打车软件数据分析

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很多方面都可以盈利，就几个点。首先是抽烟。无聊的时候也跑了一圈。乘客支付的一小部分车费(我忘了多少了)被滴滴扣了。如果扣一次顺风车，全国这么多顺风车要扣多少钱？而且不仅是顺风车，还有专车、快车、租车、代驾，这是一笔可观的收入。然后就是广告。滴滴有自己的积分商城，商城里有各种商家的优惠信息。车完了拿个红包就有广告。无处不在的广告是要收费的。发展到一定规模，滴滴就成了一个生态圈，吃喝玩乐都融为一体。这是另一个大市场。

个人认为这份报告的代表性还是欠缺的。毕竟打车的频率不是特别高，数据可以更多元化。不，他可能只在一个地方打车，但不能说明所有的情况打车。这样的报告仍然不完整，不具有代表性。我觉得这篇报道不具有代表性，因为他只是用自己打车的经验写了这篇报道，没有其他的例子，所以这篇报道是不准确的。我觉得这个报道特别有代表性，也反映了很多现实问题，而且这个实验也很真实。

这位复旦大学的教授带领20多名大学生组成了一个特殊的打车群。用了整整一年的时间，收集了800多个有效样本，终于来了2020 打车 report。从这份报告中我们可以看到，在中途和长途划分的不同城市和不同路线，会出现a 打车最便宜的平台和软件。在发布的报告中，调查覆盖了上海、北京、深圳、重庆和成都，而在上海，街头招聘的价格是最便宜的。

最近公司想做一个和滴滴打车功能差不多的APP，于是研究了滴滴打车的实现原理，并用笔记录下来。首先，你得有自己的服务器。司机的APP通过GPS定位实时获取经纬度，变化时发送给服务器。后台有一个表，里面存储着出租车每秒的经纬度坐标，剩下的就是后台的检索了。搜索时，可以根据二维坐标检索出指定位置的最近坐标。像微信，最近的朋友都是基于这个原理。