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兴义畅达汽车运输有限责任公司

兴义畅达汽车运输有限责任公司

企业

兴义畅达汽车运输有限责任公司成立于1994年,属道路运输业,主营(道路旅客运输经营、道路货物运输(不含危险货物、住宿服务等。面向交通运输局、旅客流量分析、销售渠道分析等领域提供数据服务,开放2024年晴隆汽车站节假日与平日客运量分析数据(交通运输局、旅客流量分析)、兴义客运东站各渠道售票占比分析数据(销售渠道分析、轨道交通运营优化)、2024年兴仁汽车站节假日与平日客运量分析数据(旅客流量分析、节假日波动),支撑客流分析与文旅运营。

交通运输局旅客流量分析销售渠道分析道路运输业
成立于 1994 年贵州省xys3813634@163.com

数据概览

6
数据集总量
60
总浏览量
0
关注人数
2025-09-29
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    山东港通数据智能有限公司
    拥有数据集:73个
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    山西省交通运输厅
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数据集列表

2024年安龙汽车站节假日与平日客运量分析数据
交通运输局
节假日经济
针对安龙汽车站某一个节假日,计算该节假日前后三天日均客运量以及节假日日均客运量。节假日客运量比率用于量化节假日客运需求的波动情况,通过节假日平均客运量与节假日前后三个工作日日均客运量的比值计算。 公式: 节假日停车量比率 = 节假日日均客运量 * 200 / (节假日前三个工作日的日均客运量 + 节假日后三个工作日的日均客运量) 注:根据实际情况,将平日均值定义为“节假日前后三个工作日的平均值”以消除长期增长趋势的影响;将节假日定义为法定节假日前后各加1天,国庆节前加1天。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-28 更新70
2024年望谟汽车站节假日与平日客运量分析数据
旅客流量分析
节假日波动
针对汽车站某一个节假日,计算该节假日前后三天日均客运量以及节假日日均客运量。节假日客运量比率用于量化节假日客运需求的波动情况,通过节假日平均客运量与节假日前后三个工作日日均客运量的比值计算。 公式: 节假日停车量比率 = 节假日日均客运量 * 200 / (节假日前三个工作日的日均客运量 + 节假日后三个工作日的日均客运量) 注:根据实际情况,将平日均值定义为“节假日前后三个工作日的平均值”以消除长期增长趋势的影响;将节假日定义为法定节假日前后各加1天,国庆节前加1天。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-28 更新90
2024年兴义客运东站节假日与平日客运量分析数据
乘客流量
假日分析
针对汽车站某一个节假日,计算该节假日前后三天日均客运量以及节假日日均客运量。节假日客运量比率用于量化节假日客运需求的波动情况,通过节假日平均客运量与节假日前后三个工作日日均客运量的比值计算。 公式: 节假日停车量比率 = 节假日日均客运量 * 200 / (节假日前三个工作日的日均客运量 + 节假日后三个工作日的日均客运量) 注:根据实际情况,将平日均值定义为“节假日前后三个工作日的平均值”以消除长期增长趋势的影响;将节假日定义为法定节假日前后各加1天,国庆节前加1天。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-28 更新80
2024年晴隆汽车站节假日与平日客运量分析数据
交通运输局
旅客流量分析
针晴隆汽车站某一个节假日,计算该节假日前后三天日均客运量以及节假日日均客运量。节假日客运量比率用于量化节假日客运需求的波动情况,通过节假日平均客运量与节假日前后三个工作日日均客运量的比值计算。 公式: 节假日停车量比率 = 节假日日均客运量 * 200 / (节假日前三个工作日的日均客运量 + 节假日后三个工作日的日均客运量) 注:根据实际情况,将平日均值定义为“节假日前后三个工作日的平均值”以消除长期增长趋势的影响;将节假日定义为法定节假日前后各加1天,国庆节前加1天。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-28 更新140
2024年兴仁汽车站节假日与平日客运量分析数据
旅客流量分析
节假日波动
针对汽车站某一个节假日,计算该节假日前后三天日均客运量以及节假日日均客运量。节假日客运量比率用于量化节假日客运需求的波动情况,通过节假日平均客运量与节假日前后三个工作日日均客运量的比值计算。 公式: 节假日停车量比率 = 节假日日均客运量 * 200 / (节假日前三个工作日的日均客运量 + 节假日后三个工作日的日均客运量) 注:根据实际情况,将平日均值定义为“节假日前后三个工作日的平均值”以消除长期增长趋势的影响;将节假日定义为法定节假日前后各加1天,国庆节前加1天。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-28 更新100
兴义客运东站各渠道售票占比分析数据
销售渠道分析
轨道交通运营优化
1.数据采集:通过系统实时获取发车日期、隶属站名称、窗口买票人数、网络售票人数等数据。2.数据处理加工:可通过数据进行统计分析,计算不同时间段的总人数,并对不同渠道售票情况进行分析;窗口人数占比=窗口人数/总人数;网络售票人数占比=网络售票人数/总人数。3.数据应用:根据这些数据分析,设定售票人数和金额的阈值,自动检测异常售票情况(如窗口售票和网络售票比例异常),对异常情况进行预警,提醒相关人员及时处理,根据不同线路和时间段的售票情况,调整票价和促销方案,提升公司效益。
贵州省数据知识产权登记平台2025-09-28 更新120
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