一种基于需求的提取未满足需求的方法与流程

文档序号:18270028发布日期:2019-07-27 09:34阅读:262来源:国知局
一种基于需求的提取未满足需求的方法与流程

本发明属于共享汽车领域,具体涉及一种基于需求的提取未满足需求的方法。



背景技术:

“汽车共享”最早出现于上个世纪40年代,由瑞士人发明。他们在全国组织了“自驾车合作社”,这在瑞士这样的山地国家非常实用,一个人用完车后,便将车钥匙交给下一个人,比在平地国家建立网络更容易。

后来日本、英国等国争相效仿,但都未形成规模。日本主要是因为汽车制造商不支持这个计划,日本人喜欢拥有一辆自己的私家车。而英国尽管获政府支持,但汽车租赁费用低廉,从而阻碍了“汽车共享”的发展。

随着计算机、电子钥匙和卫星定位系统的发展,如今的“汽车共享”不仅拥有技术保障,而且增加了许多新的内涵。

汽车共享,是指许多人合用一辆车,即开车人对车辆只有使用权,而没有所有权,有点类似于在租车行里短时间包车。它手续简便,打个电话或通过网上或者手机app就可以预约订车。汽车共享一般是通过某个公司来协调车辆,并负责车辆的保险和停放等问题。这种方式不仅可以省钱,而且有助于缓解交通堵塞,以及公路的磨损,减少空气污染,降低对能量的依赖性,发展前景极为广阔。

但是目前的共享汽车的运营公司大都是根据网点的需求总量进行共享车辆的调度,但是这种操作存在以下不足之处:

1、会造成车辆闲置;

2、由于人力资源的限制,会造成需求浪费。



技术实现要素:

发明目的:本发明针对上述现有技术存在的问题做出改进,即本发明公开了一种基于需求的提取未满足需求的方法,其解决现有通过需求总量进行调度车辆造成车辆在运营中长时间闲置问题,通过获取当前网点待租车辆数、预测用户还车数量更为准确的输出网点所需车辆,提升网点调度车辆准确性。

技术方案:一种基于需求的提取未满足需求的方法,包括以下步骤:

步骤(1):获取各个客户端应用的app埋点历史数据,并根据获取的app埋点历史数据得出每个网点周围1500米内每个小时的历史启动用户数(即可用车用户数),完成后进入步骤(2),其中:

app埋点历史数据包括下单历史数据,下单历史数据以小时为维度进行统计;

步骤(2):根据步骤(1)得到的下单历史数据获取用户以小时为维度的每个网点历史还车数量,完成后进入步骤(3);

步骤(3):获取当前每个网点待租车辆数m,完成后进入步骤(4);

步骤(4):根据步骤(1)得到的每个网点周围1500米内每个小时的历史启动用户数、下单历史数据计算预测出每个网点每个小时的需求总量s,完成后进入步骤(5);

步骤(5):根据步骤(2)得到的用户以小时为维度的每个网点历史还车数量预测每个网点每个小时还车数量n,完成后进入步骤(6)

步骤(6):根据y=m+n-s计算当前每个网点未满足需求数y,其中:

n为每个网点每个小时还车数量;

m为当前每个网点待租车辆;

s为每个网点每个小时的需求总量。

进一步地,步骤(1)中获取的各个客户端应用的app埋点历史数据是以小时为维度进行统计的。

进一步地,步骤(4)包括以下步骤:

(41)根据步骤(1)得到的下单历史数据,提取出每个网点过去30天的累积下单量,然后进入步骤(2);

(42)在步骤(41)得到的每个网点过去30天的累积下单量中提取出在该网点周围1500米内下单的累积下单量,然后将其除以30,取整后即得到作为每个网点每个小时的需求总量s。

进一步地,步骤(5)包括以下步骤:

(51)根据步骤(2)获取的用户以小时为维度的每个网点历史还车数量获取每个网点过去三十天的累积还车数;

(52)将步骤(51)得到的每个网点过去三十天的累积还车数除以30,取整后即作为每个网点每个小时还车数量n。

有益效果:本发明公开的一种基于需求的提取未满足需求的方法具有以下有益效果:

降低网点的共享汽车的车辆闲置率,在满足市场需求的前提下,最节约话的提升网点订单量,并且提升企业收益。

附图说明

图1为本发明公开的一种基于需求的提取未满足需求的方法的流程图。

具体实施方式:

下面对本发明的具体实施方式详细说明。

如图1所示,一种基于需求的提取未满足需求的方法,包括以下步骤:

步骤(1):获取各个客户端应用的app埋点历史数据,并根据获取的app埋点历史数据得出每个网点周围1500米内每个小时的历史启动用户数(即可用车用户数),完成后进入步骤(2),其中:

app埋点历史数据包括下单历史数据,下单历史数据以小时为维度进行统计;

步骤(2):根据步骤(1)得到的下单历史数据获取用户以小时为维度的每个网点历史还车数量,完成后进入步骤(3);

步骤(3):获取当前每个网点待租车辆数m,完成后进入步骤(4);

步骤(4):根据步骤(1)得到的每个网点周围1500米内每个小时的历史启动用户数、下单历史数据计算预测出每个网点每个小时的需求总量s,完成后进入步骤(5);

步骤(5):根据步骤(2)得到的用户以小时为维度的每个网点历史还车数量预测每个网点每个小时还车数量n,完成后进入步骤(6)

步骤(6):根据y=m+n-s计算当前每个网点未满足需求数y,其中:

n为每个网点每个小时还车数量;

m为当前每个网点待租车辆;

s为每个网点每个小时的需求总量。

进一步地,步骤(1)中获取的各个客户端应用的app埋点历史数据是以小时为维度进行统计的。

进一步地,步骤(4)包括以下步骤:

(41)根据步骤(1)得到的下单历史数据,提取出每个网点过去30天的累积下单量,然后进入步骤(2);

(42)在步骤(41)得到的每个网点过去30天的累积下单量中提取出在该网点周围1500米内下单的累积下单量,然后将其除以30,取整后即得到作为每个网点每个小时的需求总量s。

进一步地,步骤(5)包括以下步骤:

(51)根据步骤(2)获取的用户以小时为维度的每个网点历史还车数量获取每个网点过去三十天的累积还车数;

(52)将步骤(51)得到的每个网点过去三十天的累积还车数除以30,取整后即作为每个网点每个小时还车数量n。

上面对本发明的实施方式做了详细说明。但是本发明并不限于上述实施方式,在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。



技术特征:

技术总结
本发明涉及一种基于需求的提取未满足需求的方法,包括:步骤(1):获取各个客户端应用的App埋点历史数据,并根据其得出每个网点周围1500米内每个小时的历史启动用户数;步骤(2):获取用户以小时为维度的每个网点历史还车数量;步骤(3):获取当前每个网点待租车辆数M;步骤(4):预测出每个网点每个小时的需求总量S;步骤(5):根据得到的用户以小时为维度的每个网点历史还车数量预测每个网点每个小时还车数量N;步骤(6):根据Y=M+N‑S计算当前每个网点未满足需求数Y。本发明降低网点的共享汽车的车辆闲置率,在满足市场需求的前提下,最节约话的提升网点订单量,并且提升企业收益。

技术研发人员:王萧
受保护的技术使用者:北京首汽智行科技有限公司
技术研发日:2019.04.25
技术公布日:2019.07.26
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