pos机系统数据字典,万条拼车数据背后的春节迁徙地图

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本文目录一览：

1、pos机系统数据字典

pos机系统数据字典

今天是正月初九，春运返程也已过半。这篇文章，作者对北京、上海、广州、深圳、杭州等地 1万多条出行数据进行分析，得出了一些有意思的结论，并且绘制了这几个城市春运的迁移图。虽然数据在取样公平性上不能完全符合标准，但是思路还是值得大家学习参考的~

目录

前言

很早之前发过一篇关于某拼车平台爬虫的文章，因为工作比较忙，一直没有下文。最近年底稍微空了些，加上碰上春节返乡大潮，刚好再拿过来写一下数据分析的思路。

本次数据样本共13041条，本别采集了北京、上海、广州、深圳、杭州的某一天出行数据，由于手动操作难以保证取样的公平性，所以不能对全部数据结果的准确性做保证，本文以提供思路参考为主，先放一张路线图：

统计结果

好了知道大家比较关心结果，所以先把结果放一放，后面再接着讲分析过程。

先单独把性别拎出来看一下，后面再根据城市进行分析，结果显示，抛开未设置性别的乘客不论，总体来看顺风车的用户群中，男性（占比 49.39%）还是多于女性（占比 31.55%）的。毕竟跨城顺风车，大过年的，女性乘客对于安全性的忧虑还有要有的。

真实数据的话订单数量应该是深圳 > 北京 > 广州 > 上海 > 杭州，但是同一个城市内的乘客性别比例应该还是具有一定的参考价值的，可以看到北京、上海、深圳的女性乘客数量占比都是高于男性的。

原本是想比较一下平均路程长度，但是想想这个事情太折腾了，由于平台主要还是依靠路程来计算拼车费用的，所以通过计算客单价的话大概也能反映一下平均形成长度（我猜的，然后结果是这样的，没想到广州是最高的，也可能是我统计错误。

有时候有些偏远地区订单或者顺路司机少，乘客会加价希望司机接单，于是统计了一下各城市加价订单的占比和平均的加价额度，得出如下结果：

占比最高的城市是深圳，平均加价额度最高的城市也是深圳，看来深圳的小哥哥小姐姐们的确出手阔错，然而加价比例最低的是北京，不过这也不能说明帝都人民不壕气，可能就是人家繁华，司机多。

最后放几张返乡的路线图

北京

上海

广州

深圳

杭州

杭州明显有别与其它几个城市，一个是杭州的数据样本多，另外一个平台上杭州黄牛多，那些最远的单子就是黄牛广告单。

爬虫思路：注册成为司机，利用 mitm 抓包存储拼车单

统计思路：数据的话我是通过本地 Mongodb 存储，所以直接用 Python 操作 Mongodb 数据

Pymongo：关于 Mongodb 数据库的连接，直接上代码：

client = MongoClient(\'mongodb://localhost:27017\')spring = client.springcollection = spring[\'orders\']

以上代码的意思就是连接本地 Mongodb-spring 数据库 -orders 文档集合

Pyecharts：是大名鼎鼎的 Echarts 的 Python 可视化图表库，用起来挺顺手的，而且文档规范，基本上可以零门槛入门，具体实现请移步文档。

Pyecharts(http://pyecharts.org)

这里介绍一下关于 Pyecharts 的图表样式配置，为了保持各图表的样式统一（偷懒），Pyecharts 提供了一个 Style 类，可用于在同一个图或者多个图内保持统一的风格。

rom pyecharts import Style,Geostyle = Style( title_color="#fff", title_pos="center", width="360px",height="auto" />

代码解读

因为全部代码有点长，所以抽了一段举个例子，主要思路就是从 Mongodb 取出指定数据，或者通过 $group 管道对数据进行处理，最后通过 pyecharts 生成相应的图表，呈现

from pymongo import MongoClientfrom pyecharts import Style,GeoLinesdef getLines(self): # 连接数据库 client = MongoClient(\'mongodb://localhost:27017\') spring = self.client.spring collection = self.spring[\'orders\'] # Mongodb的操作，$match-筛选出\'from_poi.city.city_name\'为\'杭州\'的文档， # 再通过$group管道，按照目标城市统计出汇总数量 line_hangzhou = collection.aggregate([ {\'$match\': {\'from_poi.city.city_name\': \'杭州\'}}, {\'$group\': {\'_id\': \'$to_poi.city.city_name\', \'count\': {\'$sum\': 1}}} ]) # 按照Geolines图表的数据格式格式化数据 line_hangzhou_ = [] for line in line_hangzhou: line_hangzhou_.append(["杭州", line[\'_id\'], line[\'count\']]) # 创建一个GeoLines图表 citylines = GeoLines("春节迁移路线图", **style.init_style) # 添加数据以及样式 citylines.add("从杭州出发", line_hangzhou_, **geo_style) # 生成html文件 citylines.render("results/citylines.html")

后记

这是一篇迟到很久的文章，本来没打算再写，但是总觉得下半部分没写完心里有个结，所以还是抽时间补上。另外作为一个非专业技术人员，多记多练免得过几天自己就忘了。

源码地址附上：

https://github.com/bkidy/Dida_spider

以上就是关于pos机系统数据字典,万条拼车数据背后的春节迁徙地图的知识，后面我们会继续为大家整理关于pos机系统数据字典的知识，希望能够帮助到大家！