出行效率

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。

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

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。

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。

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。

挑战： 频繁扫描事务数据库 海量候选项 候选项支持度计数工作量巨大 Apriori 算法改进思路： 减少事务数据库扫描次数 缩减候选项数量 简化候选项支持度计数 改进方法： 包括散列、划分、抽样等。

在特定应用场景下，DHP算法展现出比Apriori算法更高的效率。

旅客出行特征的统计资源挺适合做数据可视化或调研类项目的参考素材。里面的调查内容够细，像月收入、出行目的、交通工具选择都有涉及，而且区分了不同里程段的出行偏好。你要是做ECharts或D3.js相关的可视化，拿它做练习合适。数据来自铁路专线背景，年代是 2005 年，不过一些出行规律到现在都还蛮有参考价值的。

DHP算法在特定应用场景下，相较于Apriori算法，展现出更高的效率。

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