网约车安全信息管理平台的设计与实现
这是一篇关于网约车,数据管理,安全事件管理的论文, 主要内容为近年来网上打车行业快速发展,网约车服务基本覆盖了我国各大城市,青年人几乎人手一份打车APP。伴随着网约车服务订单量的井喷式增长,网约车的各类安全隐患和事故也随之增长,成为该行业急需处理和整治的症结所在。同时,与网约车相关的各类数据量也变得日益庞大,难以管理,网约车安全信息管理平台随之应运而生,用以管理各类与网约车行程和安全事故相关的数据。网约车安全信息管理平台围绕数据处理和安全操作两大核心,是集数据可视化、个性化数据提取、数据清洗标识、和车单判责等功能为一体的数据操作管理平台。本文结合了网约车行业当前的发展状况,对网约车公司内部对数据管理的实际需求进行了详细的分析,对网约车公司判责流程和工作人员处理安全事件流程中影响工作效率的痛点进行了深入的了解和总结,由此设计出平台的功能结构和整体框架。平台采用前后端分离的开发方式,选取了前端Vue全家桶+Echarts和后端Spring Boot+My SQL的技术组合,结合相关语音识别、图像识别等算法对数据进行清洗、标注处理,以此来实现平台系统的全部内容。通过分析和设计,将平台分为综合管理模块、数据展示模块、车单信息操作模块、安全规则定制模块和安全判责模块五个部分,本文按照软件工程生命周期的顺序并结合E-R图、类图、流程图等图表对该平台项目各部分进行了详细的分析和阐述,对项目的实现和测试内容进行了展示和说明,最后对项目本身的发展进行了猜想和展望。本项目所有模块的功能均已基本实现,项目本身已在本人实习的公司实际运行和使用了,经过系统的验证,网约车安全信息管理平台满足了用户的需求,符合用户对产品的期望,平台实现了对网约车数据的有效管理,切实提高了用户的工作效率。同时,当前版本实现的网约车安全信息管理平台整体的设计和运作流程也是在网约车数据管理和安全事务处理方面的一次探索和尝试,希望能为他人在此方面提供经验和借鉴。
网约车用户出行行为分析及需求预测——以海口市为例
这是一篇关于网约车,行为分析,需求预测,LSTM神经网络,CNN神经网络的论文, 主要内容为近些年来,随着城市化进程的加快以及公共交通系统的发展,可供居民选择的出行方式越来越多:公共汽车、私家车、地铁、网约车、共享单车等。以这些出行方式为基础,结合搭载在其上的硬件设备获得的卫星导航信号等相关数据,应用先进的物联网,大数据等技术,人们可以对使用这些出行工具的用户进行行为分析和研究,获得用户的出行行为以及需求特点。从而解决城市的交通以及规划等问题,促进城市的发展,提高居民的生活质量和幸福指数。在以上多种出行工具中,网约车,作为一种新兴的出行方式,在近几年积累了海量的用户,得到了社会的普遍认可和国家相关政策的大力支持,解决了传统出租车和用户之间的信息不对称等问题。不过,当下对于网约车用户相关的出行行为分析较少,而且随着越来越多的用户和司机的加入,很多城市的一些区域在某些时间段出现了叫车难,排队时间长等问题。如何利用网约车历史订单数据,对网约车用户的出行行为进行分析研究,以及对某些区域的网约车用户需求进行预测就成为了相当重要的研究方向。本文以海口市为例,利用滴滴网约车订单历史数据,天气数据对网约车用户出行行为以及需求预测进行研究分析。主要研究内容如下:1、数据预处理工作——获取网约车订单数据;搭建爬虫系统爬取订单日期范围内对应的天气数据;对上述数据进行数据清洗、格式转换、数据整合等工作,得到预处理后的完整的订单数据。2、网约车用户出行行为分析工作——预处理后的网约车订单数据进行统计以及可视化分析,分析网约车用户需求量在不同时间、不同区域、不同环境下的数量以及变化趋势等。为后文网约车用户出行需求量的预测做基础工作。3、需求预测的模型构建工作——基于已完成的相关可视化分析得到的直观结果进行网约车用户出行需求的预测。首先进行特征选择的工作,探究不同变量对于需求量的影响比重;然后提出使用LSTM与CNN并行组合模型来实现网约车用户出行需求预测的工作,并且利用预处理后的订单数据来确定最优参数和模型的整体结构;最后进行对比实验,实验结果证明本文构建的需求预测模型准确度优于传统的单特征LSTM预测模型,串行多特征LSTM预测模型。本文研究工作对于网约车公司的运营,城市公共交通系统的规划等方面有较强的实际意义。
网约车安全信息管理平台的设计与实现
这是一篇关于网约车,数据管理,安全事件管理的论文, 主要内容为近年来网上打车行业快速发展,网约车服务基本覆盖了我国各大城市,青年人几乎人手一份打车APP。伴随着网约车服务订单量的井喷式增长,网约车的各类安全隐患和事故也随之增长,成为该行业急需处理和整治的症结所在。同时,与网约车相关的各类数据量也变得日益庞大,难以管理,网约车安全信息管理平台随之应运而生,用以管理各类与网约车行程和安全事故相关的数据。网约车安全信息管理平台围绕数据处理和安全操作两大核心,是集数据可视化、个性化数据提取、数据清洗标识、和车单判责等功能为一体的数据操作管理平台。本文结合了网约车行业当前的发展状况,对网约车公司内部对数据管理的实际需求进行了详细的分析,对网约车公司判责流程和工作人员处理安全事件流程中影响工作效率的痛点进行了深入的了解和总结,由此设计出平台的功能结构和整体框架。平台采用前后端分离的开发方式,选取了前端Vue全家桶+Echarts和后端Spring Boot+My SQL的技术组合,结合相关语音识别、图像识别等算法对数据进行清洗、标注处理,以此来实现平台系统的全部内容。通过分析和设计,将平台分为综合管理模块、数据展示模块、车单信息操作模块、安全规则定制模块和安全判责模块五个部分,本文按照软件工程生命周期的顺序并结合E-R图、类图、流程图等图表对该平台项目各部分进行了详细的分析和阐述,对项目的实现和测试内容进行了展示和说明,最后对项目本身的发展进行了猜想和展望。本项目所有模块的功能均已基本实现,项目本身已在本人实习的公司实际运行和使用了,经过系统的验证,网约车安全信息管理平台满足了用户的需求,符合用户对产品的期望,平台实现了对网约车数据的有效管理,切实提高了用户的工作效率。同时,当前版本实现的网约车安全信息管理平台整体的设计和运作流程也是在网约车数据管理和安全事务处理方面的一次探索和尝试,希望能为他人在此方面提供经验和借鉴。
网约车安全信息管理平台的设计与实现
这是一篇关于网约车,数据管理,安全事件管理的论文, 主要内容为近年来网上打车行业快速发展,网约车服务基本覆盖了我国各大城市,青年人几乎人手一份打车APP。伴随着网约车服务订单量的井喷式增长,网约车的各类安全隐患和事故也随之增长,成为该行业急需处理和整治的症结所在。同时,与网约车相关的各类数据量也变得日益庞大,难以管理,网约车安全信息管理平台随之应运而生,用以管理各类与网约车行程和安全事故相关的数据。网约车安全信息管理平台围绕数据处理和安全操作两大核心,是集数据可视化、个性化数据提取、数据清洗标识、和车单判责等功能为一体的数据操作管理平台。本文结合了网约车行业当前的发展状况,对网约车公司内部对数据管理的实际需求进行了详细的分析,对网约车公司判责流程和工作人员处理安全事件流程中影响工作效率的痛点进行了深入的了解和总结,由此设计出平台的功能结构和整体框架。平台采用前后端分离的开发方式,选取了前端Vue全家桶+Echarts和后端Spring Boot+My SQL的技术组合,结合相关语音识别、图像识别等算法对数据进行清洗、标注处理,以此来实现平台系统的全部内容。通过分析和设计,将平台分为综合管理模块、数据展示模块、车单信息操作模块、安全规则定制模块和安全判责模块五个部分,本文按照软件工程生命周期的顺序并结合E-R图、类图、流程图等图表对该平台项目各部分进行了详细的分析和阐述,对项目的实现和测试内容进行了展示和说明,最后对项目本身的发展进行了猜想和展望。本项目所有模块的功能均已基本实现,项目本身已在本人实习的公司实际运行和使用了,经过系统的验证,网约车安全信息管理平台满足了用户的需求,符合用户对产品的期望,平台实现了对网约车数据的有效管理,切实提高了用户的工作效率。同时,当前版本实现的网约车安全信息管理平台整体的设计和运作流程也是在网约车数据管理和安全事务处理方面的一次探索和尝试,希望能为他人在此方面提供经验和借鉴。
C网约出行平台服务营销策略研究
这是一篇关于共享出行,网约车,服务营销,7Ps,营销组合的论文, 主要内容为网约车作为一种高效智能的共享出行方式,逐步被越来越多的人开始接收和习惯。在发展之初,大部分网约车靠补贴占领市场,后来随着相关政策制度的不断完善以及平台技术的持续升级,网约车平台将逐步向着合规化、精细化运营发展。C出行作为有车企背景的出行企业典型代表,最开始以B2C自有车队形式入局专车市场,后来为进一步拓展市场,保证运力和控制成本,采取了B2C与C2C相结合的形式,不过这也给服务统一管理带来了问题与挑战,面对激烈的市场竞争,C出行应如何把供给端的优势变成规模增长的优势,如何在拓展市场的同时又保证服务,这都成了其面临的难题。本文主要以C出行公司的网约车业务为研究对象,对其进行了服务营销策略相关研究。本文运用PEST分析模型对网约车行业的宏观环境分析,运用波特五力模型分析了C出行平台的竞争环境,还通过企业实地调研与管理层访谈,梳理C出行企业内部环境并总结其服务营销现状。为进一步明确现状问题及其原因,基于7Ps理论,笔者设计问卷对乘客进行调研,并辅以访谈形式对司机进行了调研。然后综合问卷及访谈调研结果对出C出行公司网约车业务目前在服务营销上存在的问题进行总结,包括用户对品牌感知模糊、价格与产品感知价值矛盾、供求双方渠道狭窄、促销宣传吸引力低、司机对服务认知不统一、平台技术问题与服务同质化、有形展示质量待优化,进而根据问题原因提出相关建议和保障措施。相关服务营销建议包括明确品牌特色提升用户感知、优化定价突显产品价值、拓宽供求双方渠道、精准营销提升促销吸引力、加强司机对品牌及服务认知、技术升级并优化服务管理、注重细节提升有形展示质量。最后为保障上述建议的实施,还提出了安全、合规以及团队建设相关保障机制。相关建议和保障机制在一定程度上能帮助解决C出行网约车业务服务营销问题,同时也能给有车企背景的网约出行企业提供一定的借鉴价值。
C网约出行平台服务营销策略研究
这是一篇关于共享出行,网约车,服务营销,7Ps,营销组合的论文, 主要内容为网约车作为一种高效智能的共享出行方式,逐步被越来越多的人开始接收和习惯。在发展之初,大部分网约车靠补贴占领市场,后来随着相关政策制度的不断完善以及平台技术的持续升级,网约车平台将逐步向着合规化、精细化运营发展。C出行作为有车企背景的出行企业典型代表,最开始以B2C自有车队形式入局专车市场,后来为进一步拓展市场,保证运力和控制成本,采取了B2C与C2C相结合的形式,不过这也给服务统一管理带来了问题与挑战,面对激烈的市场竞争,C出行应如何把供给端的优势变成规模增长的优势,如何在拓展市场的同时又保证服务,这都成了其面临的难题。本文主要以C出行公司的网约车业务为研究对象,对其进行了服务营销策略相关研究。本文运用PEST分析模型对网约车行业的宏观环境分析,运用波特五力模型分析了C出行平台的竞争环境,还通过企业实地调研与管理层访谈,梳理C出行企业内部环境并总结其服务营销现状。为进一步明确现状问题及其原因,基于7Ps理论,笔者设计问卷对乘客进行调研,并辅以访谈形式对司机进行了调研。然后综合问卷及访谈调研结果对出C出行公司网约车业务目前在服务营销上存在的问题进行总结,包括用户对品牌感知模糊、价格与产品感知价值矛盾、供求双方渠道狭窄、促销宣传吸引力低、司机对服务认知不统一、平台技术问题与服务同质化、有形展示质量待优化,进而根据问题原因提出相关建议和保障措施。相关服务营销建议包括明确品牌特色提升用户感知、优化定价突显产品价值、拓宽供求双方渠道、精准营销提升促销吸引力、加强司机对品牌及服务认知、技术升级并优化服务管理、注重细节提升有形展示质量。最后为保障上述建议的实施,还提出了安全、合规以及团队建设相关保障机制。相关建议和保障机制在一定程度上能帮助解决C出行网约车业务服务营销问题,同时也能给有车企背景的网约出行企业提供一定的借鉴价值。
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