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救道（杭州）健康科技有限公司
企业救道（杭州）健康科技有限公司成立于2020年，注册地位于浙江省。登记所属行业为科技推广和应用服务业。经营范围涉及技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广，健康咨询服务（不含诊疗服务），病人陪护服务，汽车租赁，代驾服务，紧急救援服务，软件开发，信息技术咨询服务，会议及展览服务，信息咨询服务（不含许可类信息咨询服务），人工智能公共服务平台技术咨询服务等业务。
小微企业科技推广和应用服务业
数据集列表
特需出行用户服务时段偏好识别数据
特需出行服务是针对因健康或行动能力受限无法使用常规交通工具的特殊群体（如老年人、失能失智者、术后康复者、孕妇等），通过专业化、标准化、数字化的非急救转运手段，提供安全、便捷、定制化出行解决方案的过程。通过了解客户出行时段偏好，可为平台优化服务提供依据，例如在用户的偏好时段内推送服务包或折扣等。对夜间高频型群体，保险公司可评估其夜间出行风险，定制差异化保障方案。本数据还可作为研究特需人群日内出行规律的实证依据。1.数据采集与预处理：（1）原始数据通过“救道转运”小程序采集，经小程序用户授权合法获得，具体字段包括：采集日期、截至采集日期的所有客户信息（字段包括客户编号、下单时间（按时间由远到近输出，精确到分）、该客户累计下单数）；（2）对采集的数据进行清洗；2.订单数统计：（1）将每天划分为6个时段（凌晨：0：00~6：00、早晨：6:00~11：00、中午：11:00~13：00、下午：13:00~17：00、晚高峰：17：00~20：00、深夜：20：00~0:00），使用SUMIF函数统计每个客户每个时段的订单数量，形成每个客户每个时段的订单数量集合；（2）使用SUMIF函数统计每个客户的总订单数，形成每个客户总订单数集合；3.计算每个客户每个时段的订单占比，形成每个客户每个时段的订单占比集合：某一时段订单占比=某一时段订单数量/该客户总订单数；4.根据客户下单最多的时间段对客户进行分类（全天均衡型、晨间偏好型、午后高频型、夜间高频型），若某时段订单占比＞60%，即将客户归为该分类（输出格式：客户编号+类型）。
浙江省数据知识产权登记平台2026-04-03 更新20
特需出行服务需求量预测数据
特需出行服务是针对因健康或行动能力受限无法使用常规交通工具的特殊群体（如老年人、失能失智者、术后康复者、孕妇等），通过专业化、标准化、数字化的非急救转运手段，提供安全、便捷、定制化出行解决方案的过程。通过预测某一天的订单需求量，平台可以提前安排运力资源，从而降低临时调度的紧迫性和空驶率。对需要救护转运、就医出行的群体，本数据可为未来的出行日选择提供参考。本数据还可为政府部门制定交通保障方案提供间接参考。1.数据采集与预处理：（1）原始数据通过“救道转运”小程序采集，经小程序用户授权合法获得，具体字段包括：预测日期（格式为：年~月~日，星期几）、节假日标识（是/否）、天气状况（好/中/差）、近期趋势（增加/减少/平稳）、历史同一周期位置订单平均值β0（“历史同一周期位置”是指若预测日期为星期一，则计算公司经营历史中日期为星期一的平均订单量）；（2）对采集的数据进行清洗；2.构建订单量预测模型：（1）采用Prophet/Auto‑ARIMA+XGBoost回归融合的方法构建需求量预测模型：①将节假日标识转化为节假日系数β1（节假日为1，非节假日为0）；②将天气状况转化为天气系数β2（"好"=1，"中"=0，"差"=-1）；③基于每周的周期性波动确定周期性系数t（星期一：1，星期二：2，以此类推）；④基于预测趋势确定趋势系数β3（"增加"=0.5，"减少"=-0.5，"平稳"=0）；⑤模型函数结构为：y=0.9*β0+1.4*β1+0.8*β2+2*sin(2π/7*t)+1.5*β3，将β1、β2、t、β3代入预测模型函数，计算预测日期的预测订单量y。
浙江省数据知识产权登记平台2026-04-03 更新100
特需出行服务跨区域高需求走向识别数据
特需出行服务是针对因健康或行动能力受限无法使用常规交通工具的特殊群体（如老年人、失能失智者、术后康复者、孕妇等），通过专业化、标准化、数字化的非急救转运手段，提供安全、便捷、定制化出行解决方案的过程。通过分析跨区域的出行需求走向，有助于平台了解存在高流入或流出需求走向的区域，优化特需出行资源的分配，例如被识别为显著输出区域，可提前增加转运车辆配置，缓解或防止运力紧张。通过本数据还可揭示特需人口的跨区域流动规律，为政府完善公共卫生基础设施、养老等特需群体服务机构精准定位市场区域等提供参考。1.数据采集与预处理：（1）原始数据通过“救道转运”小程序采集，经小程序用户授权合法获得，具体字段包括：采集月份、分析地区（特指出发区县所在地市；平台业务已覆盖浙江省全域以及吉林、海南、四川等省份）、区域对（记为：A地~B地）、订单量；（2）对采集的数据进行清洗；2.把包括本月采集原始数据在内的所有时期（即公司成立以来）的历史数据进行聚合，形成待分析的原始数据集X；3.计算原始数据集X内涉及的各个区域的净流量，形成各区域的净流量集合：净流量=输入流量-输出流量（假设区域对为A地~B地，则A地到B地的订单量即为A地的输出流量和B地的输入流量）；4.将净流量的数值归一化到[-1,1]：（1）使用MAX函数计算各区域净流量最大值a；（2）使用MIN函数计算各区域净流量最小值b；（3）计算各区域的净流量归一化值，形成各区域的净流量归一化值集合：净流量归一化值=2*(净流量-b)/(a-b)-1；5.高需求走向识别（识别并输出高需求走向区域）：（1）判定：若净流量归一化值＜-0.15，则将该区域识别为“显著输出区域”；若净流量归一化值＞0.15，则将该区域识别为“显著输入区域”；若净流量归一化值位于[-0.15,0.15]区间内，则将该区域识别为“非显著流动区域”；（2）输出：显著输出区域和显著输入区域的名称。
浙江省数据知识产权登记平台2026-04-03 更新80
特需出行用户服务时段偏好识别数据
特需出行服务是针对因健康或行动能力受限无法使用常规交通工具的特殊群体（如老年人、失能失智者、术后康复者、孕妇等），通过专业化、标准化、数字化的非急救转运手段，提供安全、便捷、定制化出行解决方案的过程。通过了解客户出行时段偏好，可为平台优化服务提供依据，例如在用户的偏好时段内推送服务包或折扣等。对夜间高频型群体，保险公司可评估其夜间出行风险，定制差异化保障方案。本数据还可作为研究特需人群日内出行规律的实证依据。
浙江省数据知识产权登记平台2026-03-22 更新40
特需出行服务需求量预测数据
特需出行服务是针对因健康或行动能力受限无法使用常规交通工具的特殊群体（如老年人、失能失智者、术后康复者、孕妇等），通过专业化、标准化、数字化的非急救转运手段，提供安全、便捷、定制化出行解决方案的过程。通过预测某一天的订单需求量，平台可以提前安排运力资源，从而降低临时调度的紧迫性和空驶率。对需要救护转运、就医出行的群体，本数据可为未来的出行日选择提供参考。本数据还可为政府部门制定交通保障方案提供间接参考。
浙江省数据知识产权登记平台2026-03-22 更新80
特需出行服务区域供需不平衡动态识别数据
特需出行服务是针对因健康或行动能力受限无法使用常规交通工具的特殊群体（如老年人、失能失智者、术后康复者、孕妇等），通过专业化、标准化、数字化的非急救转运手段，提供安全、便捷、定制化出行解决方案的过程。通过对每10分钟的滑动窗口计算需求量与可用车辆的比值，有助于平台快速反应区域内车辆调配需求，对于经常出现缺车风险或车辆过剩的时段加强供需监控，减少额外临时调度带来的运营成本。医疗机构、康养机构、社区等相关方可根据本数据提前知晓区域内可能存在的缺车风险，从而做出提前预订、协调救护车资源等行为，降低用户等待风险。保险公司可结合本数据识别缺车风险时段与区域，作为出行保险定价和风险评估的重要依据。1.数据采集与预处理：（1）原始数据通过“救道转运”小程序采集，经小程序用户授权合法获得，具体字段包括：分析区域（特指出发区县所在地市）、分析时间段、分析时间段内每10分钟统计的即时需求量xi以及对应的即时可用车辆数yi(i代表第i个10分钟，下同）；（2）对采集的数据进行清洗；2.计算分析时间段内每10分钟的区域供需不平衡指数RDI(i)：RDI(i)=(xi-yi)/yi；3.计算分析时间段内每10分钟的加权移动平均EWMA值：EWMA(i)=α*RDI(i)+（1-α）*EWMA(i-1)，其中α取0.3作为平滑因子，且当i=1时，EWMA(1)=RDI(1)；4.供需不平衡判定：若存在连续三个或以上的10分钟的EWMA值＞0.3，标记为“存在缺车风险”；若存在连续三个或以上的10分钟的EWMA值＜-0.3，标记为“车辆过剩”；其余情形，标记为“供需平衡”。
浙江省数据知识产权登记平台2026-04-03 更新00
特需出行服务站点延迟风险监测数据
特需出行服务是针对因健康或行动能力受限无法使用常规交通工具的特殊群体（如老年人、失能失智者、术后康复者、孕妇等），通过专业化、标准化、数字化的非急救转运手段，提供安全、便捷、定制化出行解决方案的过程。通过监测不同站点的延迟风险，有助于平台精细管控各站点的转运服务质量，若站点存在延迟风险，平台可提前对特需出行用户进行预警，通知预计等待时间，平台还可对存在延迟风险的站点进行线路检查，通过优化服务路线、增加服务车辆等方式降低延迟风险。本数据亦可为存在延迟风险的站点单位（通常是医院、养老院、社区等）优化接待服务流程提供参考，例如对于存在延迟风险的医院，可考虑启动“预约-转运-入院”绿色通道，减少患者等待时间。1.数据采集与预处理：（1）原始数据通过“救道转运”小程序采集，经小程序用户授权合法获得，具体字段包括：采集日期、站点名称（如社区、养老机构、医疗机构等）、本日以该站点为终点的所有订单信息（字段包括订单号、下单时间、派单时间、到达时间）；（2）对采集的数据进行清洗；2.计算时长指标：（1）计算该站点各订单接单时长，形成各订单接单时长集合：接单时长=派单时间-下单时间；（2）计算各订单派单~到达时长，形成各订单派单~到达时长集合：派单~到达时长=到达时间-派单时间；（3）计算各订单总履约时长，形成各订单总履约时长集合：总履约时长=接单时长+派单~到达时长；（4）使用AVERAGE函数计算所有订单总履约时长均值μ；（5）使用STDEV.P函数计算所有订单总履约时长标准差σ；4.使用Gamma分布函数拟合超时概率P(t＞45)：（1）计算形状参数k：k=μ²/σ²；（2）计算尺度参数θ：θ=σ²/μ；（3）使用Python中的scipy库，结合形状参数k和尺度参数θ计算P(t＞45)；5.延迟风险判定：若P(t＞45)＞0.05，则判定该站点为“有延迟风险”；反之则判定该站点为“无延迟风险”。
浙江省数据知识产权登记平台2026-04-03 更新30
特需出行服务需求热区识别数据
特需出行服务是针对因健康或行动能力受限无法使用常规交通工具的特殊群体（如老年人、失能失智者、术后康复者、孕妇等），通过专业化、标准化、数字化的非急救转运手段，提供安全、便捷、定制化出行解决方案的过程。通过识别出需求热区，有助于平台对特需出行服务进行精准的资源分配和调度。平台可在需求热区提前布点应急车辆，调整服务频次，以应对突发的、集中性的特需出行需求；平台还可针对需求热区进行精准的服务推广，提高市场开发效率。本数据还能为处于需求热区内的医院、养老院、月子中心等特需群体密集场所，以及场所内的用户及其监护人选择合适的出行地点和路线提供参考。1.数据采集与预处理：（1）原始数据通过“救道转运”小程序实时采集，经小程序用户授权合法获得，具体字段包括：采集时间（精确到分）、订单编号、起点行政区划（精确到县级）、终点行政区划（精确到县级）；（2）对采集的数据进行清洗；2.建立需求热区识别模型：（1）把包括本次采集原始数据在内的所有时期（即公司成立以来）的历史数据进行聚合，形成待分析的原始数据集X（代表所有时期内的订单总数）；（2）使用SUMIF函数统计原始数据集X中每个起点/终点所在区域的订单数（订单数计数规则：每个订单无论起点/终点涉及该区域均进行计数，例如起点为A县、终点为B县，则A县订单数加1、B县订单数也加1），形成不同区域的清单数集合；（3）使用SUM函数统计原始数据集X所包含的区域总数n；（4）使用AVERAGE函数计算每个区域的订单数平均值μ；（5）计算每个区域的订单数标准差σ：σ=√[∑(每个区域的订单数-μ)²/n]；（6）对每个区域计算z-score：z-score=(每个区域的订单数-μ)/n；3.需求热区识别：若z-score＞1.96，识别为需求热区并输出需求热区名称。
浙江省数据知识产权登记平台2026-04-03 更新80
特需出行服务区域供需不平衡动态识别数据
特需出行服务是针对因健康或行动能力受限无法使用常规交通工具的特殊群体（如老年人、失能失智者、术后康复者、孕妇等），通过专业化、标准化、数字化的非急救转运手段，提供安全、便捷、定制化出行解决方案的过程。通过对每10分钟的滑动窗口计算需求量与可用车辆的比值，有助于平台快速反应区域内车辆调配需求，对于经常出现缺车风险或车辆过剩的时段加强供需监控，减少额外临时调度带来的运营成本。医疗机构、康养机构、社区等相关方可根据本数据提前知晓区域内可能存在的缺车风险，从而做出提前预订、协调救护车资源等行为，降低用户等待风险。保险公司可结合本数据识别缺车风险时段与区域，作为出行保险定价和风险评估的重要依据。
浙江省数据知识产权登记平台2026-03-22 更新100
特需出行服务站点延迟风险监测数据
特需出行服务是针对因健康或行动能力受限无法使用常规交通工具的特殊群体（如老年人、失能失智者、术后康复者、孕妇等），通过专业化、标准化、数字化的非急救转运手段，提供安全、便捷、定制化出行解决方案的过程。通过监测不同站点的延迟风险，有助于平台精细管控各站点的转运服务质量，若站点存在延迟风险，平台可提前对特需出行用户进行预警，通知预计等待时间，平台还可对存在延迟风险的站点进行线路检查，通过优化服务路线、增加服务车辆等方式降低延迟风险。本数据亦可为存在延迟风险的站点单位（通常是医院、养老院、社区等）优化接待服务流程提供参考，例如对于存在延迟风险的医院，可考虑启动“预约-转运-入院”绿色通道，减少患者等待时间。
浙江省数据知识产权登记平台2026-03-22 更新50