# big data final

**Repository Path**: NFUNM026/big-data-final

## Basic Information

- **Project Name**: big data final
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: 其他
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2019-07-01
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 大数据期末项目 | 缓解广州地铁拥挤小程序
### 上午班F组 & 小组成员：
|学号  | 姓名|
| -- | -- |
| 171013065    |  莫文俊  |
| 171013009   |陈熙    |
| 171013093  |  叶倩晖  |
|  171013044  |   梁嘉颖 |
|  172015334  |   杨玉杏 |
|   171013026 |  黄嘉慧  |

---
## 项目摘要

>一款微信/支付宝小程序，它以颜色深浅来呈现广州地铁线路拥挤程度，并为乘客推荐其他出行路线方案避开大人流，小程序内设商城，出售广州地铁周边商品，会通过积分或发放优惠卷的方式鼓励选择除最优路线外的其他推荐路线实现分流。同时小程序还具备地铁通知和乘客反馈功能。项目帮助地铁引导客流，保障客流安全，提高运营质量，帮助乘客更好规划乘车安排，方便乘客出行，推进落实智慧交通。

---
## A.业务问题/用户(人)痛点 与 数据化 --> 项目存在的必要性和合理性
### 问题分析（数据产品介绍）
#### 领域: 轨道交通领域
- 执行场景：广州地铁客流量日均超百万人次，站内拥堵问题亟待解决，前期以广州部分线路为试点，后期在全广州使用
- 目标客户群：广州地铁乘客 
#### 问题:
- 地铁过于拥挤，站内通行存在巨大隐患
- 广州地铁的拥挤程度会影响上班族和学生族的出行时间以及出行心情。在一定程度上造成不便。
- **项目达成成果**
收获85%以上的广州地铁乘客为固定用户，地铁拥堵得到明显缓解，乘客出行效率提高
#### 方法: 
通过设计一个小程序，以红绿灯的形式，将广州地铁线路图收录且每个站点以红绿灯的形式出现，如果该站点出现红灯的情况则表明该路线拥挤，乘客可以考虑搭乘方式，如果是绿灯的情况则表明该路线顺畅。黄灯则表明该线路拥挤程度一般。

### 利益相关方问题（3C）-->项目涉及对象，如何接触

#### 1. 数据提供者：上门拜访，电话、邮件联系
- 通信公司 ———— 乘客的手机位置信息
- 交通运输局 ———— 地铁人流数据，往年数据
- 地铁公司 ———— 地铁线路图，地铁人流数据，车厢数据，其他地铁数据
- 政府数据部门 ———— 地铁的相关数据，北斗卫星交通数据
- 高德地图API ———— 地图数据

#### 2. 数据收集者：上门拜访，电话、邮件联系
- 大数据处理公司 ———— 抓取、处理数据
- 地铁公司 ———— 实时收集地铁站内人流数据

#### 3. 技术提供者：
- 大数据处理公司 ———— 处理数据的能力
- 技术专员 ———— 小程序开发技术

#### 4. 投资者/合作伙伴：上门拜访，电话、邮件联系
- 银行 ———— 贷款
- 财务公司 ———— 投资
- 天使投资 ———— 资金支持
- 技术公司 ———— 合作提供数据支持
- 阿里巴巴集团/腾讯公司 ———— 合作提供数据+资金支持

#### 5. 服务对象：
- 地铁乘客，通过广告推广和地铁站宣传让乘客接触到小程序

#### 6. 其他：上门拜访，电话、邮件联系
- 政府部门 ———— 扶植、推进小程序开发、运行

### 数据化分析

#### 1.大数据来源:

- 通讯公司检测的数据流量实时分布图（使用热力图来显示热量，寻找手机信号热量源）：向通讯公司合作商谈可否取得显式数据流量，并且结合热力图分析来得出手机信号密集的地方为拥挤堵塞，手机信号疏散的地方为畅通无阻，从而可为出行方案的制定提供显式实时跟踪条件）

- 广州总地铁出入闸的数据流量记录（根据在中国铁路广州局集团有限公司公开发布的地铁实时交通出入闸人数来判断地铁运行高峰期与低谷期，找到每条线路在不同时间段的人流量变化，为出行路线政策的制定来进行合理规划）

- 广州地铁路线图分布（包括在建与在运行线路，根据不同线路的颜色规定图，来选择合理的颜色分布来显示出行的拥挤程度，这是基于整个程序的模板，所有在此之上的设计都要遵循已有的路线规划）

- 接入 腾讯 GPS 地图（拥有最全面的地图系统可以省去很多在技术上面的限制，使用其提供的地铁实时 API 接口，可以更加容易地获取到出行地人流量高峰期与低谷期，为合理路线的规划提供重要的外来接口支撑）

#### 2.增值:

- 计算/确定人流密集度（这是个非常重要的硬性指标，基于此指标才能够实现合理路线规划）

- 实现合理路线的规划（这是本项目的重点，旨在提高人们出行的效率与获得良好的使用） 

- 对人流量的拥挤与疏通提供了一定的预测分析，可以预判将要出行的路线是否合理以及是否需要更改既定路线

- 根据用户的使用体验来获得反馈意见，为版本的进一步优化提供依据

---
## B.产品典型(路线): 解决方案的样态

### 产品原型选择

1. 深圳地铁车厢拥挤度智能显示系统
2. “查地铁”微信小程序
3. 广州地铁乘车码微信小程序、广州地铁plus微信小程序
4. 深圳地铁e出行微信小程序的购票功能
5. 北京地铁拥挤度查询系统
6. 导航类APP的线路推荐功能

### 产品典型（线路）选择

![](https://images.gitee.com/uploads/images/2019/0703/031009_215cc385_1829829.png "屏幕截图.png")

### 功能/特色(Feature)总览 --> 创新点 / 数据化分析/ 增值

**功能总览**

- 在手机小程序上实时智能显示车厢拥挤度
- 乘客输入起点和终点，小程序路线规划/推荐
- 根据推荐线路不同划分奖励等级，鼓励选择除最优路线外的其他推荐路线实现分流
- 乘车积分，发放优惠券，为用户提供乘车优惠，鼓励用户使用小程序付款码乘车
- 积分商城，出售广州地铁周边商品
- 地铁通知、提前购票、乘客反馈

#### 功能/特色 A——车站/车厢内人流疏导指引 (最重要)

*   创新点：在站内打开小程序，人流密集程度会以颜色标记，乘客可根据颜色显示，往车站/车厢内人流稀疏的方向走。
*   数据化分析：实时采集站台乘客手机信号源数据和每趟列车上的每个车厢的乘客载重量数据，结合起来做成实时人流热量图，动态显示站台与车厢内的实际人流（拥挤）情况
*   增值：引导客流，合理配置车厢人流，提高车厢率和运营效率；疏缓车站内客流拥挤，减小因人流拥挤而造成的安全隐患；减轻人工疏导人流的压力，减少人工使用成本

#### 功能/特色 B——出行线路/方案推荐 (次重要)

*   创新点：以颜色标记每条线路与每个站点的人流拥挤情况，根据地铁不同线路的拥挤情况，为乘客推荐最合适的、最快捷的地铁线路乘坐方案，实现地铁人流分流
*   数据化分析：实时采集地铁出入闸的数据流量数据和移动信号源数据，并结合详细的地铁线路图和列车运行情况数据，与颜色动态显示每条线路和每个站点的人流状态，计算出最合适乘客出行的线路方案。利用乘客手机定位、高德地图API和北斗卫星交通数据，规划路线。
*   增值：合理规划乘客出行线路，提高乘客出行效率，同时对地铁线路实行分流，舒缓地铁拥挤

#### 功能/特色 C——小程序积分商城（积分/优惠券）(重要)

*   创新点：通过使用小程序支付、完成推荐路线/站内最佳指引走向等集积分，兑换奖励或乘车优惠劵的方式，来鼓励乘客自主舒缓人流
*   数据化分析：通过小程序账户支付信息数据，以及程序API数据等，根据用户的使用情况，分配积分
*   增值：增加乘客的自主分流，舒缓地铁线路的人流压力；增加用户对产品的客户量，增强客户对产品的黏性、活跃度

---
## C.项目挑战与解决方案

**项目风险**：
  > 项目数据源于多方，可能存在某一方不同意提供数据，数据获取难度过大
  > 项目数据采集处理方面技术要求，资金投入大，可能存在资金链断裂的风险  
  > 在收集数据的时候，人们可能会担心他们的个人隐私问题，用户会有一定的程度上害怕他们的个人数据被收集，并且在有意或无意之间被用作其他用途，会威胁到用户的个人隐私问题。即使是匿名化，也存在一定的风险，因为在大数据时代下，随着数据量和种类的增多，大数据会促使数据内容的交叉检验，个人隐私无法真正地被保护。

**项目人员能力及合作关系**：

  > 聘请开发技术人员设计APP小程序，结合大数据、高清视频、云计算、物联网、移动互联等这些技术，通过与移动公司合作，获取相关数据进行分析，产出成果，再加上乘客与地铁交通人员的配合，共同去使用小程序。

**项目技术工具和能力**:

  > 通过数据流量检测，地铁出入闸的数据记录等数据收集进行快速检索、精准定位，高效运用大数据技术，开发应用并开展项目计划。

**项目数据政策丶法律丶伦理**：

  >- 2018年7月1日 广州实施“开四停四”政策以来，外地车都到外围停车后改乘地铁接驳，导致地铁更加拥堵。为了解决城市空间和城市人口的快速发展带来的城市拥堵问题,政府大力投入发展城市公共交通,鼓励倡导人们搭乘公共交通出行。
  >- 实地采集、统计客流数据,对站点和地铁班次的推算结果进行验证,保证方案的可靠性。为地铁规划和调度提供决策支持。未来，车厢拥挤度智能显示系统、智慧客服系统等创新技术将陆续投入使用，进一步提升运营质量，方便市民顺畅出行。
  >- 在伦理方面上，不必担心专家的消亡，数据科学家的崛起。因为大数据人才会与他们一样身居高位，他们的主导地位会发生改变。数据科学家的判断建立在相关关系的基础上，不会受偏见和成见的影响。但专家的存在也很有必要，他们多年的经验，加上数据科学家，两者相辅相成，互相配合，会摩擦产生出更明智的决策。

---
OVER

---
![广州地铁线路图](https://images.gitee.com/uploads/images/2019/0703/114113_767f2073_1831543.gif "在这里输入图片标题")