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地鐵通勤,擁擠之痛:你有同感嗎?如何通過數(shù)據(jù)優(yōu)化公共交通擁擠

MinitabUG ? 來源:MinitabUG ? 作者:MinitabUG ? 2024-08-26 10:11 ? 次閱讀
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*文章來自美國Minitab官網(wǎng)

當 2020 年新冠疫情來襲時,公共交通組織重新分配了資源。許多地方削減了地鐵時刻表,并專注于軌道建設(shè)、基礎(chǔ)設(shè)施和安全培訓。

隨著員工開始以混合辦公或全職的方式返回辦公室,許多公共交通組織未能充分調(diào)整時刻表。這導致了安全問題、不衛(wèi)生的狀況、火車過度擁擠以及乘客的失望。

作為一名經(jīng)常往返于芝加哥市中心辦公室的通勤者,我在過去幾年里注意到了這些變化,并認為我們應(yīng)該進行調(diào)查。在 Minitab Workspace 和 Minitab 統(tǒng)計軟件的幫助下,這些問題可以得到解決。以下是方法。

一個用例:什么讓乘客感到困擾?

在一個假設(shè)的場景中,一個中西部的主要交通管理部門進行了一次客戶調(diào)查,以衡量客戶滿意度并確定需要改進的領(lǐng)域。令他們驚訝的是,大多數(shù)客戶并不滿意。有幾個原因被注意到。該團隊使用 Minitab Workspace 來可視化客戶最常見的投訴:

他們注意到最常見的投訴是 “高峰時段擁堵”。在早高峰時段(周一至周五上午 5 點至 10 點)尤其如此。下一步是使用 Minitab 統(tǒng)計軟件來可視化這些數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)可視化:乘客何時使用公共交通?

該團隊花了幾周時間收集數(shù)據(jù),以確定每趟地鐵大約有多少人乘坐。一旦他們收集了所有相關(guān)數(shù)據(jù),他們在 Minitab 中創(chuàng)建了兩種不同的可視化圖表,一個箱線圖和一個散點圖。以下是他們的數(shù)據(jù)樣子:

他們的數(shù)據(jù)顯示,周二、周三和周四的乘客量最大,其中周三上午 8:20 和 8:40 的地鐵使用最為頻繁。

我們?nèi)绾谓鉀Q這個問題呢?

該公司的領(lǐng)導隨后按日劃分數(shù)據(jù),并使用回歸分析來更好地理解每天的數(shù)據(jù)趨勢。以下是 Minitab 為周三生成的擬合線圖:

在這種情況下,領(lǐng)導可以使用這個方程來預測周三一天中任何時間的乘客量,甚至在非高峰時段。

也許更重要的是,團隊希望看到乘客量模式中明顯的統(tǒng)計變化在哪里。為此,他們使用了 Minitab 的預測分析模塊中的 MARS 回歸,將數(shù)據(jù)分成可以觀察到明顯模式變化的段。以下是他們周三的數(shù)據(jù):

這個單預測變量的偏依賴圖增加了有趣的背景信息;雖然乘客量最大的時間是在上午 8:20 到 9:00 之間,但乘客量模式的最大變化發(fā)生在上午 7:40。并且,使用 MARS,團隊只需點擊 “預測” 按鈕即可獲得每周每天的未來預測。

那么,有什么應(yīng)用呢?

如果沒有這些數(shù)據(jù),大多數(shù)交通組織會主張在高峰時段增加一列火車,可能在上午 8:30 或 8:40 左右。但是,從更精細的層面來看,交通系統(tǒng)通過在上午 8:00 左右而不是在高峰時段稍晚的時候增加更多火車,將獲得更好的減少過度擁擠的效果。

希望有了這些數(shù)據(jù)的支持,交通系統(tǒng)不需要兩次重新制定時刻表,并且他們可以更明智地使用有限的資源。這個步驟可以在乘客量超過允許閾值的所有日子里重復進行,以找到增加一列額外火車將產(chǎn)生最大影響的時間。

團隊還推測,首先解決這個問題可能會自然地解決一些其他問題,如車站過度擁擠、座位不足和清潔問題。

最終,結(jié)果將是讓乘客變得快樂。這是一件好事 —— 更快樂的乘客不太可能尋找其他方式去上班、上學或休閑。

以數(shù)據(jù)為驅(qū)動解決公共交通問題

公共交通至關(guān)重要,原因有很多,包括其對環(huán)境的積極影響、為乘客帶來的經(jīng)濟效益、減少所有人的交通擁堵以及促進社會公平。當這些系統(tǒng)遇到問題時,不僅會對乘客產(chǎn)生負面影響,還會對依賴可靠交通的整個城市生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生負面影響。

Minitab 可以通過提供強大的數(shù)據(jù)分析工具來幫助公共交通系統(tǒng)更高效、可靠和安全地運行,以識別和糾正問題或主動解決問題。通過利用 Minitab 的功能,交通管理部門可以優(yōu)化路線、改進維護計劃并提高整體服務(wù)質(zhì)量,確保為所有乘客提供更順暢、更可靠的體驗。

審核編輯 黃宇

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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