滴滴大数据推动智能出行构建未来智慧交通

...wd......wd......wd...滴滴大数据推动智能出行构建未来智慧交通信息组2018年6月14日目录一、滴滴简介31、滴滴概况32、滴滴的优势及劣势5二、滴滴的盈利模式51、滴滴的投入52、滴滴的产出63、滴滴的变换7三、大数据简介71、大数据的概念及特点72、大数据与云计算83、大数据的应用8四、大数据在滴滴中的应用10五、滴滴存在的问题、原因分析及建议125.1滴滴再运营中存在的问题及原因分析135.2滴滴打车面临问题的解决对策14滴滴简介1、滴滴概况1.1、滴滴简要开展史滴滴打车是由小桔科技滴滴打车于2012年9月上线创办的，小桔科技是腾讯投资的一家移动互联网公司，致力于移动交通的开展，为乘客提供便利，真正改变人们出行打车的习惯。“滴滴出行〞App改变了传统打车方式，建设培养出大移动互联网时代下引领的用户现代化出行方式。较比传统召车与路边扬招来说，滴滴打车的诞生更是改变了传统打车市场格局，颠覆了路边拦车概念，利用移动互联网特点，将线上与线下相融合，从打车初始阶段到下车使用线上支付车费，画出一个乘客与司机严密相连的O2O〔OnlineToOffline〕完美闭环，最大限度优化乘客打车体验，改变传统出租司机等客方式，让司机师傅根据乘客目的地按意愿“接单〞，节约司机与乘客沟通成本，降低空驶率，最大化节省司乘双方资源与时间。1.2产品定位中国最大的移动出行平台1.3用户群体城市有打车需求的智能手机用户和有载客赚钱意愿的司机1.4地域分布根据相关统计，滴滴打车主要集中在北上广深等经济兴旺白领聚集的地区。2、滴滴的优势及劣势2.1优势：1.滴滴打车在国内起步较早，是行业先驱，具有先发优势；2.有腾讯这样强大的背景支撑；3.经过几年的开展已经积累了相当庞大的高活泼用户群体；4.与快的的合并增加了市场份额，整合了双方资源，减小了进一步开拓市场的阻力,基本形成了对市场的垄断；5.拥有优秀的高执行力的团队；6.自主创新的平台技术。2.2劣势：1.依靠广告和大量补贴优惠获取用户，市场开拓和推广费用高；2.没有技术壁垒，在技术层面并不占优势；3.用户迁移成本极低。4.非雇佣司机，线下管理难度大。2.3时机：1.移动出行行业体量巨大；2.移动出行受到资本市场青睐；3.O2O处于风口，开展前景广阔；4.用户对传统的打车方式十分不满，痛点明显；5.国家层面大力支持“互联网+〞，整体局面利好。二、滴滴的盈利模式1、滴滴的投入投入只是产出的“必要〞条件。有了投入不一定有产出，但是没有投入很难有产出。这里的投入最主要的有两种：时间和金钱。先说时间。网络上的推广都需要经过长时间的积累，积累流量，积累经历。在推广的过程中不断完善产品，使产品更符合市场需求，更符合群众的用户体验。当然，除了投入时间，还有一种快速产出的方法——你很有钱，有大量的资金能够投入，并且不会追求短期的回报，确实腾讯是很有钱的。产品的研发，需要投入大量的资金；产品的推广，线上线下都需要投入大量的资金，而在推广过程中所产生的竞争，更需要大量资金的支持，滴滴与快的的竞争，得益的网民，双方都烧了大量的资金，但是竞争总会有输有赢，最后滴滴与快的合并，市场占有率达99%，基本上形成了对市场的垄断。2、滴滴的产出滴滴的产出我们可以从滴滴的盈利模式来分析：1、大数据的采集。在使用打车软件的同时，软件会记录乘客的打车起点和终点，然后汇总每一个人的信息，分析数据，总结出频率较高的起点和终点，可能会形成一种类似商业地图一样的东西。如果把城市当做一个平面，这些数据就是城市上面的一个个虚拟建筑，有高有低，出现频率越高的地方，虚拟建筑就越高。通常来说，火车站，商业中心以及高校的虚拟较高。比方说在北京的话，国贸肯定会非常高，在太原的话，和信摩尔会非常高。就这样通过这些虚拟建筑的上下，腾讯和阿里获取了全国地级以上城市的准确的商业图。有了这些数据，腾讯和阿里就可以分析乘客的消费行为以及常用出行路线。2、信息的价值。通过打车软件可以获取覆盖全中国数亿人口的数据，这是多么值钱的一份信息，这也是腾讯不惜花上数十亿元人民币来购置的信息。这么庞大的准确的详实的细致的数据就是信息的价值所在。

3、商业地产与商业住宅的规划咨询。比方出现了一个与万达竞争的商业地产公司，但是万达有先发优势已经把好地皮给占了，这时腾讯站出来了，然后这个公司就得花钱买腾讯的数据，这就把信息变现了。这还只是其中一种变现方法，以此为根基，腾讯完全可以成立一个极具权威的咨询公司。

4、实体店与虚拟店的结合。腾讯可以将线上和线下打成一片，一个简单的微信号就可以代购，实体店铺有二维码扫一扫便可以微信支付，比起淘宝最关大的优势就是便携性和实时性。5、市政建设的规划。分析打车频率与常用地点后，腾讯就基本掌握了城市道路的利用效率与堵车节点，由此出发可以给市政建设部门提供数据支持，来改善交通，缓解堵车现象，提高城市道路使用率。甚至可以细化到给每一个消费者提供道路规划。

6、支付方式的改变。微信支付可以加速电子支付替代纸币的速度。7、广告投放。基于LBS技术下的广告精准投放，针对不同的人群，不同人群不同的偏好，进展精准广告的投放。3、滴滴的变换大数据是滴滴打车的心脏。不只是滴滴打车产品的心脏，还是滴滴打车商业的心脏。滴滴的研发的基本原那么是想方法撮合乘客和司机，满足他们的需求，保证他们的体验。举个例子，某一个时刻在中关村，同时出现很多订单，周围有很多司机。滴滴要做的决策是：将订单发送给适宜的司机。因为司机在任何时刻都只能听到同时爆发订单中的一个。所以匹配要准确，那么背后就是推荐算法要准确，匹配效率要高，计算要快，推送要及时。这还不够。滴滴在推送订单到这位司机之前，应该先预测他对订单感兴趣的程度，广告领域称为CTR，滴滴称为STR。在后验过程中，滴滴可以做到80%的准确度。其中，不仅要计算司机的个人特征，还要结合其决策体系，如喜好，是对小费敏感，长短途敏感，时间敏感，还是对方向敏感等静态特征和司机和订单之间的位置关系、时间关系等动态特征进展综合分析。除此以外，还有补贴，给乘客什么样的补贴，给司机什么样的补贴，谁更敏感，多少金额影响更积极，这些策略的背后都是大数据在起作用。滴滴希望用有限的资源最大化提升用户的质量和活泼度，这不可能通过人肉实现，只有技术才能实现这些。而实现的过程中，对架构、运营、产品等挑战都很大，而我觉得这可以看成投入的一局部。三、大数据简介1、大数据的概念及特点大数据，英语：Bigdata或Megadata，或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内到达截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。大数据几乎无法使用大多数的数据库管理系统处理，而必须使用“在数十、数百甚至数千台服务器上同时平行运行的软件〞〔分布式〕。大数据的4V特点：Volume〔大量〕、Velocity〔高速〕、Variety〔多样〕、Value〔价值〕大数据[1]技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进展专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力〞，通过“加工〞实现数据的“增值〞。2、大数据与云计算大数据环境下的数据源不仅有构造化数据，更多的是非构造化数据，如视频、图片、语音等信息。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进展处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。简单来讲，他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进展存储和计算的。3、大数据的应用〔这局部可简化〕大数据不在乎你有多少数据内容，在于你如何分析使用这些数据，能否为你理解这个行业和企业提供一个新的维度，觉察一些你没有注意到因素之间的结果关系，善用这种结果会让你事半功倍！重点在于分析预测。3.1、电商行业电商行业是最早利用大数据进展精准营销，它根据客户的消费习惯提前生产资料、物流管理等，有利于精细社会大生产。并且可以预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。有针对性的推荐，如淘宝、京东等推荐。3.2、金融行业大数据在金融行业应用范围是比较广的，它更多应用于交易，现在很多股权的交易都是利用大数据算法进展，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。3.3、医疗行业医疗机构无论是病理报告、治愈方案还是药物报告等方面都是数据比较庞大行业，面对众多病毒、肿瘤细胞都处于不断进化的过程，诊断时会发现对疾病确实诊和治疗方案确实定是很困难的，而未来，我们可以借助大数据平台收集不通病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建设针对疾病特点的数据库。3.4、农牧渔未来大数据应用到农牧渔领域，这样可以帮助农业降低菜贱伤农的概率，也可以精准预测天气变化，帮助农民做好自然灾害的预防工作，也能够提高单位种植面积的高产出；牧农也可以根据大数据分析安排放牧范围，有效利用农场，减少动物流失；渔民也可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼等，同时，也能减少人员损伤。3.5、生物技术基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器，科学家可以借助大数据技术的应用，从而也会加快自身基因和其它动物基因的研究过程，这将是人类未来战胜疾病的重要武器之一，未来生物基因技术不但能够改良农作物，还能利用基因技术培养人类器官和消灭害虫等。3.6、改善城市大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进展大数据的分析和试点。交通领域实现智能辅助乃至无人驾驶，堵车与事故将成为历史；3.7、改善安全和执法大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进展恐惧主义打击，甚至监控人们的日常生活。而企业那么应用大数据技术进展防御网络攻击。警察应用大数据工具进展捕捉罪犯，信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。个人的生活数据将被实时采集上传，饮食、安康、出行、家居、医疗、购物、社交，大数据服务将被广泛运用并对用户生活质量产生革命性的提升，一切服务都将以个性化的方式为每一个“你〞量身定制，为每一个行为提供基于历史数据与实时动态所产生的智能决策。大数据在滴滴中的应用人们的出行离不开交通工具，或公共交通，或开车，或打车。和以前不同的是，近五年来，出行变得更加方便了，通过互联网可以查询公交线路、班次，哪条路较为拥堵什么地方人多，这些都是基于出行数据的积累分析。滴滴的出行数据量有多大滴滴拥有超过4.5亿用户，在中国400多个城市开展服务，每天的订单量高达2500万，每天庞大的数据积累，为日后的城市交通规划、城市交通治堵等提供了可信任的数据。透过滴滴大数据可以了解不同区域、不同行业从业者的工作情况。比方工作日中关村软件园的夜间出行订单比较多，尤其是晚上9点之后的订单，可以推断，从事互联网行业的人员加班稍微多一些。透过出行大数据，还可以看到不同城市的教育、医疗资源的分布，长期的观察就能发现城市的经济、社会资源的开展、变迁。可以根据手机的定位和陀螺仪知道这个司机的驾驶行为，他是不是有急加速、急减速或者急转弯。滴滴通过这些大数据的采集分析，判断这个司机的驾驶行为和习惯，通过前沿技术去做司乘安全的监控，这一切都是基于大数据。情况，非常有研究价值。滴滴大数据最简单的应用就是匹配司乘信息、提高车主、司机收入，解决了乘客需求与司机空跑不匹配的问题。基于滴滴大数据的智慧信号灯、智慧诱导屏、潮汐车道等都已落地，通过滴滴大数据优化的城市主干道早晚顶峰期的交通延误时间下降了。未来的城市将是智慧的城市，未来的出行将更加智能，未来城市的交通建设也将趋于“智慧〞，在这方面，滴滴大数据可以为未来城市的建设提供可信赖的数据支持，帮助城市规划及建设。2012年滴滴打车刚成立时，流量很小，不需要架构，2台服务器就能解决所有问题。随着快速的开展，第一次发现性能瓶颈是在2014年初“补贴大战〞时，滴滴的订单量一周之内涨了50倍。而当时的预估是增加10%。500%对10%，结果可想而知。网络、存储等故障不断，Webserver和MySQL也频出问题。团队所面临的挑战非常大。更为紧张的是，靠传统采购机器来实现扩张，显然完全无法满足业务需要。通过分析比较，滴滴最终决定整体搬到腾讯云中。这是面对高并发、海量数据挑战时，架构的第一次非常大的调整。但搬迁也并非一帆风顺，代码需要做大量重构，来解决技术上的单点问题。

第二次架构变化是在第二款产品滴滴专车时，因为最初架构设计是为支撑一款产品，而今架构要同时支撑多款产品。产品之间，有一样也有不同。为此，滴滴特别成立了技术架构部，将通用型服务下沉到架构，防止重复造轮子，将个性化服务放到业务层，实现服务开发。举个例子，比方支付、账号体系、计算、存储等，都是通用型服务，可以放到架构中。这次架构重构是比较成功的，也正是这样的组织和技术变化，所以在第三款产品顺风车的时候，以及滴滴马上发布的更多新产品时，都可以得到很顺畅的支撑和服务。这些技术层面及人员上的成本在滴滴一开场都是无法取得回报的，只有在形成市场后的使用运营中通过产出慢慢均摊。以以下图是2017年早晚顶峰时期北京城市人员流动的“蝌蚪图〞。通过2017年“蝌蚪图〞，滴滴大数据描绘的北京早晚顶峰，提醒出帝都职住别离与高通勤成本。近年来，北京城市空间规模迅速扩张，蝌蚪图最直观的呈现了职住别离和就业多中心的开展趋势。滴滴存在的问题、原因分析及建议5.1滴滴再运营中存在的问题及原因分析“嘀嘀打车〞虽然在现如今开展迅猛，但是却存在着很多的问题待解决，这些问题如果没有对策那么将会成为致命性的隐患，牵一发而动全身的影响整个设想的格局，主要可以归纳为下面的四个问题:1、滴滴打车产品根基设施缺乏如今滴滴打车的产品最主要的问题就是，只存在软件设施，却不存在硬件设施的矛盾。因此如果由于订单量增加带来了网速的极大压力，或者外界因素造成了网络的瘫痪，那么滴滴打车将会出现瘫痪，不仅给人们的生活带来了不变，更加影响了市场的稳定性。2、滴滴打车没有安全保障问题原来在出租车上的司机是在听播送，而现在却迷失在抢单之中，在