论文大数据技术在治理共享单车问题中的应用分析，该文是大数据技术类有关论文怎么撰写和单车和应用分析和共享相关论文范文例文.
【摘 要】近年来,共享单车依靠其便捷智能、绿色环保、无桩借还的特点迅速走进人们的生活.作为一种新型的交通模式,它的出现给人们的生活带来了极大的便捷.但同时,随之而来所产生的一系列问题也是不可忽视的.本文通过分析现阶段共享单车在运营维护中所存在的问题,指出了大数据技术在治理共享单车问题中的应用.
【关键词】共享单车治理大数据技术
一、引言
在当今“互联网+”的时代背景下,共享单车作为一种绿色的新型交通出行方式,自问世以来,在国内得到广泛的应用.共享单车符合节能环保的生活理念,在解决市民出行“最后一公里”的难题中起到了关键性的作用.同时,其无桩借还的特点,使市民可以快速、便捷的借还单车,真正做到了“随时取用”.然而随着越来越多共享单车运营企业的介入,共享单车的投放量剧增,由此造成了一系列的问题,导致共享单车面临运营危机.
大数据技术的出现,改变了人们认识问题、解决问题的方式.我们可以利用大数据技术对数据进行采集、分析,挖掘出其中有价值的信息以供决策.在治理共享单车的问题中,可以通过大数据技术,分析用户的需求行为、行驶路线、借还地点、使用时间,预测需求量的大小,为运营管理及调度安排提供相应指导.通过对用户的使用信誉、同一辆单车同一用户使用次数、以及使用频度的分析,判断用户的使用行为,制定相应奖惩措施.随着大数据时代的到来,大数据技术的利用将对共享单车的治理产生积极而深远的影响.
二、当下共享单车面临的问题
共享单车的出现无疑给人们带来了极大的便利,然而随着各种品牌的共享单车融入人们生活,随之而来的一系列问题也是不可忽视的.其中,学者余国磊在其论文中指出了共享单车运营与管理中所存在的问题,学者董育舟等人也提出了共享单车目前所面临的问题,综其所述当前共享单车所面临的问题主要可以归纳为以下几点：
（一）单车数量盲目增长,大量单车被无序停放,骑车人流量过大,造成交通拥堵
共享单车的兴起,引来了无数企业的纷纷加入,导致了单车数量的盲目增长.随着其使用频率的增高,大量单车被无序停放,同时,单车数目的剧增,也直接导致了早晚骑行的人流量过大,造成了交通拥堵、秩序混乱等问题.
（二）用户行为无法被监控,造成的车辆故障以及私占问题
由于当前共享单车运作机制的不完善性,使用户的行为无法被很好的监控.出现了用户破坏二维码、加私锁占为己有的现象,造成了单车无法正常循环调度、企业大量的经济损失,更给社会风气带来了不好的影响.
（三）单向流动的巨大潮汐高峰无法控制
在日常上下班的时间高峰点,出现了某一区域共享单车过度泛滥,而其他区域车辆稀少,供不应求的现象,共享单车的单向流动,造成了其在特定时间不同区域的分布失调.
三、大数据技术在治理共享单车问题中的应用
随着“大数据时代”的到来,大数据技术在对日益产生的海量信息进行挖掘、处理、分析以解决社会生产与管理的问题中得到了广泛的应用,政府和企业在面对共享单车运营体系、管理机制中所存在的问题时,应该利用大数据技术对共享单车在使用过程中产生的数据进行采集分析,根据分析结果进一步决策,以建立健全的运营体系与管理机制,从而达到有效治理共享单车问题的目标.
（一）分析借还地点规划停放区域
针对共享单车无序停放的问题,“电子围栏”技术迅速兴起.目前“电子围栏”技术已经开始被一些企业所使用,例如,ofo与北斗导航合作推出了一种基于北斗导航卫星定位技术的智能锁.配备智能锁的单车无法在规定停放区域以外的位置上锁,并且会发出警报.“电子围栏”技术的出现,成为了治理共享单车无序停放问题的最佳方案,而对于停放区域的恰当选择和合理设置,是政府应该考虑的重点.如果停放区域设置的不够合理,则会造成群众的满意度下降、公共资源的浪费.因此政府可以利用大数据的精确性,为停放区域的规划提出合理的方案.例如,可以利用大数据技术,采集用户借还地点信息,并通过对大量地点信息的合理性分析,合理的设置相应的停放区域.
（二）分析用户行为施行奖惩机制
对于共享单车二维码被破坏,以及被上私锁占为己有的问题,解决其最有效的方法就是规范用户的行为.可以利用大数据技术分析用户行为,对用户进行分类,以实行相应的奖惩机制.对于恶意破坏单车、将单车占为己有的用户可以降低其信誉分值,将此用户拉入黑名单,经多次提醒无效的用户可将其列为终身禁骑.对于信誉分值高,单车使用频繁,使用期限长的用户可以给予相应的优惠与奖励,例如免交押金、减少骑行费用等.在分析用户行为时,可以通过分析后台数据进行判断,后台会记录每辆车的用户使用情况,每位用户的单车使用情况,以及车辆的位置.对于上私锁和破坏二维码的情况,通过后台的筛选,如果出现了一辆车的使用者一直都是一个或者几个人,该车的起点位置一直都在同一个地方,该车没有再被其他任何人扫描过,则判断这些用户为可疑用户,通过向其实名认证的手机号发送提示短信,进行警示,并扣除其相应的信誉分.对于信誉分不同的用户,可进行分类,并对其进行动态定价.利用大数据的关联性,可以规范用户行为,鼓励用户文明有车.
（三）深度共享解决单向流动难题
共享单车的单向流动问题一直难以被解决.摩拜单车曾应用过逆流补贴的方式解决此类问题,即在单向流动的高峰期,对于逆向骑行的用户会有资金上的奖励,然而人们的单向性需求,不会因为小额度的奖励而发生改变.学者王继祥提出了深度共享的概念,即在最小化共享单车闲置时间的条件下,使共享单车反复利用.同时他也指出,智慧物流将是实现深度共享的关键.通过智慧物流对共享单车进行转运调配,最小化共享单车的闲置时间和经济花销,最大化单车的转运和调度效率,以解决共享单车的单向流动难题,而智慧物流的实现,则需要大数据技术的支持.利用大数据技术挖掘用户骑行数据,分析并预测单向流动的高峰期与低谷期、流动量的大小、流动轨迹,发掘其中存在的规律,在此基础上进行智慧物流的转运和调配.大数据的全面性将有助于深度共享的实现解决共享单车单向流动的难题.
四、总结
共享单车作为新时代的产物,在倡导绿色环保、节能减排理念的同时,很好的解决了“最后一公里”的出行难题.对于当前共享单车在运营管理中所存在的一些问题,大数据技术的应用已经可以很好的解决部分难题.当然,目前我国在运维共享单车的问题上依然有很长的路要走,包括共享单车运营管理机制的完善,以及对于高新技术的研发、专业人才的培养.大数据技术将成为新时代解决共享单车运维问题的关键.
参考文献
[1]余国磊.浅析“共享单车”运营和管理中存在的问题和对策探究[J].商业研究,2017(9)：87-88.
[2]董育舟,李军祥等.“互联网+”下共享单车的管理方法研究[J].河北企业,2018(1):13-14.
[3]刘辉军.大数据时代共享单车的治理[J].广东广播电视大学学报,2017(6):104-110.
作者简介：黎潇阳（1996-）,男,汉族,湖北宜昌人,就读于湘潭大学,研究方向：大数据分析.
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