基于数据分析的共享电动自行车停放空间优化策略研究

2024-06-11陈高原

市场周刊 2024年13期

陈高原，光晖

(北方民族大学商学院，宁夏银川 750021)

0 引言

随着城市化进程的加速和人们环境保护意识的增强，共享电动自行车作为一种新型的绿色交通工具，在全球范围内迅速普及。它不仅提供了一种便捷、环保的出行方式，还在缓解城市交通拥堵、减少空气污染方面发挥着重要作用。然而，随着使用量的激增，共享电动自行车的停放管理问题逐渐凸显，尤其是在停放空间的分布和优化方面面临诸多挑战。

当前，共享电动自行车的停放空间分布往往缺乏科学规划，导致在某些区域出现过剩或短缺的情况，影响了用户的使用体验和城市交通的效率。此外，不合理的停放空间分布还可能引起城市公共空间的紧张和社会资源的浪费。因此，优化共享电动自行车的停放空间，使其更好地适应城市交通的需求，成了一个亟待解决的问题。

在这一背景下，本研究提出利用数据分析来优化共享电动自行车的停放空间布局。本研究通过分析用户使用数据、GPS追踪数据等，旨在揭示共享电动自行车的使用模式、高需求区域和时间段，从而为停放空间的优化提供科学依据。此外，本文还将探讨如何通过数据驱动的方法，动态调整停放点的位置，来提高整个系统的效率和用户满意度。

本研究的目的不仅在于解决共享电动自行车停放问题，还在于探索如何通过数据分析优化城市交通资源的配置，为建设更加智慧和可持续的城市提供参考。这一研究对理解和改善城市交通系统具有重要意义，同时也为其他类型的共享交通工具提供了宝贵的经验。

1 文献综述

1.1 国外研究现状

在国外，共享电动自行车的停放问题已成为多项研究的重点。欧洲和北美的研究者主要关注于共享电动自行车系统的整体规划和运营效率。例如，一些研究聚焦于如何通过改进停放站点的布局和数量来提高系统的使用率和可达性。在这些研究中，数据分析技术被广泛应用于预测需求模式和优化站点位置。此外，关于用户行为的研究，如使用频率、停放偏好等，也为理解共享电动自行车系统的运营提供了重要视角。

1.2 国内研究现状

在国内，随着共享单车电动自行车等共享经济的快速发展，相关的研究也逐渐增多。国内学者多聚焦于共享单车电动自行车等对城市交通的影响、用户使用行为分析及停放管理问题。一部分研究致力于探讨如何整合共享单车与公共交通系统，建立行之有效的共享单车停放体系，以构建更加高效的城市交通网络。另一部分研究则侧重于停放问题，特别是如何通过技术手段，如地理信息系统(GIS)和大数据分析，意在建立多方参与的停放管理机制，来优化停放空间的分布和管理。还有研究表明，由于城市间的人口密度、交通状况等差异，共享电动自行车停放系统的优化策略需要根据具体城市的特点进行调整[1-7]。

1.3 数据分析在共享电动自行车研究中的应用

数据分析在优化共享电动自行车停放空间方面扮演着关键角色。许多研究通过分析用户的使用数据(如出行时间、起止点、行程时长)来识别高需求区域和时间段，进而提出停放空间的优化建议[1]。此外，机器学习和优化算法等先进技术的应用，为预测停放需求模式、评估停放站点的效率以及制定动态调整策略提供了可能。

1.4 研究述评

综上所述，国内外关于共享电动自行车停放空间优化的研究虽已取得一定成果，但仍存在诸多挑战，特别是在数据分析技术的应用和城市特定环境下的策略定制方面。本研究旨在结合国内外的研究成果和经验，通过深入的数据分析，提出更加精准和高效的停放空间优化策略。

2 理论基础和研究方法

2.1 可持续发展理论

本研究的理论基础在于城市交通规划和可持续发展理论，特别强调利用数据分析来优化共享电动自行车的停放空间。核心理论假设是：合理分布的停放空间可以提高共享电动自行车的使用率，减少随意停放所引发的城市管理问题，并促进环境友好型出行方式。为此，本研究构建了一个评价指标体系，包括停放空间的可达性、使用率、用户满意度等指标，旨在全面评估停放空间的优化效果。

2.2 研究方法

本研究采用了综合的数据分析方法来优化共享电动自行车的停放空间。第一，数据收集。本研究通过收集历史使用数据、GPS追踪数据和用户调查反馈等多源数据，确保了研究的数据基础。这些数据涵盖了自行车的起止点、使用频率、行程时长以及用户对现有停放空间的满意度等信息。第二，数据预处理。在进行深入分析之前，对收集的数据进行预处理，包括数据清洗、整合和标准化，以保证数据的准确性和可用性。第三，数据分析。采用统计分析和机器学习算法对预处理后的数据进行深入分析。这包括识别高需求区域和时间段、用户出行习惯和偏好等，通过这些分析，为停放空间的优化提供科学依据。第四，优化策略制定。基于数据分析结果，制定具体的停放空间优化策略，如动态调整停放点位置、优化停放空间布局、提高停放点的可达性和便利性等。第五，案例研究。在选定城市银川市进行案例研究，应用优化策略，以评估其实际效果。通过对比优化前后的数据，评估停放空间优化策略对使用效率和用户满意度的提升情况。

3 数据分析

3.1 数据预处理和初步探索

第一阶段的数据分析聚焦于数据预处理和初步探索。这一阶段的核心任务是确保数据的质量和可用性。首先，通过数据清洗流程去除无效和异常的记录，比如不完整的行程数据或异常的GPS坐标。其次，进行数据的整合和标准化，确保不同数据源的信息能够被有效整合。在初步探索中，通过描述性统计分析和可视化手段，如热力图和时间序列分析，揭示了共享电动自行车使用的基本模式，包括高需求区域、使用高峰时段和常见的出行路径。

3.2 高级数据分析和模式识别

在第二阶段，本研究采用高级数据分析技术，如机器学习算法，对收集的数据进行深入分析。这包括运用聚类分析来识别具有相似使用模式的区域，以及时间序列分析来预测不同时段的自行车使用需求。此外，通过关联规则分析和路径分析，本研究探究了用户的出行习惯和偏好。这些高级分析帮助识别了影响自行车使用和停放需求的关键因素，为停放空间的优化提供了科学依据。

3.3 优化策略的制定和验证

在数据分析的最后阶段，基于前两个阶段的分析结果，本研究制定了具体的停放空间优化策略。这些策略包括调整现有停放点的位置和数量，以及在高需求区域增设新的停放点。为了验证这些策略的有效性，本研究采用了模拟技术，通过构建数学模型和运行模拟实验，评估优化策略在不同场景下的表现。此外，通过对比模拟结果与实际数据，进一步微调优化策略，以确保其在实际应用中的有效性和可行性。

4 停放空间优化策略

4.1 动态调整停放点

通过收集和分析用户使用数据，对高需求区域和时间的识别，提出动态调整停放点的策略。在早晚高峰期或特定活动期间，临时增加停放点的数量，确保足够的停车容量，以满足不同时间和区域的变化需求。此外，对长期低使用率的停放点，考虑减少数量或进行重新布局，以最大限度地提高整个系统的效率和用户满意度。

4.2 基于需求的停放点分布优化

为了更好地满足用户需求，利用机器学习模型预测各个区域的自行车使用需求，基于这些预测结果，进而优化停放点的分布。在高需求区域增设更多停放点，同时确保停放点在城市范围内的均匀分布，避免某些区域停放资源过剩或不足，以提高整个停放系统的可达性和服务均等性。

4.3 提高停放空间的可达性和便利性

为了提升用户体验，通过改善停放空间的设计和布局，提高其对用户的可达性和便利性。具体而言，就是将重点增加停放点的设置。例如，在公共交通站点、商业中心、住宅区附近设置更多停放点，这样的布局将确保用户在出行过程中能够轻松找到并使用停放点。此外，还将着眼于改进停放点的设计，使其更易于识别和使用，从而进一步提高用户的满意度和使用便捷性。

4.4 与公共交通系统的融合

为了提高城市交通的整体效率，促进共享电动自行车与公共交通系统的融合，为用户提供无缝的多模式出行体验。例如，在地铁站或公交站点附近设置更多的停放点，鼓励用户结合使用公共交通和共享自行车。为用户提供无缝的多模式出行体验，同时减缓城市交通压力，推动更可持续的交通模式。

4.5 用户反馈和调整机制

为了保持与用户需求的紧密对接，建立持续的用户反馈机制，收集用户对停放点位置、数量和布局的意见。根据用户反馈，定期评估并调整停放空间的布局和数量，通过不断调整停放策略，确保其始终符合用户的实际需求。

4.6 长期效果评估

对优化策略的长期效果进行评估，考察其对城市交通和环境的持续影响。通过监测停放系统的整体性能和用户满意度，我们可以及时发现并解决潜在问题，确保优化策略的可持续性。这一长期效果评估将为未来的城市交通规划和共享电动自行车系统的优化提供重要的参考依据。

4.7 扩展到其他城市和区域

鼓励将这些优化策略扩展到其他城市和区域，考虑不同地理、人口和交通特点。通过研究不同城市的共享电动自行车使用模式，可以探索根据各地特点定制的优化策略，从而更好地满足不同城市的出行需求。

4.8 与城市规划和政策制定的结合

将共享电动自行车系统的优化更好地融入城市规划和交通政策中。通过与城市规划者和政策制定者的合作，我们可以确保共享电动自行车系统在城市可持续发展中发挥积极作用。这包括将共享电动自行车系统纳入城市规划框架，制定支持共享交通的政策，并确保相应的法规与城市交通发展保持一致。这一结合将为城市提供更智慧、高效和可持续的交通解决方案。