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。

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。

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。

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。

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。

解放生产力：自动表单管理 告别繁琐的表单构建过程，自动表单管理功能让您专注于核心业务逻辑。 敏捷开发利器：快速搭建项目逻辑 框架提供一系列工具和方法，助您高效构建项目逻辑，快速响应市场变化。 真正意义的快速开发 体验开发效率的飞跃，将更多时间投入创新和优化，实现真正的敏捷开发。

Efficiency Guardian 从 CppUnit 测试用例中获取 Callgrind 效率指标，用于识别代码效率提升。它提供一个数据挖掘 Web 工具，用于浏览历史结果，并与 TestFarm 集成，实现提交代码时的自动化效率评估。