航空大数据告诉你如何挑选航班

最符合旅客延误感知的算法

航班舒适度指数由数据性指标、硬性指标、服务指标组成。

• 数据型指标指的是平均延误、靠廊桥率，取消率等；

• 硬性指标指飞机机型、新旧及机场设施；

• 服务型指标指的就是餐食、航司服务及旅客评价。

说到平均延误时间，首先想到的肯定是准点率，这是每一位旅客最为关注的指标。一旦飞机晚点，旅客将要面临的是最为焦急的等待和延误带来的后果。因此便出现了准点率这一指标，它也成为了旅客选择航班的重要条件之一。

对于准点率，业内、民航局的计算方法都是不同的。业内一般认为，国内航班30分钟内不算延误，国际航班15分钟内不算延误。而民航局是以实际出发时间减去计划离港时间小于等于机场的标准滑行时间为方法。例如：北京首都标准滑行时间是30分钟，MU1234由北京首都飞往上海虹桥，航班计划12点起飞，那么假设实际在12点30分之前起飞或者其实际落地时间减去计划到港时间小于等于20分钟均不算延误。

将这种计算方式的结果和平均延误时间做出对比。

上图是3月20日随机抽取的北京首都飞往上海虹桥的航班准点率和当天延误情况。MU5110的航班历史准点率相对来说很低，说明其历史延误情况较多，在3月20日当天，此航班的出发延误时间为13分钟，而实际到达时间则提前1分钟。HO1252这一航班的历史准点率高达100%，但3月20日当天，此航班出发延误37分钟，到达延误13分钟。

因此，将这两个航班的准点率和平均延误时间做出对比，可以得出一个结论：准点率并不能准确反映出航班延误情况，旅客在购买机票时，平均延误时间只能反映出该航班的历史延误情况。

座椅舒适度里的人体工程学

如今，旅客在购买航班机票时，不仅关注航班时刻和价格，座椅舒适度也是旅客较为关心的，那么怎样的座椅才能算得上舒适呢？

从座椅角度来看，其调节范围是100度至180度。“站着不如坐着，坐着不如躺着”，不管是坐飞机还是坐车，旅客在休息的时候都是喜欢躺着或是半躺。因此，座椅的能调解范围越大，其舒适度也越强。

从座椅宽度及座椅间距来看，当旅客坐下时，座椅的宽度和间距能容纳下旅客的臀宽，并且留有一定距离（座椅宽度大于坐姿的臀宽和臀膝距），那么就算是舒适的。但一般能查询到的座椅宽度和座椅间距均为数据性质，而一般旅客对这种座椅宽度数据性的值没有很强的概念。

针对这种情况，又应该怎么来计算才能准确地向旅客表达座椅是否舒适？

首先，运用人体工程学中的人体测量学，计算出每一位旅客的坐姿臀宽和臀膝距。根再据平均每位旅客的身高与体重计算出标准生态指数，通过这一标准生态指数，制定出每一位旅客的标准身材指数的修正系数。由于每位旅客的高矮胖瘦不同，其修正系数也不同；同样由于欧洲人和亚洲人的身构造不同，计算方式也会不同。

得到坐姿臀宽后，再根据标准的身材指数，计算出标准的坐姿臀宽，便可以根据每一位旅客的身高体重计算出旅客的坐姿臀宽修正系数。在得出这四项指数后，用实际的座椅宽度减去这四项指数之和，就能知道这位旅客坐下后左右还剩余多少宽度，得出这个座椅相对于这位旅客而言是否舒适。同样，座椅间距也是同样的计算方式。

上图是旅客选择座椅升高，经过坐姿臀宽和臀膝距的算法，反馈给旅客的航班舒适度。

上图是2017年座椅舒适度较高、座椅间距和宽度较大的机型仓位。

接机时间知多少？

到达目的地之后的接机也是影响整个出行感受的重要因素，许多旅客在航班落地后，已有司机等待。那么，究竟该如何安排接机时间最为精准？既能准时接到旅客又不用浪费很多等待时间？这其中就包含接机时间的大数据秘密。

ADS-B是广播式自动相关监视，即不需要人工操作或询问，便可以自动的从相关机载设备（航空器、地面广播）获取参数，如飞机的位置、高度、速度、航向、识别码等信息，使管制员对飞机的状态进行实时的跟踪。ADS-B最初衍生于ADS(自动相关监视)，最初为了越洋飞行的航空器，在无法进行雷达监测的情况下，利用卫星实时监视、提出解决方案。ADS-B既然能够实时追踪这个飞机的信息，那么我们应该就会想到前几年失事的马航MH370。假设马航MF370在飞行过程中打开ADS-B设备，那么也就不会出现找不到飞机的情况。

飞常准在拥有全球航班动态的基础上，采用地面ADS-B监测航班的实时位置，在国内布置了近千台的这个ADS-B接收装置，实时追踪这些航班的动态，及时知晓飞机是否晚点。

在网约车还未面世之前，旅客降落之后一般采用出租车、机场大巴或是亲朋好友来接等方式，但肯定会有供不应求的情况。网约车面世之后，客运车辆增多，但仍未解决这样一个问题。这对滴滴来说是一种资源浪费。因为滴滴司机并不知道何时去机场，何时接单，机场又有多少人需要用车？2015年起，滴滴便与飞常准达成合作，利用飞常准预计到达时间来辅助接机派单。

这些信息可以精确到飞机落地、飞机滑行再到旅客步行到出口所需时间，便可减少资源等浪费，提升了网约车的效率，合理安排车辆的调度。

（注：以上内容根据汪瑞在数据侠线上实验室的演讲实录整理。图片来自其现场PPT，已经本人审阅。本文仅为作者观点，不代表DT财经立场。）

数据侠门派

本文数据侠汪瑞，现任飞常准航班舒适度项目负责人，协助商旅、飞机制造商等客户挖掘航班数据价值。在互联网产品研发与数据分析上拥有丰富经验，2016年入职飞常准，负责航班舒适度项目，主导项目升级，力求为用户打造一套除票价外的出行考量标准。

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