タクシーの走行状況
Last Update：July,10,2020 Created：July,10,2020
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| Title of the dataset | タクシーの走行状況 |
|---|---|
| Provenance of the dataset | タクシー会社 |
| How were the data collected/created? What was the cost? | タクシー会社が予約状況、各タクシー状況を把握 |
| Data sharing policy | Under particular condition. |
| Data sharing policy |
About data analysis and simulation
| Type of data: Check all that apply. Use "Other" to specify other types so that we can include them in further updates. | graph text number series |
|---|---|
| Variable labels of dataset (the names of the variables) | 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 |
| Outline of data | タクシーの走行状況と乗客のデータ |
| Simulation process | ・位置プロット ・動的データとして集計 |
| Expected outcome of the process (obtained knowledge, analysis results, output of tools) | 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 |
| Anticipation for analyses/simulations other than the typical ones provided above | 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。 |
Other
| Comments | TEEDA上のDJから新たな知見としてのDJを考えました。 |
|---|---|
| What kind of data/tools do you wish to have? | 各乗客のユーザID 人流データ レビュー |
| Visualized information | |
| Sample data |
February,13,2022Comment list
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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。
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。