滴滴大数据推动智能出行构建未来智慧交通

滴滴大数据推动智能出行成立未来智慧交通信息组2018年6月14日精选目录一、滴滴简介31、滴滴大要32、滴滴的优势及劣势5二、滴滴的盈利模式61、滴滴的投入62、滴滴的产出63、滴滴的变换7三、大数据简介81、大数据的看法及特色82、大数据与云计算83、大数据的应用9四、大数据在滴滴中的应用11五、滴滴存在的问题、原因解析及建议145.1滴滴再运营中存在的问题及原因解析145.2滴滴打车面对问题的解决对策15精选一、滴滴简介1、滴滴大要1.1、滴滴简要发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搬动互联网企业，致力于搬动交通的发展，为乘客供应便利，真切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，成立培养出大搬动互联网时代下引领的用户现代化出行方式。较比传统电话召车与路边扬招来说，滴滴打车的出生更是改变了传统打车市场格局，颠覆了路边拦车看法，利用搬动互联网特色，将线上与线下订交融，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亲密相连的O2O（OnlineToOffline）圆满闭环，最大限度优化乘客打车体验，改变传统出租司机等客方式，让司机师傅依照乘客目的地按意愿“接单”，节约司机与乘客沟通成本，降低空驶率，最大化节约司乘双方资源与时间。1.2产品定位中国最大的搬动出行平台精选1.3用户集体城市有打车需求的智妙手机用户和有载客赚钱意愿的司机精选1.4地域分布依照相关统计，滴滴打车主要集中在北上广深等经济发达白领齐聚的地域。2、滴滴的优势及劣势2.1优势：滴滴打车在国内起步较早，是行业前驱，拥有先发优势；有腾讯这样富强的背景支撑；经过几年的发展已经积累了相当弘大的高活跃用户集体；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；拥有优秀的高执行力的团队；自主创新的平台技术。2.2劣势：依靠广告和大量补贴优惠获取用户，市场开拓和实行花销高；没有技术壁垒，在技术层面其实不占优势；用户迁移成本极低。非聘用司机，线下管理难度大。2.3机遇：搬动出行行业体量巨大；搬动出行碰到资本市场喜欢；O2O处于风口，发展远景广阔；用户对传统的打车方式十分不满，痛点显然；国家层面大力支持“互联网+”，整体场面利好。精选二、滴滴的盈利模式1、滴滴的投入投入可是产出的“必要”条件。有了投入不用然有产出，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。网络上的实行都需要经过长时间的积累，积累流量，积累经验。在实行的过程中不断完满产品，使产品更吻合市场需求，更吻合大众的用户体验。自然，除了投入时间，还有一种迅速产出的方法——你很有钱，有大量的资本能够投入，而且不会追求短期的回报，确实腾讯是很有钱的。产品的研发，需要投入大量的资本；产品的实行，线上线下都需要投入大量的资本，而在实行过程中所产生的竞争，更需要大量资本的支持，滴滴与快的的竞争，得益的网民，双方都烧了大量的资本，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能够从滴滴的盈利模式来解析：1、大数据的收集。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，尔后汇总每一个人的信息，解析数据，总结出频率较高的起点和终点，可能会形成一种近似商业地图相同的东西。若是把城市当作一个平面，这些数据就是城市上面的一个个虚成立筑，有高有低，出现频率越高的地方，虚成立筑就越高。通常来说，火车站，商业中心以及高校的虚假较高。比方说在北京的话，国贸必然会特别高，在太原的话，和信摩尔会特别高。就这样经过这些虚成立筑的高低，腾讯和阿里获取了全国地级以上城市的精准的商业图。有了这些数据，腾讯和阿里就可以解析乘客的花销行为以及常用出行路线。2、信息的价值。经过打车软件能够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买的信息。这么弘大的精准的详实的认真的数据就是信息的价值所在。3、商业地产与商业住处的规划咨询。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，尔后这个公司就得花销买腾讯的数据，这就把信息变现了。这还可是其中一种变现方法，以此为基础，腾讯完好能够成立一个极具声威的咨询企业。4、实体店与虚假店的结合。腾讯能够将线上和线下打成一片，一个简单的微信精选号就可以代购，实体商店有二维码扫一扫便能够微信支付，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。解析打车频率与常用地址后，腾讯就基本掌握了城市道路的利用效率与堵车节点，由此出发能够给市政建设部门供应数据支持，来改进交通，缓解堵车现象，提升城市道路使用率。甚至能够细化到给每一个花销者供应道路规划。6、支付方式的改变。微信支付能够加速电子支付取代纸币的速度。7、广告投放。基于LBS技术下的广告精准投放，针对不相同的人群，不相同人群不同的偏好，进行精准广告的投放。3、滴滴的变换大数据是滴滴打车的心脏。不可是滴滴打车产品的心脏，还是滴滴打车商业的心脏。滴滴的研发的基根源则是想方法结合乘客和司机，满足他们的需求，保证他们的体验。举个例子，某一个时辰在中关村，同时出现很多订单，周围有很多司机。滴滴要做的决策是：将订单发送给合适的司机。由于司机在任何时辰都只能听到同时爆发订单中的一个。因此般配要正确，那么背后就是介绍算法要正确，般配效率要高，计算要快，推送要实时。这还不够。滴滴在推送订单到这位司机以前，应该先展望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，滴滴能够做到80%的正确度。其中，不但要计算司机的个人特色，还要结合其决策系统，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色和司机和订单之间的地址关系、时间关系等动向特色进行综合解析。除此以精选外，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跃度，这不可以能经过人肉实现，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，而我感觉这能够看作投入的一部分。三、大数据简介1、大数据的看法及特色大数据，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经过人工，在合理时间内达到截取、管理、办理、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办理，而必定使用“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特色：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弘大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化办理。换言之，若是把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的重点，在于提升对数据的“加工能力”，经过“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但有结构化数据，更多的是非结构化数据，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相同密不可以分。大数据必然无法用单台的计算机进行办理，必定采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必定依靠云计算的分布式办理、分布式数据库、云储藏和/或虚假化技术。简单来讲，他俩之间的关系你能够这样来理解，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行储藏和计算的。精选3、大数据的应用（这部分可简化）大数据不在乎你有多少许据内容，在于你如何解析使用这些数据，能否为你理解这个行业和企业供应一个新的维度，察觉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！重点在于解析展望。3.1、电商行业电商行业是最早利用大数据进行精准营销，它依照客户的花销习惯提前生产资料、物流管理等，有利于精巧社会大生产。而且能够展望流行趋势，花销趋势、地域花销特色、客户花销习惯、各种花销行为的相关度、花销热点、影响花销的重要因素等。有针对性的介绍，如淘宝、京东等介绍。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行，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、医疗行业精选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弘大行业，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，我们能够借助大数据平台收集不通病例和治疗方案，以及病人的基本特色，能够成立针对疾病特色的数据库。3.4、农牧渔未来大数据应用到农牧渔领域，这样能够帮助农业降低菜贱伤农的概率，也能够精准展望天气变化，帮助农民做好自然灾害的预防工作，也能够提升单位种植面积的高产出；牧农也能够依照大数据解析安排放牧范围，有效利用农场，减少动物流失；渔民也能够利用大数据安排休渔期、定位捕鱼等，同时，也能减少人员伤害。3.5、生物技术基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器，科学家能够借助大数据技术的应用，从而也会加速自己基因和其他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好够改进农作物，还能够利用基因技术培养人类器官和消灭害虫等。3.6、改进城市大数据还被应用改进我们平常生活的城市。比方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行大数据的解析和试点。交通领域实现智能辅助致使无人驾驶，堵车与事故将成为历史；3.7、改进安全和执法大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程中间。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行惧怕主义打击，甚至监控人们的平常生活。而企业则应用大数据技术进行防守网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯，信用卡企业应用精选大数据工具来槛车欺诈性交易。个人的生活数据将被实时收集上传，饮食、健康、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，所有服务都将以个性化的方式为每一个“你”量身定制，为每一个行为供应基于历史数据与实时动向所产生的智能决策。四、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。和以前不相同的是，近五年来，出行变得更加方便了，经过互联网能够盘问公交线路、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解析。滴滴的出行数据量有多大？滴滴拥有高出4.5亿用户，在中国400多个城市睁开服务，每天的订单量高达2500万，每天弘大的数据积累，为今后的城市交通规划、城市交通治堵等供应了可相信的数据。透过滴滴大数据能够认识不相同地域、不相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很多，特别是夜晚9点此后的订单，能够推断，从事互联网行业的人员加班稍微多一些。透过出行大数据，还能够够看到不相同城市的教育、医疗资源的分布，长远的观察就能发现城市的经济、社会资源的发展、变迁。能够依照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、急减速也许急转弯。滴滴经过这些大数据的收集解析，判断这个司机的驾驶行为和习惯，经过前沿技术去做司乘安全的监控，这所有都是基于大数据。情况，特别有研究价值。滴滴大数据最简单的应用就是般配司乘信息、提升车主、司机收入，解决了乘客需求与司机空跑不般配的问题。基于滴滴大数据的智慧信号灯、智慧引诱屏、潮汐车道等都已落地，经过滴滴大数据优化的城市骨干道早晚巅峰期的交通延缓时间下降了。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，滴滴大数据能够为未来城市的建设供应可相信的数据支持，帮助城市规划及建设。精选2012年滴滴打车刚成马上，流量很小，不需要架构，2台服务器就能解决所有问题。随着迅速的发展，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、储藏等故障不断，Webserver和MySQL也频出问题。团队所面对的挑战特别大。更加紧张的是，靠传统采买机器来实现扩大，显然完好无法满足业务需要。经过解析比较，滴滴最后决定整体搬到腾讯云中。这是面对高并发、海量数据挑战时，架构的第一次特别大的调整。但迁居也并非一帆风顺，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，由于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，有相同也有不相同。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，防备重复造轮子，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、账号系统、计算、储藏等，都是通用型服务，能够放到架构中。此次架构重构是比较成功的，也正是这样的组织和技术变化，因此在第三款产品顺风车的时候，以及滴滴马上宣布的更多新产品时，都能够获取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始都是无法获取回报的，只有在形成市场后的使用运营中经过产出慢慢均摊。以下图是2017年早晚巅峰时期北京城市人员流动的“蝌蚪图”。经过2017年“蝌蚪图”，滴滴大数据描绘的北京早晚巅峰，揭穿出帝都职住分别与高通勤成本。近来几年来，北京城市空间规模迅速扩大，蝌蚪图最直观的表现了职住分别和就业多中心的发展趋势。精选精选五、滴滴存在的问题、原因解析及建议5.1滴滴再运营中存在的问题及原因解析“嘀嘀打车”诚然在现现在发展迅猛，但是却存在着很多的问题待解决，这些问题若是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构想的格局，主要能够归纳为下面的四个问题:1、滴滴打车产品基础设施不足现在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。因此若是由于订单量增加带来了网速的极大压力，也许外界因素造成了网络的瘫痪，那么滴滴打车将会出现瘫痪，不但给人们的生活带来了不变，更加影响了市场的牢固性。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广播，而现在却迷失在抢单之中，在司机开车过程中，由于滴滴打车需要实时性，因此司机遇只顾着抢单而不注意安全，会对乘客和司机的生命安全带来隐患，因此这与滴滴打车原来给与的方便分道扬镳，给人们带来的倒是安全危机问题。精选3、搅乱市场序次打车软件在有对于