出租车数据分析 一、实验简介图片来自pixabay.com出租车是我们生活中经常乘坐的一种交通工具，但打车难的问题也限制了我们更好地利用这种交通方式。在哪些地方出租车更容易打到？在什么时候更容易打到出租车？本课程将基于某市的出租车行驶轨迹数据，带你学习如何应用Spark SQL和机器学习相关技巧，并且通过数据可视化手段展现分析结果。1.1 知识点Spark DataFrame操作Spark SQ
一、项目概述根据出租车的运营数据，针对客户旅途时间展开分析与建模，对客流趋势及区域分布进行分析，对出租车历史数据进行分析，为客户预测预计到达时间等过程设计：提出问题 理解数据 数据清理 数据分析 得出结论重要字段说明 ：编号： id出租车类型： vendor_id上车时间： pickup_datetime、下车时间： dropoff_datetime、乘客数量： passenger_count 、
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2023-06-07 19:42:31
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# Kaggle纽约出租车数据分析
## 简介
Kaggle是一个非常受欢迎的数据科学竞赛平台，提供了大量的数据集供数据科学家和机器学习工程师使用。其中，纽约出租车数据是一个非常有趣和有挑战性的数据集，可以用于分析和预测纽约市的出租车行为。本文将介绍如何使用Python和pandas库来对Kaggle纽约出租车数据集进行分析。
## 数据导入
首先，我们需要导入所需的库并加载数据集。这里使
原创
2023-09-06 11:05:31
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# 出租车数据分析 Spark 实验
## 引言
随着城市交通的不断发展，出租车成为了人们日常生活中不可或缺的交通工具之一。在出租车运营过程中，会产生大量的数据，例如乘客上下车的时间、地点，行驶距离、时间等等。这些数据对于城市交通规划和出租车运营管理非常重要。本文将介绍如何使用 Spark 进行出租车数据分析的实验，并通过代码示例详细说明。
## 数据集介绍
我们使用的数据集是一个包含了纽
原创
2023-09-10 11:26:41
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今天给大家分享第三个kaggle竞赛项目，纽约出租车价格预测New-York-City-Taxi-Fare-Prediction。这个项目的特点是给到我们的数据集比较大，有5.3G，数据总量是5400W行。不过我们在做这个项目的时候并不需要这么多的数据量，下面我们就一起来看一下这个项目。Part1.数据导入和初步分析首先导入我们的数据集，由于数据量过大，我们只导入前500W行的数据进行建模。imp
旧金山历史最为悠久的出租车公司Flywheel向联邦法院递交诉状，指控Uber所采用“掠夺性定价策略”，导致了打车行业引发“逐底竞争”。近日，Uber在旧金山遭到老牌出租车公司Flywheel的起诉，指控其利用手中的庞大资本展开掠夺性定价，排挤竞争对手。Flywheel，前身即Desoto出租车公司，只是在最近进行了更名。在起诉书中，Flywheel从多方面对Uber乘坐服务大加指控。Flywhe
原文链接：http://tecdat.cn/?p=7553数据Reddit用户imjasonh和fhoffa解析了原始数据 ，该模式如下所示：每次骑行都有非常具体的上/下车位置以及开始/结束时间的详细信息。下面显示了一个示例：我们留下了158,320,608个出租车行程的数据集，分为32,654个不同的起点/终点。自1987年以来...
原创
2021-05-20 21:50:26
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=7553数据Reddit用户imjasonh和fhoffa解析了原始数据 ，该模式如下所示：每次骑行都有非常具体的上/下车位置以及开始/结束时间的详细信息。下面显示了一个示例：我们留下了158,320,608个出租车行程的数据集，分为32,654个不同的起点/终点。自1987年以来...
原创
2021-05-20 21:50:25
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案例描述 项目概要 项目背景： 随着互联网的深入发展，打车再也不是乘客呆呆的站在路口等待车辆的经过。随着各种打车软件的发展，打车可以足不出户，就可以约到自己想要搭乘的汽车。本实验主要是来探究生活中存在的打车难的问题，这个问题限制了我们有些时间的出行，有时浪费了我们大量的时间。在哪些地方容易打车，什么时候的车更容易搭乘，这是我们要着手解决的问题。 建设目标： 为了乘客能够高效，便捷的搭乘到出租车。本
继续上周的数据实战-本周主要围绕出租车GPS展开一、从出租车GPS数据中提取乘客出行OD1. 数据清洗：是对数据进行检查和校验的过程，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。出租车数据包括：车辆编号，时间数据，位置数据，载客信息。出租车GPS数据可能存在一些异常数据，这些异常数据会影响我们对OD信息提取的效果。所以在提取OD信息之前，要先剔除异常数据。1 # 对data进行排序，排序的依据是先对
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2023-09-11 17:46:29
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基于出租车GPS轨迹数据的研究：出租车行程的数据分析
原创
2022-11-28 10:10:46
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一、功能实现 订单管理（代驾）里包括订单条件查询、创建订单、需求确认、业务取消、编辑订单、复制订单、作废订单、订单详情、生成路单等功能模块。订单维护：见下图，是订单管理模块维护实现界面。根据查询条件进行过滤 根据订单管理列表提供的查询条件，可以根据不同的查询条件组合进行过滤； &
案例1：原文链接： http://tecdat.cn/?p=3825互联网+下不同时空如何建立合适的指标分析出租车“供求匹配”的程度？由于出租车供求匹配，以及一系列的补贴方案涉及到可行性的问题，我们采用出租车轨迹数据做出相应的解答。（数据样例可参考原文）出租车上下客高峰期查看不同城市的出租车上下客高峰期的时间段。从深圳市的上下车比例来看，凌晨左右有一定的客流...
原创
2021-05-12 14:47:12
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一、项目介绍 1.项目名称 自行车租赁系统2.项目简介 自行车租赁系统是为客户服务的自行车租赁管理系统， 可用于用户注册登录借车还车使用，根据用户借车租车时间自行计算花费 3.项目环境 该系统用Python语言编写， 使用Django框架 数据库使用MySQL数据库服务 二、系统功能模块设计 1.系统模块图 自行车租赁系统由前台和后端组成，两者之间界面独立无链接连接，以保证数据安全， 2.系统模块
案例1：原文链接： http://tecdat.cn/?p=3825互联网+下不同时空如何建立合适的指标分析出租车“供求匹配”的程度？由于出租车供求匹配，以及一系列的补贴方案涉及到可行性的问题，我们采用出租车轨迹数据做出相应的解答。（数据样例可参考原文）出租车上下客高峰期查看不同城市的出租车上下客高峰期的时间段。从深圳市的上下车比例来看，凌晨左右有一定的客流...
原创
2021-05-20 18:46:07
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最近我们被客户要求撰写关于出租车的研究报告，包括一些图形和统计输出。通过解析原始数据 ，得到模式如下所示数据 每次骑行都有非常具体的上/下车位置以及开始/结束时间的详细信息。 下面显示了一个示例 ： 我们留下了158,320,608个出租车行程的数据集，分为32,654个不同的起点/终点。01020304自1987年以来，位于东79街和约克大街的出租车站一直
原创
2023-05-17 13:11:30
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文章目录计算出10月1日这天每小时的载客量计算出10月1日这天超速（超过120）的车辆，超速的次数，超速的详细时间计算出10月1日这天全天停运的车辆计算出10月1日这天载客次数超过10次的车辆，载客总次数，载客详细时间。计算出10月1日这天连续与运行12小时一以上的车辆计算出10月1日载客次数大于10月2日载客次数的车辆计算出10月1日上班10月
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2021-12-01 10:06:30
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计算出10月1日这天每小时的载客量CarMapper:package com.hadoop.map;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import java.io.IOException;publi
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2022-01-18 10:09:57
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打车软件为何没有火起来？就这个问题我谈谈自己的观点。首先从打车软件解决的需求谈起，打车软件主要解决了两大需求： 1.需要打车用户打不到车的问题 在一线城市的比较繁华的路口，由于打车需求巨大，用户很难打车，往往好不容易看到一辆的士，却永远都是有人状态。 当去到一个陌生的地方，不知道哪里可以快速的打的到车
将数字3.14用变量pi绑定；将pi变量转为整数，用变量i绑定；将pi变量与i变量相减，结果用变量f绑定；1、判断f是否等于0.14？为什么？2、删除所有的变量(用交互模式来做)分三次输入当前的时间：小时，分钟，秒在终端打印此时时间距离0:0:0过了多少秒输入两个整数，分别用变量x,y来绑定1)计算这两个数的和，并打印结果2)计算这两个是的积，并打印结果3)计算x的y次方并打印结果输入一个季度1～
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2023-09-18 03:42:50
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