行程时长分析

时长变异系数：行程时长变异系数反映行程时长差异程度，但对出险率影响不明显。 分时长行程数：- 0-30分钟行程占比升高，出险率降低。- 30分钟以上行程占比升高，出险率上升。根据细分结果，构建“30分钟以上行程数量占比”指标，用于预测模型。

（3）行程时长分布图 3为行程时长分布图，从图中可知很多行程均为短行程，其中行程时长大于5分钟且小于10分钟的占比最高，这种现象产生的原因与里程较短的原因类似。超过75%的行程，时长不超过30分钟，这可能与实际用车场景是吻合的。同时部分行程的时长为零，对于这种行程需要剔除。这种不确定性和主观性，短行程的出现更多的可能是由于底层数据机制的问题所导致的。从图中可发现，部分行程的里程为零，对于此类行程应予以剔除。

代码及配置打包 附有详细的文档 项目详情：Flink 练习之通话时长的统计

基于行程和速度特征的车险风险分析 行程里程分析 将行程里程划分为 0-2 公里、2-5 公里、5-10 公里、10-50 公里、50-100 公里和 100 公里以上六个区间，分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。 0-2 公里区间: 区间行程数量占比越高，车险出险频率越低。 2 公里以上区间: 总体呈现出区间行程数量占比越高，车险出险频率越高的趋势，但存在一定波动性。 分析结果表明，2 公里可能是区分风险的一个临界值，但该值并非最优。由于后续建模不采用该因子，故不再进一步探讨更可靠的临界值。 虽然行程里程分析具有一定风险区分能力，但区分度和稳定性不如后续介绍的行程时长分析，因此最终选择后者用于构建预测模型。 速度相关因子分析 平均速度标准差 分析结果显示，平均速度标准差与车险出险频率之间的关系并不显著，难以解释其趋势。 因此，本次建模不考虑平均速度标准差这一因子。 分平均速度行程数 将行程平均速度划分为 0-15 千米/时、15-25 千米/时、25-40 千米/时、40-80 千米/时等区间，分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。

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【用户在基站停留信息日志文件】分析概述 【用户在基站停留信息日志文件】是移动通信领域的数据分析利器，帮助我们深入了解用户行为、优化网络并提供定制化服务。日志文件包含用户在不同基站（LAC）活动的详细记录，如用户ID、进入与离开的时间。将详细介绍如何使用 Apache Spark 和 Scala 处理这些日志，计算停留时长，并找出用户最常停留的前两个基站。 分析流程 1. 数据加载 使用Spark的SparkSession读取日志文件，将其转换为DataFrame。确保解析所有记录，数据结构应与日志格式匹配。 2. 数据清洗 处理缺失值、异常值并统一数据格式。将时间戳转换为统一的日期时间格式。 3. 计算停留时长 通过计算离开时间和进入时间的差值，获取用户在每个基站的停留时长。可借助 lead() 函数进行差值计算。 4. 聚合分析 对每个用户在所有基站的停留时长进行汇总，使用 groupBy 和 sum 函数合并相同基站的停留时长。 5. 排序与取Top2 按照停留总时长降序排列，取前两个基站。orderBy 和 limit 函数可实现此目的。 6. 结果展示 将结果保存到文件或在控制台打印，便于后续分析和可视化。 Scala与Spark的优势 Scala 是 Spark 的主要编程语言，提供强类型和面向对象的特性，加之 Spark 高效的数据处理API，为大数据分析带来了简洁高效的代码结构。

SqlcipherShell64.exe是一个用于管理和操作SQLite数据库的工具。它支持64位操作系统，提供了强大的加密功能和灵活的数据库管理能力。使用SqlcipherShell64.exe，用户可以通过命令行界面执行各种数据库操作，包括创建、查询、更新和删除数据。该工具被广泛应用于需要安全管理数据库的场合，如企业数据存储和个人数据保护。

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在执行程序后，您可以查看测试结果。插入数据后，Login表和Detail表的内容可参照图4.12和图4.13展示。图4.12展示了Login表，图4.13则是Detail表，两者通过主键关联（共享主键方式）。这些步骤详细说明了Hibernate教程中的操作流程。

定义数据分析是搜集信息、提取有用信息形成结论、辅助决策过程。数据分析步骤包括：明确目的、设计数据采集、数据清洗储存、数据分析形成业务报告、作出判断采取行动。数据分析广泛应用商业决策、生活中如买房投资等方面。数据分析岗位职责包括商业信息挖掘、数据流程指标设计、数据产品设计、商业问题量化分析、数据看板检测、数据平台研发运维升级、数据建模整理、算法平台构建等。任职要求包括熟练数据分析技术工具使用、逻辑分析能力、书面表达能力、沟通表达能力。