當我們每天遇到交通堵塞時,我們中的許多人可能會想:其他通勤者從哪裡來?他們要去哪裡?
我們都朝著同一個方向前進嗎?
也許坐在隔壁車上的那位女士實際上住在兩扇門之外,每天的通勤時間都與我完全相同。在 LUCA,我們決定採用數據驅動的方法,透過查看我們的行動數據見解,向您展示汽車共享的巨大潛力,證明我們通勤者的共同點比您想像的要多得多。
是 LUCA 產品組合的一部分
使我們能夠從客戶的行動事件資料中提取可操作的行動洞察。在對 數據進行匿名化和聚合後,我們能夠了解手機組(充當人群的代理)的人口統計概況,並確定他們的家庭和工作地點:
圖 2:Smart Steps 提供突破性的移動洞察
在本次分析中,我們決定使用「智慧步驟」來產生社會影響,看看我們的產品如 荷蘭語電子郵件地址 何為永續發展目標做出貢獻。首先,我們對匿名原始資料進行預處理,以便以循環方式提供有用的信息。一個例子是 POI(興趣點)的分配,可以是「工作」或「家庭」。
正如您可以想像的那樣
些 POI 是根據移動模式計算的。因此,我們開始思 台灣數據 考與 共享經濟、公共交通規劃、環境影響和基 馬來西亞電子郵件範例 礎設施建設相關的用例。
最後我們決定將分
析重點放在馬德里的典型一天,馬德里在高峰時段遭受嚴重的交通擁堵(與許多城市一樣),並且最近受到嚴重污染問題的影響。決定如何解決題對當局來說是一個真正的挑戰,因此我們開發了一個簡單的工具來探索有多少人共享他們的家庭郵遞區號和工作郵遞區號。
我們在哪裡工作?
首先,我們提取了一張熱圖,顯示馬德里每個郵遞區號的工人密度。您可以在下面查看此地圖並進行比較,看看它是否符合您的期望。顏色越深,該區域的工人數量越多:
圖 3:馬德里工人密度分佈
然後,我們決定深入研究 Telefónica 總部的區域,以確定員工每天通勤的地點。如果您覺得有趣, 我們將在演示影片中詳細介紹下面的熱圖 :