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武汉理工大学2025-02 至 2025-03
网约车交通时空特征与统计建模分析
成都市网约车 GPS 轨迹数据分析
角色：独立完成MySQLDataGripPythonPyCharm
背景痛点
城市网约车供需在时空上分布不均衡，需要从海量 GPS 轨迹中挖掘交通流波动特征，为调度与拥堵治理提供依据。
核心工作
1
数据清洗与探查
处理成都市 1.7 万条晚高峰 GPS 轨迹数据，通过坐标转换与时间戳处理，确定数据有效的时空范围。
2
核心指标构建
运用 LEAD 窗口函数、Haversine 球面距离公式，构建行程时长、平均速度等 8 个核心订单指标，生成标准化分析表。
3
时空维度下钻分析
通过 5 分钟时间分箱、1km² 地理网格分组，精准识别 2 个高流量子时段，计算高峰小时系数 PHF₁₅=0.75，量化交通流波动与拥堵风险。
4
统计假设检验
完成订单量卡方检验与订单时长 KS 检验，验证订单持续时间服从正态分布，为交通流预测模型提供统计理论支撑。
量化成果
1.7 万条
GPS 轨迹数据
8 个
核心订单指标