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2016年上海地铁2号线客流量分析

2016年上海地铁2号线客流量分析
2016年上海地铁2号线客流量分析

2016年上海地铁2号线客流量分析

海轨道交通2号线是上海第二条地下铁路线路,于2000年6月11日开始运营。线路全长60公里,共有

30个车站,运营时间,单程最小运营时间92分钟,每天运营18小时11分钟,日客流达130万人次,成为国内单线运营里程最长,客流最大的轨道交通线路。该线从青浦区徐泾东站,经过有中华第一街之称的南京路,穿越黄浦江,到达浦东新区张江高科技园区,并且再续经唐镇、川沙等地,最后到达上海对外联络大空

港浦东国际机场,是连接上海过去和未来的纽带。

1.2号线客流量情况:

共设有30个站点,经过静安寺、南京西路、南京东路、陆家嘴、八佰伴等核心地标

线路日客流1,876,000人次

早晚高峰期以及节假日高峰期客流量可刷新历史客记录

2.其乘客特征如下:

女性乘客略多,整体线路乘客偏年轻化,单身特征更为明显

3.以下为客流量信息:

2号线部分站点客流增长迅速,为此,今后高峰时段,除广兰路站限流外,江苏路站、陆家嘴站和世纪大道站,如遇大客流也将实施限流措施。同时,上海地铁今年计划为8条线路增加运能,全路网增能6%。

目前尽管2号线所有可用列车已经全部上线,但运力矛盾仍非常突出。数据显示,近日早高峰时段2号线部分换乘枢纽站的客流明显增加。

其中江苏路站工作日早高峰换乘客流较春节前增长了14%,世纪大道站早高峰换乘客流较春节前增长了12%,陆家嘴站工作日晚高峰进出站客流都有一定程度的增长,其中进站客流增幅达到了5%;出站客流增幅达到了7%。

2号线江苏路站和世纪大道站在早高峰时段如遇大客流将采取限流措施:关闭部分自动扶梯、利用限流栏杆减缓乘客换乘速度。陆家嘴站晚高峰时段如遇大客流也将采取限流措施,乘客出行需预留一定时间。

目前上海地铁全网络客流排名前两位的是2号线和1号线,这两条元老线客流居高不下,但运力已达瓶颈。

为此,地铁方将实施技术改造,力争让两条线能再增加些运能以满足乘客需求。

更多详情请访问媒力·中国官网:https://www.doczj.com/doc/1d11996899.html,

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及,加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发,人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产;国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构;IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策,成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一,探讨了如何更好地利用数据产生社会效益;2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战,并倡议运用大数据促进全球经济发展;2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”,正式启动大数据发展计划,随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划;Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业,已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代,基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境,并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出,全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备,互联网上的数据每年增长50%,每两年便翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的,随着数据的急剧增长,大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据,如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程,进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出,大数据的“大”,并不是指数据本身绝对数量大,而是指处理数据所使用的模式“大”:尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据,同时使用数学方法对其进行分析和建模,挖掘出背后的关系,从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明,越是以数据驱动的企业,其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集,数据是知识经济时代重要的生产要素,是经济运行中的根本性资源。数据生产信息,信息改善决策,进而提高生产力。可以预期,未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据,数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查,基于调查结果为公司提供了5条建议,其中提出对于每个机会,企业需要从问题而不是数据开始,所以应该先定义满足商务目标的问题,然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示,经营大数据已成为企业管理的热门话题,但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析:大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机,63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势,47% 的受访者称当前应

最新上海轨道交通9号线客流量分析_图文(精)

https://www.doczj.com/doc/1d11996899.html, 最新上海客流量分析 海地铁9号线(轨道交通九号线)是由金山区的枫泾经松江、闵行、徐汇、卢湾、黄浦等区,穿越黄浦 江,至浦东新区杨高路,是上海市轨道交通网络中的一条市域快速线。经过松江新城、佘山、七宝、漕 河泾、徐家汇、打浦桥、八佰伴、世纪大道等浦西、浦东主要商务、商贸核心区域。 1. 9号线客流量情况: 共设有26个站点 线路日客流972,000人次

2. 其乘客特征如下: 女性乘客比例较多,由于一段经过松江大学城,因此线路中高学历学生具有一定占比,此外25-34岁拥有较高个人月收入的白领人士人群较多 3. 以下为客流量信息:出现连接市郊地铁保障能力不足、客流量过饱的情况 为了缓解客流过饱和,11月17日起工作日早高峰7时30分至8时30分,上海轨交9号线在佘山、泗泾两站实施限流、跳停等措施,但根据澎湃新闻(https://www.doczj.com/doc/1d11996899.html,)记者现场了解的情况和市民反馈来看,新举措实施首日并没有取得实质性效果。这条穿越上海直达郊区松江并不断向郊外延伸的地铁,遇到了运营以业的一个瓶颈。 对此,一名长期从事交通运输规划研究工作的专家表示,出现连接市郊地铁保障能力不足、客流量过饱的 上 https://www.doczj.com/doc/1d11996899.html, 情况主要因地铁线路过长、运能预测不足、客流预测不准等原因所致,建议目前通过增加新列车来缓解客流过大。这一现象的背后,则是随着大城市不断扩大,郊区纷纷建起超大居住社区,这些居民的出行需求催生了地铁建到家门口,而地铁的建设又吸引了更多居民来此居住。于是,地铁通了,居民更多了,公交便利出行似乎陷入一个画圈似的困境。 上海地铁相关负责人表示,目前9号线地铁运力已达极限,没有可增加的新列车,预计2016年底新列车到货。 更多详情请访问媒力·中国官网:

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些? 大数据是目前最火热的名词之一,从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主:一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商;另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天,大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢? 十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告,作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM,过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普 惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二,总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文 尽管在大家眼中,甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名,但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。

5、SAP SAP推出了一系列分析工具,但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据,另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世,但同时也推出过一系列大数据产品,其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软 微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃,包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工

2016年上海地铁2号线客流量分析

2016年上海地铁2号线客流量分析 海轨道交通2号线是上海第二条地下铁路线路,于2000年6月11日开始运营。线路全长60公里,共有 30个车站,运营时间,单程最小运营时间92分钟,每天运营18小时11分钟,日客流达130万人次,成为国内单线运营里程最长,客流最大的轨道交通线路。该线从青浦区徐泾东站,经过有中华第一街之称的南京路,穿越黄浦江,到达浦东新区张江高科技园区,并且再续经唐镇、川沙等地,最后到达上海对外联络大空 港浦东国际机场,是连接上海过去和未来的纽带。 1.2号线客流量情况: 共设有30个站点,经过静安寺、南京西路、南京东路、陆家嘴、八佰伴等核心地标 线路日客流1,876,000人次 早晚高峰期以及节假日高峰期客流量可刷新历史客记录 2.其乘客特征如下: 女性乘客略多,整体线路乘客偏年轻化,单身特征更为明显 上

3.以下为客流量信息: 2号线部分站点客流增长迅速,为此,今后高峰时段,除广兰路站限流外,江苏路站、陆家嘴站和世纪大道站,如遇大客流也将实施限流措施。同时,上海地铁今年计划为8条线路增加运能,全路网增能6%。 目前尽管2号线所有可用列车已经全部上线,但运力矛盾仍非常突出。数据显示,近日早高峰时段2号线部分换乘枢纽站的客流明显增加。 其中江苏路站工作日早高峰换乘客流较春节前增长了14%,世纪大道站早高峰换乘客流较春节前增长了12%,陆家嘴站工作日晚高峰进出站客流都有一定程度的增长,其中进站客流增幅达到了5%;出站客流增幅达到了7%。 2号线江苏路站和世纪大道站在早高峰时段如遇大客流将采取限流措施:关闭部分自动扶梯、利用限流栏杆减缓乘客换乘速度。陆家嘴站晚高峰时段如遇大客流也将采取限流措施,乘客出行需预留一定时间。 目前上海地铁全网络客流排名前两位的是2号线和1号线,这两条元老线客流居高不下,但运力已达瓶颈。 为此,地铁方将实施技术改造,力争让两条线能再增加些运能以满足乘客需求。 更多详情请访问媒力·中国官网:https://www.doczj.com/doc/1d11996899.html,

好程序员大数据分析在企业运营中的作用

好程序员大数据分析在企业运营中的作用 好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构,在大数据+人工智能领域取得了显著的成果,基于已有的业绩,好程序员推出高端大数据培训班,想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试,才能进入,越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪,今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用,让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用,大数据成为一个封口,人员紧缺,具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。 现代社会企业竞争白热化,传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销,用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程,涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做,那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一:帮助企业分析目标客户 数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生,拥有一批真实用户后,根据这批核心用户的特征,可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同,可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值,甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 二:活跃率分析

活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比,根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道,一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍,僵尸粉是没用的,只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术:一个是主成分分析,其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分,并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化,因为不同指标有不同的度量尺度,只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。 三:发现访问路径 根据用户在网页上流转的规律和特点,发现频繁访问路径模式,可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类,一类是有算法支持,另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合,可以针对不同群体的路径分析,优化页面布局,提升转化率,减少用户流失风险。不仅运营部门,产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。 为卖出更多产品和服务,数据分析师通常会用到以下一些模型。 一、商品推荐模型 推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等,其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景,如旅行根据机票推荐酒店,情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题,如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中,需要根据业务场景、充分利用各种算法优点,设计混合推荐算法,提升推荐质量。 二、交叉销售模型

上海地铁车站客流建模

上海地铁车站客流建模 姓名:赵晗班级:机电111班学号:201110834136 摘要:在上海地铁施工之前,对上海地铁车站客流量进行数学建模,确保车站设计合理,保障乘客的安全,并且不会出现拥挤现象。 关键词:地铁车站合理设计数学建模乘客散布 Abstract:Before the Shanghai metro station was built ,we would have a mathemathical model for passenger volume at the station,which could ensure that the design of station was logical ,so that the passengers `safety could be ensured ,in addition, the station could not be crowded. Key words: subway station design logically mathemathical model passenger distribution 在上海地铁建设工程进入设计和施工阶段,其中的一个环节是地铁车站的设计。他一方面要考虑工程建设方面诸如环境、建筑材料、设备及资金的问题,另 一方面必须考虑设计的车站能够承受多大的客流量,并且还有考虑到,在已经建 成的车站内部,如何合理地配置设备,如自动检票机、楼梯的安置等。又如何地 对客流进行疏导,这是一个所谓的软件工程问题,引起了地铁公司管理层的重视。从管理的角度看问题,有关管理部门关心的问题是: (1)当前现有的各车站设计是否能承受未来的客流量。 (2)在设计好的车站中,自动检票机的个数、安置自动或者非自动的运转量 及所处地点等是否有利于疏导乘客且使车站的人口流动正常而不致发生混乱现象。 (3)地铁车站的上下客月台是否会发生拥挤不堪现象。地铁到站后,大量的乘 客下车后在已设计好的车站及设施下大约需要多少分钟基本疏散完毕。 上述问题必须在设计施工问题中及时发现或者解决,以便采取适当措施,例如,有可能发生拥挤的车站应扩大月台,增设自动检票机的出入口,等等。至少 不能等地铁完全通车之后才发现问题,否则出了问题后果不堪设想或者造成重新 设计施工从而在经济上遭受极大损失。这一切将引起地铁管理出现混乱。 由于地铁乘客人数是个随机变量,乘客流动状况本身也有一定的随机性,因 此“统计随机模型”将有助于该问题的解决。具体的设想是,在计算机上再现已 设计好的地铁车站各部分,然后对可能的客流量建立统计模型,按照模型所揭示 的规律,以点表示乘客实施在计算机上模拟客流状态,于是使研究人员与管理人 员能够观察到可能的客流量并对未来的情况作出科学的预测。 模拟的前期准备 在建立数学模型之前,我们必须有如下数据和资料: (1)上海地铁车站各层的平面设计图。 (2)每个车站出入的乘客总数(分早高峰、晚高峰、早低峰、晚低峰四个时期)。 在地铁尚未建立运行之前,这个量无法精确获得,但是我们可以通过上海市交通 局获得粗略的估计。 (3)车站内部设备的运行速度,包括出入口的流动速度、买票速度、检票速度、 自动扶梯运行速度等。 (4)乘客运行的一般规律。 数学模型的建立 上海地铁车站一般包括站厅层和站台层。站厅层在上,用于买票检票等,

2016年上海地铁11号线客流量分析

2016年上海地铁11号线客流量分析 海轨道交通11号线2007年3月1日正式动工建设。上海轨道交通11号线类似上海轨道交通10号线, 采取主线和支线两条线路,主线自嘉定北站至罗山路站,支线由花桥至嘉定新城站途径上海国际赛车场站,并与11号线 主线段在嘉定新城站并线。经过徐家汇商圈,龙华旅游景点,交通大学等上海著名地标。 1.11号线客流量情况: 共设有32个站点 线路日客流691,00人次 2.其乘客特征如下: 男性乘客比例较多,乘客以高学历青壮年居多,具有稳定收入,是社会消费品市场的中流砥柱。 上

3.以下为客流量信息:11号线将成上海地铁最长线路预计日均客流45万 上海地铁11号线二期(江苏路站—罗山路站)将于8月31日(本周六)首班车起正式投入载客试运营。届时,11号线运营总里程将达65公里,超过2号线成为沪上最长的在运营地铁线路。据运营方测算,二期试运营后,整条11号线客流预计在45万人次/天。 据介绍,11号线二期从江苏路站至罗山路站(除江苏路站)共12座车站,全线新增的换乘车站3座。其中,新增1座两线换乘车站——10、11号线交通大学站;2座三线换乘站——1、9、11号线徐家汇站和6、8、11号线东方体育中心站。至此,上海地铁全网络换乘车站已增至34座,其中四线换乘1座,三线换乘10座,两线换乘23座。 在11号线二期试运营后,上海地铁全网络运营线路总长462公里,而11号线也成为了沪上第六条穿越黄浦江的轨交运营线路。届时,11号线运营总里程将达65公里,超过60公里的2号线,成为沪上最长的在运营地铁线路。 11号线二期开通后与既有的11号线一期在江苏路站无缝连接。与之前不同,新的11号线整线全运营时段开行Y字形交路,具体为:安亭站~三林站、嘉定北站~罗山路站。而11号线全线的运营时间段为5:30~23:51。列车运行间隔,嘉定新城站到三林站工作日早晚高峰为5分钟,而嘉定北站~嘉定新城站、安亭站~嘉定新城站、三林站~罗山路站,工作日早高峰的间隔均为10分钟。 据运营方测算,二期试运营后,整条11号线客流预计在45万人次/天。其中,在高峰时段客流量较大的为上海交通大学站-徐家汇站区间,小时客流断面为2.5万人次。 更多详情请访问媒力·中国官网:https://www.doczj.com/doc/1d11996899.html,

上海地铁二号线路线

上海地铁二号线路线 徐泾东虹桥火车站虹桥2号航站楼淞虹路北新泾威宁路娄山关路中山公园江苏路静安寺南京西路人民广场南京东路陆家嘴东昌路世纪大道上海科技馆世纪公园龙阳路张江高科金科路广兰路唐镇创新中路华夏东路川沙凌空路远东大道海天三路浦东国际机场 上海地铁二号线目前全长18.319km,共有13个车站,其中有两个零换乘站,二号线通过静安寺、南京东路、陆家嘴等重要旅游区和商业区,在上海轨道交通网络中承担着东西向客流运输任务,自1999年开通以来,客流量不断剧增,日均客流量从运营初期的5千人增长到目前的50万人,如图1。二号线高峰小时的发车间隔也在不断减小,从运营初期的10分钟减少到目前的3分12秒。根据二号线客流增长速度及周边环境发展,至 2006年底二号线预测客流将达到日均客流60万人次左右。目前二号线的运输能力已经达到饱和,高峰时段内每节列车都已经达到了超饱和状态,还经常出现在高峰时段部分乘客上不了车的现象。因此,目前二号线的运输能力将无法满足客流增长的需求。本文将通过对目前二号线现有设备、列车编组、线路条件、车底运用情况进行分析,研究了限制二号线运输能力的几个主要因素并提出了提高二号线运输能力的措施。

1 影响地铁运输能力的因素及二号线现有运输能力分析 运输能力是指在采用一定的车辆类型、信号设备、固定设备和行车组织方法条件下,按照现有活动设备的数量和容量,轨道交通线路在单位时间内(通常是高峰小时、一昼夜或一年)所能运送的乘客人数。影响线路运输能力的因素主要有以下几个方面: (1)最小追踪间隔时间 在城市轨道交通系统中,线路的最小追踪间隔时间主要由列车进站运行时间、列车制动停车时间、列车停站时间以及列车加速出站时间四部分组成。根据目前二号线的ATC设备条件,区间最小追踪间隔时间可以达到2分30秒左右。 (2)折返站折返能力 列车折返能力不仅是确定城市轨道交通全线列车运输能力的 基础,也是整个城市轨道交通系统运营组织的关键,在工程设计阶段,折返能力的计算是确定车站配线,验算信号系统设计能力和确定列车运行组织方案的主要依据二折返站的折返能力是地铁线路通过能力 的一个重要环节,没有与线路相适应的折返能力,将直接影响着全线的通过能力,甚至限制线路能力的有效发挥。目前,二号线张江高科站和中山公园两折返站均采用站前折返方式,站前折返时,有固定折返线折返和交替折返线折返两种模式,目前二号线采用的是固定折返线折返模式,此种模式下列车平均折返间隔时间约为3分12秒,如图2:

最新上海轨道交通8号线客流量分析_图文(精)

最新上海轨道交通8号线客流量分析 海轨道交通8号线,又称杨浦线,是上海轨道交通第七条地铁,由上海地铁第四运营有限公司负责运营。 该线于2007年12月29日北段通车。此后,先后开通南延伸段、东方体育中心站、中华艺术宫站。该线北起杨浦区中原小区市光路,经过上海市中心人民广场,穿越黄浦江,到达浦东新区东方体育中心,最后到达闵行区浦江镇沈杜公路。截至2014年8月,该线全长37.4公里,共设30座车站,其中换乘车站9座,拥有殷行车辆段和浦江镇停车场2 个车辆段。 1.8号线客流量情况: 共设有30个站点

线路日客流934,000人次 2.其乘客特征如下: 女性乘客略多,年龄层集中在25-34岁,高学历、高收入白领及已婚人群特征显著 3.以下为客流量信息:东方网3月30日消息:上海地铁网络客流总量稳步上升,昨天全网总客流达668.3万人次。最为突出的是在工作日早高峰时段,相关线路(8:00-9:00客流最高区段满载率统计中:3号线、5号线、6号线、7号线、8号线均超过100%。 上 4月5日,清明小长假过后第一个工作日起,地铁6、8号线将升级高峰限流。地铁运营方昨天提醒相关站点乘客,届时不妨提前10分钟左右到站,或者在限流时段外进站,以免给出行上班带来不便。地铁6、8号线因为车体小、客流大,高峰时段超载运行、车厢拥堵、候车滞留状况极为严重。被网友称为“一头挑着大杨浦、一头挑着大浦江”的8号线更是早被冠以“小八的悲剧”之名。目前,两线年均客流增速均超过33%,6号线日均客流约28万人次,8号线则超过70万人次。两线高峰时段满载率超过120%,现有运能与实际运量不匹配。针对这种现状,4月5日起,地铁6、8号线将启动高峰限流升级方案,在原有限流模式的基础上,增加6号线东靖路站、8号线杨思站计划性限流方案。8号线成山路、江月路、航天博物馆等站将视现场客流情况,采取不定时的灵活限流措施。 具体实施方案如下: 8号线杨思站: 4月5日起,工作日早高峰时段7:15至8:45实施计划性限流,1号口限流采用只出不进的模式;2号口限流采用只进不出的模式,乘客们可从2号口的蛇形缓进通道进站候车。

全球|北美大数据企业Splunk、Palantir业务及产品分析

全球|北美大数据企业Splunk、Palantir业务及产品分析 Wikibon 统计了 2013 年全球大数据领域收入排名TOP 30 的公司,其中不仅包括 IBM、 HP 等传统综合 IT 企业,也包括 palantir、 inrix 等专注于特定领域数据分析的新兴企业,我们尝试对该 30 家公司进行归类分析,并探索各类别企业背后的一些共性的因素。传统 IT 企业。以IBM、 HP、 dell、 oracle 等企业为代表,该类企业具有完整的软、硬件产品线,并通过既有产品线、 hadoop 等开源计算框架的融合,迅速构建出综合性大数据解决方案。传统互联网企业。以 google、 amazon 为代表,本身具有雄厚的技术和资金支持,且数据源丰富,自身业务对大数据具有较强的需求。 传统咨询公司。以埃森哲、 BCG 等传统咨询公司为代表,作为咨询业务的延伸,依赖于对行业的理解,面向企业输出大数据实施方案以及承担相应的数据分析职能等。 新兴大数据企业。以 palantir、 splunk 等为代表,依赖于融合的计算框架和强大的技术实力,并叠加对特定行业的深入理解,提供相应的数据分析服务,典型的技术、行业认知驱动。 新兴大数据企业依靠技术、行业认知快速崛起 完成上述的分析后,我们再回到产业链本身,沿着数据源、

基础软硬件设施、数据分析三个核心环节进行归纳总结。 数据源:单一的数据源业务难独立存在 在营收排名靠前的大数据相关企业中,我们并未发现单纯聚焦于数据源环节的企业,我们判断在现阶段,数据源环节仍和数据分析等环节实现紧密绑定,难以独立存在,在未来从事单纯数据源业务的企业可能逐步出现。从数据来源来看,以美国市场为例,目前已经形成了企业自有数据、商业数据、第三方数据等多种数据融合、互通的良好局面。基础设施服务:云计算和大数据相互促进,基础软件市场空间有限 我们观察到,云计算产业的大规模发展为大数据产业的崛起奠定了扎实的底层基础,同时市场对大数据产业价值的认可,也进一步推动云计算产业的规模化部署,两者互为促进。在基础软件业务部分,传统的数据分析软件和基于 Hadoop、Nosql 的开源生态互为补充,开源软件部分,目前来看,Hadoop、 Nosql 商业化产品市场整体空间有限,且发展缓慢,且商业变现周期漫长。以从事 Hadoop 商业化产品开发的 Hortonworks 为例,该公司自上市以来营收增长乏力,股价持续下挫。数据分析:新兴大数据企业的孵化池 作为上层应用环节,数据分析市场占比在整体大数据产业中无疑是最大的,其在产业中占比同时也客观上反映了产业的发展成熟度,这里聚集了大量的新兴大数据公司,比如知名的 Palantir、 Splunk 等,我们分析发现该类成功

上海地铁2号线线路图

上海地铁2号线线路图 海地铁2号线(轨道交通二号线),目前全长18.319km,共有13个车站,其中有两个零换乘站,二号 线通过静安寺、南京东路、陆家嘴等重要旅游区和商业区,在上海轨道交通网络中承担着东西向客流运输任务,自1999年开通以来,客流量不断剧增,日均客流量从运营初期的5千人增长到目前的50万人。二号线高峰小时的发车间隔也在不断减小,从运营初期的10分钟减少到目前的3分12秒。根据二号线客流增长速度及周边环境发展,至2006年底二号线预测客流将达到日均客流60万人次左右。目前二号线的运输能力已经达到饱和,高峰时段内每节列车都已经达到了超饱和状态,还经常出现在高峰时段部分乘客上不了车的现象。因此,目前二号线的运输能力将无法满足客流增长的需求。本文将通过对目前二号线现有设备、列车编组、线路条件、车底运用情况进行分析,研究了限制二号线运输能力的几个主要因素并提出了提高二号线运输能力的 措施。 1.由以上的线路可进行途径的商圈分析:地铁2号线经过静安寺、南京西路、南京东路、陆家嘴、八佰伴等核心地标,贯穿上海东西方向 2.线路发展历程: 1995年12月,中山公园站至龙阳路站开工建设以来,1999年9月20日建成并开始试运营; 2010年2月14日,为配合东延伸段(张江高科站-广兰路站)建成试运营以及新老张江高科站的线路割接,张江高科至龙阳路站暂停运营10天;24日,东延伸段建成试运营。新张江高科站及龙阳路经新张江高科站至广兰路段启用;原张江高科高架车站及区间停用,截至2014年,原高架站体仍存在并作为上海轨道交通实训中 上

心使用。 2010年3月16日,西西延伸段(徐泾东站-淞虹路站)开通运营,其中虹桥火车站站为过站不停靠。2010年4月8日,东延伸段(广兰路站-浦东国际机场站)开通运营,采用非高峰运营模式。7月10日,东延伸覆盖早晚高峰。(需要在广兰路站下车转乘对面月台的列车)同年7月1日,西延伸遗留站虹桥火车站站开通运营。 2012年6月4日起,2/4/6/9四线转乘枢纽站世纪大道站实施新的转乘方案,部分时段内部分线路间的转乘需绕行以应对大客流。 3.建设意义:上海轨道交通2号线是上海第二条轨交线路,也是轨道交通中的的骨干线路之一。该线是连结上海东西交通的大动脉,连接起上海东侧的上海虹桥国际机场(虹桥2号航站楼站)和上海浦东国际机场(浦东国际机场站)两大机场,日客流量还曾达到160万人次并超过上海轨道交通1号线。 上海轨道交通2号线曾举办多次“书香2号线”公益阅读文化活动,相继推出“你捐图书我送学习”、“上车借下车还”两个公益阅读项目和“书香2号线地铁阅读指数”,获得社会广泛好评,获得捐赠图书近十万册,借书归还率超过70%。此外,还有“红色足迹—中国共产党党章历程展”等专题展览活动。 更多详情请访问媒力·中国官网:https://www.doczj.com/doc/1d11996899.html,

上海轨道交通12号线客流量情况

上海轨道交通12号线客流量情况 海轨道交通12号线(M12线)全长40.4公里,途经7个行政区,设有32座全部地下的车站。它是上海 城市轨道交通网络中串联上海西部与东北部的直径线,将成为纵贯中心城区“西南——东北”轴向的主干线。12号线西起闵行区七莘路站,途经徐汇区、黄浦区、静安区、虹口区、杨浦区这五大上海中心城区并最终到达工程终点浦东新区金海路站。12号线于2008年12月30日开工建设,东段(金海路站至曲阜路站)率先于2013年年底建成通车。[1]全线于2015年12月19日运营通车,未来将陆续与其线路上19个车站形成 换乘,称为上海轨道交通网络的“换乘之王”。 1.客流量情况:地铁12号线,共设有32个站点(换乘站13个)目前线路日客流200,000人次 2.线路概况:以金海路站起始至天潼路,经过北外滩、东外滩复兴岛开发区等多个重要区域新开通的西段贯穿淮海商圈、南京西路商圈等并途经一系列成熟居民区。 来自上海地铁运营方的数据显示,在刚刚过去的2月29日至3月4日一周5个工作日里,上海地铁全网客运量分别达到:1016万人次、1023万人次、1033万人次、1025万人次和1082万人次。其中,上周五(3月4日),5、6、11、12、13号线已刷新单线客流最高纪录;而一旦天气晴好,即便是双休日,网络日客流也能轻松超过800万人次。 上

此外,数据显示,随着去年12月19日12号线、13号线开通,两条线路的客流以及相关换乘车站的客流都出现了一定幅度的增长,2月26日、3月4日,12号线、13号线客流分别为57万人次、58.8万人次和35.6万人次、36.5万人次,接连创下各自线路的客流新高。据预计,随着时间的推移,两条线路的客流还有进一步增长的空间。 更多详情请访问媒力·中国官网:https://www.doczj.com/doc/1d11996899.html,

上海地铁12号线客流量

上海地铁12号线客流量 海轨道交通12号线(M12线)全长40.4公里,途经7个行政区,设有32座全部地下的车站。它是上海 城市轨道交通网络中串联上海西部与东北部的直径线,将成为纵贯中心城区“西南——东北”轴向的主干线。12号线西起闵行区七莘路站,途经徐汇区、黄浦区、静安区、虹口区、杨浦区这五大上海中心城区并最终到达工程终点浦东新区金海路站。12号线于2008年12月30日开工建设,东段(金海路站至曲阜路站)率先于2013年年底建成通车。[1]全线于2015年12月19日运营通车,未来将陆续与其线路上19个车站形成 换乘,称为上海轨道交通网络的“换乘之王”。 1.客流量情况:地铁12号线,共设有32个站点(换乘站13个)目前线路日客流200,000人次 2.线路概况:以金海路站起始至天潼路,经过北外滩、东外滩复兴岛开发区等多个重要区域新开通的西段贯穿淮海商圈、南京西路商圈等并途经一系列成熟居民区。 来自上海地铁运营方的数据显示,在刚刚过去的2月29日至3月4日一周5个工作日里,上海地铁全网客运量分别达到:1016万人次、1023万人次、1033万人次、1025万人次和1082万人次。其中,上周五(3月4日),5、6、11、12、13号线已刷新单线客流最高纪录;而一旦天气晴好,即便是双休日,网络日客流也能轻松超过800万人次。 上

此外,数据显示,随着去年12月19日12号线、13号线开通,两条线路的客流以及相关换乘车站的客流都出现了一定幅度的增长,2月26日、3月4日,12号线、13号线客流分别为57万人次、58.8万人次和35.6万人次、36.5万人次,接连创下各自线路的客流新高。据预计,随着时间的推移,两条线路的客流还有进一步增长的空间。 更多详情请访问媒力·中国官网:https://www.doczj.com/doc/1d11996899.html,

“中国大数据企业50强”权威发布

“中国大数据企业50强”权威发布华云数据强势入围 8月3日,由工信部中国电子信息产业发展研究院主办,中国大数据产业生态联盟承办的“2018中国大数据产业生态大会”在京召开,会上发布了“中国大数据企业50强”,大数据、云计算独角兽企业华云数据凭借丰富的方案经验和领先的技术优势强势入围。 “2018中国大数据企业50强”评选,是从企业规模、研发投入、创新能力、应用案例、产品及方案成熟度、投资及发展潜力等不同维度设置评价指标的综合体系,覆盖到了中国大数据产生态链上的各个重要环节。荣获“2018中国大数据企业50强”殊荣的企业,将作为大数据产业发展的龙头企业,引领中国大数据产业的健康快速发展,为我国从数据大国向数据强国的迈进贡献中坚力量。 华云数据获颁“2018中国大数据企业50强” (第二排右数第四位) 实际上,在2018中国国际大数据产业博览会上,华云数据企业级大数据服务就曾荣获2018领先科技成果奖。凭借在大数据和云计算领域的领先技术及优势,华云数据进入了人民创投、人民网舆情数据中心联合发布的《中国大数据独角兽企业TOP20榜》。 随着移动互联网的普及和工业互联网的发展,数据规模爆发式增长,大数据深刻改变着社会治理、经济发展和人民生活等多个领域,大数据创新创业风起云涌,大数据独角兽企业异军突起。近几年,凭借自主、安全、可控的云计算和大数据技术,华云数据集团在云计算、大数据领域硕果不断,拥有丰富的落地经验和实践案例。华云数据拥有从数据采集到数据分析、数据挖掘全线大数据解决方案,华云云计算平台可为整个大数据分析流程提供充分的支持。 华云企业级大数据服务采用数据湖完整体系,以自动化形式从源系统中提取各种数据,将数据汇总加载至数据湖中,保障异构数据源能够快速、鲜活地流入数据湖。而数据湖存储则采用大规模数据分布式存储,可实现全省性周期及全类型数据的存储,企业可通过平台对数据进行管理、分析和挖掘、探索。

最新上海地铁9号线客流量分析

最新上海地铁9号线客流量分析 海地铁9号线(轨道交通九号线)是由金山区的枫泾经松江、闵行、徐汇、卢湾、黄浦等区,穿越黄浦 江,至浦东新区杨高路,是上海市轨道交通网络中的一条市域快速线。经过松江新城、佘山、七宝、漕 河泾、徐家汇、打浦桥、八佰伴、世纪大道等浦西、浦东主要商务、商贸核心区域。 1.9号线客流量情况: 共设有26个站点 线路日客流972,000人次 2.其乘客特征如下: 女性乘客比例较多,由于一段经过松江大学城,因此线路中高学历学生具有一定占比,此外25-34岁拥有较高个人月收入的白领人士人群较多 3.以下为客流量信息:出现连接市郊地铁保障能力不足、客流量过饱的情况 为了缓解客流过饱和,11月17日起工作日早高峰7时30分至8时30分,上海轨交9号线在佘山、泗泾两站实施限流、跳停等措施,但根据澎湃新闻(https://www.doczj.com/doc/1d11996899.html,)记者现场了解的情况和市民反馈来看,新举措实施首日并没有取得实质性效果。这条穿越上海直达郊区松江并不断向郊外延伸的地铁,遇到了运营以业的一个瓶颈。 对此,一名长期从事交通运输规划研究工作的专家表示,出现连接市郊地铁保障能力不足、客流量过饱的 上

情况主要因地铁线路过长、运能预测不足、客流预测不准等原因所致,建议目前通过增加新列车来缓解客流过大。这一现象的背后,则是随着大城市不断扩大,郊区纷纷建起超大居住社区,这些居民的出行需求催生了地铁建到家门口,而地铁的建设又吸引了更多居民来此居住。于是,地铁通了,居民更多了,公交便利出行似乎陷入一个画圈似的困境。 上海地铁相关负责人表示,目前9号线地铁运力已达极限,没有可增加的新列车,预计2016年底新列车到货。 更多详情请访问媒力·中国官网:https://www.doczj.com/doc/1d11996899.html,

互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析 大数据营销 大数据营销是基于多平台的大量数据,依托大数据技术的基础上,应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业,又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集,以及大数据技术的分析与预测能力,能够使广告更加精准有效,给品牌企业带来更高的投资回报率。 大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间,通过合适的载体,以合适的方式,投给合适的人。 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据,首先帮助广告主找出目标受众,以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配,并最终完成广告投放的营销过程。 大数据营销,随着数字生活空间的普及,全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的,是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起,它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 多平台化数据采集:大数据的数据来源通常是多样化的,多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]。 强调时效性[2]:在网络时代,网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略,

它可通过技术手段充分了解网民的需求,并及时响应每一个网民当前的需求,让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。 个性化营销:在网络时代,广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向,选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今,广告主完全以受众为导向进行广告营销,因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方,关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时,广告内容有所不同,大数据营销实现了对网民的个性化营销。 性价比高:和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比,大数据营销在最大程度上,让广告主的投放做到有的放矢,并可根据实时性的效果反馈,及时对投放策略进行调整。 关联性:大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性,由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容,以及可知晓网民身在何处,这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。 大数据营销的实现过程: 大数据营销[3]并非是一个停留在概念上的名词,而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷,且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上,国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大

上海轨道交通早高峰通勤数据分析

上海轨道交通早高峰通勤数据分析报告 每天清晨,数以百万计的上海人搭乘地铁,短短数小时内完成了从居住到工作的大规模迁徙。每张票的刷卡进出都是一个数据点,汇聚成为亿万数据的背后,是城市人口的流动和城市运转的机理。复旦大学数据研究中心选取了上海轨交早高峰7-9点的数据进行分析,用大数据清晰呈现上海轨交通勤的全貌。 一、 上海轨交早高峰通勤概况 可以看出,在工作日早高峰(7-9点),两个小时内上海轨交进站达110万人次,出站达95万人次,进站人次比出站人次多出15万,表明早高峰期间的进站压力略大于出站。在早高峰同一时间段内(7-9点),工作日进站人次110万,周末进站人次40万,工作日进站人次是周末的2.7倍。对比整个上午(6-12点)的数据,工作日早高峰进站人次占整个上午的60%,而周末早高峰进站人次仅占整个上午的40%。这表明在工作日,早高峰的客流量无论是绝对数量还是集中程度均远远高于周末。 二、 各时段进出站人次变化趋势 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 1400000 1600000 1800000 2000000 工作日早高峰周末早高峰工作日6-12点周末6-12点 1109486 408163 1914919 1130697 956846 322787 1815742 1004305 单位:人次 上海轨交日均早高峰进出站人次 日均进站数日均出站数

可以看出,工作日的进站人次从上午6:00起逐渐攀升,至7:30-7:59、8:00-8:29达到顶峰,半小时内分别进站32万人次及35万人次,8:30之后进站人数逐渐回落。而出站人数在上午8:30之前始终低于进站人数,7:30-7:59进站出站净流入达到最大为14万人次,8:00-8:29进站出站差距缩小。8:30-9:00出站人次达到顶峰,半小内出站高达39万人次,出站人次首度超过进站,净流出达到14万人次。9:00之后出站人数急剧下降,表明大多数人通勤到达时间在9点以前。出站顶峰8:30-9:00比进站顶峰7:30-7:59和8:00-8:29延后0.5-1小时,表明大多数人日常地铁通勤时间在单程0.5-1小时之间。 上图为周末上午(6-12点)各时段进出站人次对比。与工作日相比,周末进出站的变化趋势呈现出截然不同的形态。进出站人次从上午6:00起缓步攀升,进站人次至8:00-8:29达到顶峰为11.8万人次,出站人次至8:30至8:59达到顶

大数据分析:最难的不是分析,而是大数据

大数据分析:最难的不是分析,而是大数据 每一个企业需要将他们的基础数据进行分析和甄别,在此基础上,对数据进行不同层次和结构的分类。原因如下: 数据深度融入在商业的各个环节 现代企业逐渐意识到,纷繁复杂的数据固然重要,而这些数据是否真的被企业职工运用,并对其工作产生了相关性的影响,才是企业领导所看重的。不同的层级岗位和职位角色都需要做出正确的决策,而良好的决策必须是基于用户数据所提出的。因此,不仅仅是数据科学团队,从产品部门到客户服务部门,再到销售等各个部门都应该获得这些数据资源和信息。

在现代企业中,对数据的处理还仅仅是在每个月的全体会议上查看各项指标还远远不够。组织必须要将数据驱动纳入到决策制定中。以现代营销团队为例。营销人员有大量的丰富的数据可供他们自由支配,尤其是在智能手机,平板电脑,社交媒体平台爆炸式普及的今天,这样,一个品牌可以远距离地与观众互动,并了解顾客的相关信息。如果所有的这些数据被收集到一个中心位置,进行数据分析,那么对客户的长期行为分析并进行消费预判则成为了可能。同样地,根据这样的方法,其他部门,如销售、产品和客户服务部门也能获得前所未有的数据量。 零碎数据共同形成宏观趋势判断 如今,数据在各个行业和企业扮演着越来越重要的角色,企业应该将数据视为机会。每个数据集——CRM、CMS、ERP、营销软件,都包含大量信息和基础数据。现在或许看起来很微小,可是对数据深入的挖掘和分析将会给企业带来巨大的财富。而在现实生活当中,由于不可能预先知道哪些数据很重要,所以企业需要收集尽可能多的数据,这样即使市场环境发生大的改变,企业也能够做出合理的预判和尽可能贴近市场的决策。

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