滴滴出行

Flink China Meetup社区线下Meetup·北京站PPT资料分享。余海琳介绍了Flink在滴滴出行中的应用与实践经验。

Hbase是一个开源的、分布式的列式存储系统，构建在Apache Hadoop文件系统（HDFS）之上，提供实时读写能力，适合处理海量结构化数据。在滴滴出行数据分析项目中，Hbase用于存储爬取的原始运营数据，具备高并发读写、水平扩展和强一致性等特性，确保数据高效存储和快速访问。此外，使用Hive进行数据仓库处理和分析，利用HQL查询语言执行复杂的统计和计算。Sqoop作为数据迁移工具，负责将Hive分析的数据导入MySQL数据库，便于业务应用和报表生成。MySQL作为数据分析后的存储介质，管理和持久化处理过的结构化数据。最后，通过Python进行数据可视化，生成柱状图和饼图，直观展示滴滴出行数据的模式和趋势。

这个项目是关于滴滴打车系统数据库的实现，包括实验文档和源代码。项目实现了注册、登录、叫车、接单、退单等核心功能。

通过分析旅客团体的出行目的，研究人员可深入了解其行为模式。本研究对出行目的进行了分类，为进一步理解和预测旅客团体行为提供了依据。

童咏昕老师在CCF会议上的“面向共享出行的时空众包计算”PPT展示了如何利用时空众包技术优化共享出行服务。这一技术通过整合时间和地点信息，实现了更高效的出行方式，为城市交通提供了创新解决方案。

云栖TechDay - 哈啰在上海站的活动中，周飞演讲了PostgreSQL在出行新业务场景中的应用。主要讨论了LBS的禁停区和规范停车区的GIS使用、订单指数增长的实时分析需求、逻辑复制和分区表应用中遇到的挑战，以及针对高QPS和数据库雪崩问题的解决方案。他还介绍了pgwatch2在RDS监控中的应用，以及利用RDS数据库审计日志的优势。

2015年全国数学建模B题涉及滴滴苍穹数据的详细分析。附带数据说明。

研究基于出租车轨迹数据的城市居民出行时空特征，揭示居民出行的时间和空间分布规律。通过分析出租车轨迹和POI数据，研究发现深圳市居民出行存在早、中、晚高峰，以及空间上的局部密集和圈层递减现象。此外，研究还分析了居民购物和办公行为的出行时间和距离特征的相似性。GIS技术在居民出行时空特征分析中发挥关键作用，结合POI数据，能够量化分析出行规律。数据挖掘技术也能通过出租车轨迹和POI数据挖掘，揭示出居民出行的时空分布规律。研究结果为城市管理和规划提供了重要依据，帮助理解城市功能结构，推动智能化和信息化发展。

该数据集涵盖了6,465名德国汽车用户一周的出行日记。数据记录了参与者在整整一周内的行动行为，包括工作、购物、回家等不同场所的出行方式和行程距离。数据以15分钟的分辨率记录了行程细节，每列详细记录了位置和行驶距离。我们从中得出了名为'ParkingEventsData.csv'的数据集。