手握4亿用户数据，滴滴打算怎么玩？

滴滴手头，到底有哪些大数据？

整天在用滴滴App的人们可能没有完全意识到，滴滴是一个出行平台，而不仅仅是一个打车软件。

在2014年，滴滴做了一个《北上广深吸血加班楼大PK》，梳理出各大办公楼的加班和下班时间，一时火爆朋友圈。这时候，滴滴数据团队开始更明确地意识到了滴滴大数据的价值。

而要探索滴滴数据的价值，需要建立在一个量足够大的数据基础之上。有了目前积累的4亿用户和1500万平台注册司机做基础，为我们做大数据分析提供了数据优势。订单数据和人（司机和乘客）的数据构成了滴滴的核心数据：

举个栗子，滴滴每个呼叫的订单都生成一个订单ID，包含了用户的位置信息以及OD（交通起止点）等数据。这些核心数据是滴滴的地理大数据的“底盘”。

如今4亿用户量和1500万司机的规模，使得滴滴手中沉淀了巨量的订单数据。而要让这些订单数据触发价值，就必须依靠时间、人和地点这三个“激活点”。

每一个订单都包含了三个维度的数据，而早晚高峰、乘客司机的个人信息加上地点的组成，则让滴滴手中的订单数据成为了颇具价值的地理大数据。

通过人、时间和地点来激活订单的数据价值呢？

举个栗子，以北京金融街的从业者为例，在晚上5点以后，我们可以发现大量起点为金融街，目的地为三里屯的订单，从订单中我们可以推测出部分金融从业者在下午股市收盘后就下班了从事休闲娱乐活动了，这样就可以借助滴滴数据观察人群的消费需求，数据便产生了价值。

有了这些数据之后，我们可以干什么呢？滴滴做了一些尝试。

1. 跟踪城市扩张，记录人口迁徙

每一个滴滴的成交订单，都是一个人或一群人的轨迹位移图，当这些订单数据被聚合在一起放在地图上呈现出来时，它便成为了观察研究城市的窗口。

北京的卫星城便是一例，从图中可以看出，从主城区往郊区延伸散步的点，便是北京的一座座卫星城。

其中，灯光愈耀眼之处，说明当地的滴滴订单越多。沿着灯光的强弱，环绕帝都的卫星城被鲜明地标记在了地图上，不再是平常地图上那些普通的地名。

而沿着灯光的走向，我们也能够按图索骥，发现北京周边的人气居住地。比如燕郊，这个在北京主城区正东方的河北小镇，虽不在北京城市版图以内，却因为北漂们巨量的滴滴订单而刷出了存在感。

当我们把视线从北京扩大至全国视野时，滴滴通过对订单的信息分析，描出了一幅全国人口迁徙地图。

根据订单的起终点数据，每个城市人口移动的轨迹，被直观地呈现出来。在这个960万平方公里的国度里，每天人口迁徙的壮观景象，被这些疏密不等的线路描绘出来。

滴滴数据跟踪城市发展，除了观察人群迁徙流动之外，也可以监测城市交通出行变化，这也能够给中国城市提供规划和管理方面的参考。

2. 地铁瘫痪？打车数据还原突发事件

通过梳理滴滴的订单数据，不仅能够反映城市发展和人口迁徙的面貌，还能够还原突发事件。

下面这张图展现的是某一天某一个时段滴滴订单的密集需求，这样的图景在平时并不会看到。是什么造成了这些深红色的高密度打车需求，全部都分布在了一个环线上呢？

仔细看一下就会发现，这个环线是北京地铁10号线的沿线分布。当天，正是10号线突发故障，地铁线路瘫痪，导致人们从站点涌出，周边出现了密集的打车需求。

无独有偶，类似的情况还有北京地铁1号线故障出现的打车高峰。通过滴滴的打车热力图，突发事件能够直接还原在地图上。

与此相同的预测也能够观察到突发事件，在今年5月，北京北五环上一辆运送大佛的货车发生事故导致整条北五环干道拥挤，我们也通过滴滴的订单热度发现了这起交通事故。

这样的一些数据呈现，在还原突发事件的同时，也可以为城市应急突发管理提供一些有益的帮助。

3. 医患资源不均衡，数据也能窥察

将人和滴滴订单数据结合起来，也可以观察到民生现状，比如医患资源的不均衡。滴滴可以通过其订单数据，发现不同医院异地就医的患者情况。

我们通过对订单和用户信息的结合处理，梳理出外地患者就医比例最高的10大医院：

在通过数据得出这些结论之后，可以做进一步的分析，挖掘出数据背后医患资源不均衡的问题所在。对于医患双方，借助滴滴数据呈现的就医场景，可以给予一些启发，比如何时选择就医避开人流。

另外，滴滴已经在尝试通过自己的大数据能力为政府进行城市管理提供支持，为合作伙伴做更精准化的用户定位等方向，未来会继续探索更多可能。

备注

欲知更多内容，请参考报告：

滴滴地理大数据应用

数据侠门派

本文数据侠：王占伟，滴滴媒体研究院首席数据分析师

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