深圳做微藻的公司网站,今天哈尔滨最新通告,大数据培训机构排行榜,中国十大证券公司排名上期说的#xff0c;用数据去拟合停车信息的应用#xff0c;那么类似的POI信息相关的场景其实都可以实现。今天讲讲用户使用频率也很高的加油/充电场景。
实际应用中#xff0c;在加油场景中用户关心的通常还是价格。无论是导航还是各种加油APP/小程序#xff0c;都已经很…上期说的用数据去拟合停车信息的应用那么类似的POI信息相关的场景其实都可以实现。今天讲讲用户使用频率也很高的加油/充电场景。
实际应用中在加油场景中用户关心的通常还是价格。无论是导航还是各种加油APP/小程序都已经很好地满足了用户需要。但是哪些加油站有免费洗车、加油或洗车是否需要排队、要排多久......还是有信息缺失的。
通过熄火再点火后的油箱数据变化即可判断有加油行为多车在此地有加油行为即可判断出这个位置是加油站 下次再有车开至附近慢速移动即可视为到达加油站。到达时间至熄火时间多车在此坐标点停留即排队 加油后并未马上驶离加油站而是具有相似近移动轨迹并且有不熄火、关窗、挂空挡等行为即可判断其有自助洗车行为 加完油且有洗车行为。那么加完油启动至驶离加油站就是洗车的排队时间。
多说一点附近有多个加油站那就看多数人都去哪个加油。人多、排队等这些数据则表明要么油品好要么价格低……如果再能结合第三方价格信息则可以更精确判断
充电则与加油不同价格并不是最重要的选择条件反而是排队时长、充电时长实际充电功率、充电枪与车是否兼容......更让用户感到焦虑而这些却是各类充电APP中缺失的
无论是打开充电口还是插枪或BMS中开始充电的数据都可以作为充电行为判断条件。充电场地POI即多辆车在此发生过充电行为的位置如果历史信息中这个位置只有相同的一辆或几辆车充电说明这是私桩或非运营场地
排队时长与加油类似。车行驶到充电场地且未熄火时开始到其充电开始的这段时间则是排队时长
充电时长甚至不同电量区间的充电功率在数据中都有着清楚地记录。而比较关键的就是相同车型肯定是具有同样的充电功率包括充不进电的情况都是实际应用中最需要提供给相同车型用户的信息之一 洗车相关与上面加油场景相同不再赘述。
看是不是挺简单但要注意的是加油/充电的数据不能仅仅简单地统计因为还有一些条件会导致行为的异常
一、节假日影响。这个影响最不稳定并不是所有高速路段或景区都人满为患。季节、媒体导向都会影响人流车流比如淄博烧烤现在放假就没那么多人了吧。
二、异常天气影响。极寒天气自助洗车机肯定就不开了冻了一晚上的电池充电功率与时长也与正常是不一样的。
三、价格变动。这个影响极大油价上调之前很多车排大队加油而电车则是在“谷”价的时候才有人去充电。
想到哪儿说到哪儿以上条件也并不全面总之“数据”转变为“信息”的过程并不是简单的统计而是有更多维度的细分与过滤算法对精度的影响极大只有在落地的过程中不断调整才可以获得更有价值的提升
而这种通过车辆数据变化去记录位置信息的POI服务不仅限于加油充电包括打滑路段积水路段等都可以用车辆数据去拟合下期把这类场景一起说一下。 文章首发于公众号昊叔说车
原创不易转载请告知原作者注明出处。
