报告；2015年3月，从公司内部需求出发，出具票改对一卡通小额消费的影响报告。 通过不断尝试，我们对于目前存量的数据结构和数据内容有了一个初步的认识，在项目实施过程中了解了Oracle、SPSS、MapInfo等工具，尝试了此领域的数据建模方法，为构建大数据平台和服务于后续的产品及工作流程优化奠定了一定的基础。基于上述工作经验及与通过与外部单位的学习和交流，我们提出建立一卡通大数据分析平台，相关内容见下文。,Page 16,2.1 数据分析进展：平台方案,系统层次架构,Page 17,2.1 数据分析进展：平台方案,系统组网架构,Page 18,2.1 数据分析进展：平台方案,系统应用架构,Page 19,2.1 数据分析进展：平台方案,持卡人：提供方便快捷的换乘路线，提升用户体验和粘性,运营业主和商户：提供运营数据分析报告及建议，为运营业主决策和商户精准营销提供数据支持,一卡通公司：分析业务实质，优化业务流程，为决策提供数据支持,政府：为交通、城市规划等政府部门提供市民公共交通轨迹分析及出行建议,持卡人,运营业主和商户,一卡通公司,政府,一卡通大数据分析平台 应用效果,Page 20,2.1 数据分析进展：平台方案,1.政府,与政府合建公共交通信息发布平台：根据持卡人的预计出行时段推荐最佳公共交通出行路线,通过大量的数据分析为交通和城市规划部门提供咨询服务，开展城市和道路规划支撑,预测节假日热点区域人流状况，从安全层面为政府提供数据参考,分析一卡通使用人群结构，如白领、老年人、学生、流动人口、外地旅游人口、务工人员等，为政府宏观调控提供数据支持,Page 21,2.1 数据分析进展：平台方案,2.运营业主和商户,分析挖掘一卡通各交易环节业务数据，优化一卡通公司与运营业主及商户间业务流程,分析挖掘一卡通各交易环节业务数据，为运营业主提供不同时段各区域/线路的运行效率分析报告,评估新的交通政策实施后对市民出行习惯的影响程度，比如此次票改后，部分持卡人出于成本考虑可能更青睐地面公交，这就需要地面公司增大相应运力以适应这种出行习惯的变化,为持卡人经常活动区域的小额商户带来更多客源，同时通过人群特征分析，通过APP将商户营销信息精准推送至相应持卡人群手中,Page 22,2.1 数据分析进展：平台方案,3.持卡人,根据持卡人的预计出行时段推荐最快捷公共交通 出行路线,为持卡人推荐最优惠票价公共交通出行路线,依据持卡人途经停留站点，通过APP为其推介经常活动区域的一卡通发卡、充值、消费、退卡退资等服务网点信息,依据持卡人刷卡数据，为其量身定做“一卡通行”的出行方案，包括出行交通方式、餐饮、便利店、超市、蛋糕房等,Page 23,2.1 数据分析进展：平台方案,4.一卡通公司,通过APP吸引用户进行一卡通卡片充值、消费及退卡信息查询，提供超预期服务增加用户粘性，提升一卡通服务质量,分析挖掘一卡通各交易环节业务数据，优化一卡通公司内部业务流程,分析挖掘一卡通交易数据，依据成本效益原则，分析各节点成本和收益，为公司决策提供数据支持,在不侵犯持卡人隐私的前提下，可依据商业机构的需求出具公共交通人流分析报告，将一卡通公司隐藏的数据价值转换为实际收益,Page 24,2.2 数据分析进展：分析成果,从2014年10月份开始，按照一卡通公司规划，大数据分析进行实操探索阶段，数据运营部出具多项分析报告，现摘取其中的三期进行汇报。 票改对市民公共交通出行的影响 票改对一卡通小额消费的影响 一卡通退卡业务分析,Page 25,2.2 数据分析进展：分析成果,2.2.1票改对市民公共交通出行的影响,北京公共交通票制票价改革自2014年12月28日起实行，交通委运行监控调度中心（简称TOCC）为了深入探讨此次票改对北京市民公共交通出行的实际影响程度，联合北京市政交通一卡通有限公司（简称一卡通公司）就票改前后的一卡通交易开展基于大数据的专题评估分析。 分析内容：以票改前后各一个月一卡通卡刷卡记录为分析样本（10.36亿笔），从花费成本、出行站数、拥挤度、地铁优惠情况、地铁转移公交情况、活跃卡数量等不同维度综合分析票改对市民公共交通出行的影响。 本次分析纳入交通委申报课题，作为课题的重要组成部分。后续由交通委运行监测中心牵头，双方共同成立数据分析项目组，对一卡通数据及交通委其它交通数据进行关联深入研究，为北京公共交通的可持续发展提供重要的决策数据支撑。,Page 26,2.1 数据分析进展：分析成果,2.2.1票改对市民公共交通出行的影响,Page 27,2.1 数据分析进展：分析成果,2.2.1票改对市民公共交通出行的影响,分析发现，票改后首月地铁刷卡总次数减少约10%，票改对地铁中距出行人群的影响最小，出行距离越长或者越短，影响越大，从分析结果来看，基本达到票改目的。,Page 28,2.1 数据分析进展：分析成果,2.2.1票改对市民公共交通出行的影响,本次票改后，地铁涨价较为明显，通过此次分析，找出因地铁涨价而将公共交通出行方式由地铁转换为公交的人群，可称之为为票价敏感人群，在后期票改工作中应充分考虑该类人群的影响。,注：以上数据为非真实数据,Page 29,2.1 数据分析进展：分析成果,2.2.1票改对市民公共交通出行的影响,大型居住区的市民出行OD分析 大型商务区的市民出行OD分析,Page 30,2.1 数据分析进展：分析成果,2.2.2票改对一卡通小额消费的影响,为了深入探讨此次票改对一卡通公司小额消费的实际影响程度，在上期票改数据分析成果（票改对公共交通的影响）的基础上，对票改前后（各28天）一卡通小额消费的变化及影响因素进行深入分析，为公司领导对一卡通小额消费可持续发展的方向把控提供数据支持。 分析内容：以票改前后各一个月一卡通卡刷卡记录为分析样本，从小额消费指标对比、小额消费减少人群分析、小额消费人群粘性分析及典型应用场景描述、小额消费网点及金额分布（基于泰森多边形算法的GIS地图可视化）等不同维度综合分析票改对一卡通小额消费的影响。,Page 31,2.1 数据分析进展：分析成果,2.2.2票改对一卡通小额消费的影响,Page 32,2.1 数据分析进展：分析成果,2.2.2票改对一卡通小额消费的影响,Page 33,2.1 数据分析进展：分析成果,2.2.2票改对一卡通小额消费的影响,Page 34,2.1 数据分析进展：分析成果,2.2.2票改对一卡通小额消费的影响,Page 35,2.1 数据分析进展：分析成果,2.2.3一卡通退卡业务分析,随着一卡通公司业务的逐步发展和卡片保有量的迅猛上升，每日退卡数量也由2006年的日均723张攀升至2015年的日均8858张，为深入其变动内涵及退卡环节所面临的问题，数据运营部联合卡务管理部和客户服务部，以2014年1月1