浅析“时间维度”选取在车联网大数据分析的应用价值
时间:2021-03-01 11:21来源:北京理工新源 作者:bitnei
当前，以互联网、大数据、云计算和人工智能等技术为代表的新一轮科技革命，正引发全球制造业深刻变革。大规模数据是企业的重要数据资产，成为企业持续改进、提升的重要依据。北理新源致力于为大规模车辆信息化提供研发实时、精准的车辆数据采集终端产品，以及建设集数据分析、存储、挖掘、管理于一体的大数据云服务车联网平台。基于新能源汽车的数据分析和挖掘，北理新源积累了丰富且成熟的分析模型，例如车辆充电行为优化、车辆状态实时监测及评估、驾驶行为分析模型等。今天小编简单介绍基于“时间维度”选取在车联网大数据分析的应用价值。
北理新源数据分析团队在车联网大数据分析时，维度分析法广泛应用。“时间维度”是重要维度之一。车辆的“时间维度” 包括：行驶或充电时长、行驶或充电时刻、行驶或充电开始或结束时间点，早晚高峰行驶充电分析、休息日和工作日行驶或充电分析等等，这些时间维度在研究车辆使用、行驶行为、交通拥堵等问题时都有十分重要的作用。本文选取了行驶时刻周末和工作日行驶两个“时间维度” 为例，来分析不同用途的bev车辆特征。
bev私家车工作日行驶时刻在7:00-9:00之间以及下午17:00-19:00的占比都比较大；这两个时间段恰恰是工作日早晚上下班高峰。在周末，7:00-9:00之间出行的车辆占比明显低于工作日占比，下午17:00-18:00有一个小高峰。
bev出租车在工作日9:00-11:00的行驶时刻占比稍高；周末10:00-18:00期间出租车行驶占比变化不大。出租车行驶时刻在夜间23:00-01:00间有一个小高峰。
bev公交客车的工作日行驶时刻在7:00-9:00之间以及下午17:00-19:00的占比都有个微微凸起的高峰；公交客车的周末不同行驶时刻占比曲线和工作日的不同行驶时刻占比曲线几乎重合，说明工作日和周末对公交客车的发车频率影响很小，发车时间主要取决于每日的不同时间点。
综上所述，bev私家车行驶时刻占比在工作日和周末的差异最大；bev出租车行驶时刻占比在工作日和周末的差异较小；bev公交客车行驶时刻占比在工作日和周末几乎无差异。
