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浙江大哈出行智能科技有限公司
企业浙江大哈出行智能科技有限公司成立于2018年，属软件和信息技术服务业，主营互联网信息服务。面向共享单车、用户行为分析、共享电单车故障风险评估等领域提供数据服务，开放共享单车用户分析管理数据（共享单车、用户行为分析）、共享电单车故障风险评估数据（共享电单车故障风险评估、数据分析）、共享单车驿站用车需求量预测数据（共享单车、需求预测），支撑停车运营与调度优化。
共享单车用户行为分析共享电单车故障风险评估软件信息服务高新技术企业
数据集列表
共享单车驿站用车需求量预测数据
将共享单车投放区域进行区域划分，基于历史需求数据，对下一时间段用车量进行预测，通过实时收集的驿站现有车辆，及早进行调度，有利于解决城市交通“最后一公里”问题，方便市民出行，同时缓解了城市交通污染，促进城市绿色交通、慢行交通的发展。1.数据采集：由中控系统上报驿站共享单车的借车历时数据。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等处理，使其满足后续分析和建模的要求。
3. 数据分析：以驿站为基本单位，在时间上，以时间粒度Δt为基本单位，即每Δt时间预测一次使用需求，并且区分考虑工作日、周末、节假日、重大活动不同时期，使用加权移动平均法，Ft＝ω1At‑1+ω2At‑2+……+ωnAt‑n(1)其中Ft为t时期的预测值，ω1为(t‑1)时期实际值的权重，At‑1为(t‑1)时期的实际借车量值。
4. 数据应用：根据预测驿站下个时间段的用车量，结合驿站实时停车量，及时做好车辆调度工作
浙江省数据知识产权登记平台2023-10-26 更新1001
共享单车用户分析管理数据
分析用户骑行的次数，骑行时间，支付的金额，客户购买套餐情况（数量，金额），根据相应的权重计算出用户的活跃度得分，对会员进行分类。方便公司后期为用户提供更合适的套餐由中控系统采集用户的骑行数据和套餐数据，对采集到的原始数据进行处理，通过去除重复和有缺失的数据、采用统计学模型排序、聚类的方法，对用户骑行的次数，骑行时间，支付的金额，客户购买套餐情况（数量，金额）等数据进行统计，基于骑行次数a，骑行时间b，支付金额c，套数购买次数d，额度e五个维度对用户活跃度进行评价，用户活跃度得分=a*k1+b*k2+c*k3+d*k4+e*k5，k为权重，采用主观赋权法，通过对权重调整，调优用户的分类结果。由利用IFS函数对用户活跃度得分对用户进行分类，用户类型=IFS(活跃度得分>=80, "高活跃用户",用户活跃度得分>=60, "中活跃度用户",用户活跃度得分<60, "低活跃用户")。
浙江省数据知识产权登记平台2023-09-30 更新1630
共享电单车故障风险评估数据
通过对共享单车最后一次使用时间后停车时间的判定，对单车的故障风险进行实时计分，基于使用较少或长时间不使用的共享单车的损坏的可能性较大的前提，将损坏的概率标记在服务器上，方便用户在寻找共享单车时更方便寻找到好的共享单车并及时对风险高的车辆状态进行确认。1. 数据采集：由中控系统上报共享单车的实时位置、停车驿站，最后一次骑行时间等数据。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等处理，使其满足后续分析和建模的要求。
3. 数据分析：通过记录信息，根据单车停放时间(t)进行初始分数进行调整，生成实时分数，实时分数用于反映共享单车的损坏概率；故障率风险分数=100-k*（t-t1）,k为自定义时间系数；停放时间不包括夜间时间（t1），夜间时间（t1）为每日0时至8时。利用IFS函数对车辆故障风险分数进行分类，故障风险=IFS(车辆故障风险分数>=80, "低",车辆故障风险分数>=40, "中",车辆故障风险分数<40, "高")。
4. 数据应用：根据共享单车的使用状态记录，从而判断出共享单车损坏的概率，并且在服务器上进行标记，方便用户在寻找共享单车时更好地找到损坏概率小和公司维修人员对故障风险高的单车及时进行确认和修复。
浙江省数据知识产权登记平台2023-10-11 更新1170
台州市大哈共享电单车驿站停车管理数据
驿站停车管理数据主要包括车辆ID、经度、纬度、驿站的名称，经纬度范围等数据，通过以上数据可分析整个城市的驿站的停车情况，完善好停车设施建设布局；帮助公司更直观地了解共享单车驿站的情况，进行合理的车辆调度。避免使用者跑空和方便归还。由中控系统上报共享单车的实时位置，根据单车的经纬度位置数据，和驿站的经纬度范围，对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等处理，使用聚类算法（DBSCAN）对单车的位置数据进行聚类，然后统计每个驿站中停发单车的数量。计算在驿站中停放的共享单车数量与该驿站内可停放车辆的额定数量的占比，停车率=已停车辆/停车额定数，帮助了解驿站的停车情况，根据占比计算做好车辆的调度，方便客户用车还车。
浙江省数据知识产权登记平台2023-09-30 更新530