タクシーの走行状況

  • 作成日:2020年07月10日 最終更新日:2020年07月10日
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提出者情報

データジャケットの題名 タクシーの走行状況
データの所在・所有者 タクシー会社
データ収集方法やコスト タクシー会社が予約状況、各タクシー状況を把握
データの共有について 条件により共有可(必要に応じて交渉)
データの共有について (その他を選ばれた方)

データの分析・シミュレーションについて

データの種類 グラフ テキスト 数値 時系列
データの変数(パラメーター)の変数名 タクシーの乗車人数|タクシーの位置情報|タクシーのID|待機時間|タクシー配車連絡|過去の乗客の乗車位置|過去の乗客の降車位置|空車タクシー数|時間|天気
データの概要説明 タクシーの走行状況と乗客のデータ
想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス ・位置プロット ・動的データとして集計
想定しているデータの分析・シミュレーションプロセスの結果 (データ分析結果/ツールの出力/典型例など) タクシーの走行状況、需要状況を把握することで利益をあげられる各地点にタクシーを供給できる
上記の分析・シミュレーションプロセス以外に期待する分析 上記のデータとTEEDAの「人流データ」「地形データ」「レビュー」、さらに乗客にそれぞれIDを振ることでより良い位置に配車できるようになると考えられる。

その他

自由記述 TEEDA上のDJから新たな知見としてのDJを考えました。
入手したいデータ/ツール 各乗客のユーザID 人流データ レビュー
可視化情報
サンプルデータ

コメント一覧

  1. TH より:

    直感では、雨天時は利用状況が増える気がしますが、実際の分析でどうなるのか気になりますね。また、地域によっても違いがあると思います。ぜひ分析結果を教えてほしいです。

  2. TS より:

    記載いただいている通り、人流データとのかけあわせにより、
    マッチング最適化のモデルを作成できると考えます。
    弊社で保有している人流データとの検証を進めてみたいのですが、いかがでしょうか。

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