时长

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

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。

【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。