打车软件对出租车资源配置影响研究

随着打车软件的兴起,出租车行业经营模式正悄无声息发生着变化。为了探究打车软件对出租车资源配置的影响,调研了国内常用打车软件的补贴情况;利用SPSS软件拟合了打车软件使用人数随时间的变化趋势;分析了使用打车软件与传统巡游模式下出租车驾驶人搜索行为之间的差异。研究结果表明,使用打车软件可以降低出租车空驶率,提高出租车运营效率,使出租车资源得到更有效的配置。     

官方打车软件确定收费即时打车5元提前4小时6元

昨天,市交通委公布《北京市出租汽车手机电召服务管理实施细则》,并正式实施。《细则》提到,目前成熟的打车软件可通过备案方式“转正”成为官方打车软件,并且可按照电召标准收费,即时打车收5元,提前4小时打车收6元。另外,官方打车软件不得嵌入商业广告,也不许加价。     

移动打车软件用户使用意愿影响因素研究

移动互联网的快速发展促使各种创新移动应用的不断涌现,移动打车软件的出现在一定程度上缓解了乘客"打车难"与出租车"空载率高"这一矛盾,为乘客和出租车司机双方提供便利。因此,以使用移动打车软件的乘客为研究对象,在UTAUT模型和初始信任理论的基础上,依据打车软件的自身特点加入感知趣味性、感知风险、感知价格水平等因素,构建理论模型,分析影响用户初始使用意愿的关键因素。通过问卷调查,利用SPSS和AMOS软件进行数据分析,根据分析结果为移动打车软件运营商提供相应的管理和营销建议。     

出租车供求匹配模型及其应用

正"打车难"问题成为当前社会的热点问题。为了优化出租车资源配置,本文建立了以平均空驶时间、平均等待时间等为指标的评价体系,并进行优化。打车软件的应用促进了乘客与出租车司机之间的"供求匹配",在一定程度上缓解了"打车难"问题。但是当前由于某些打车软件的"等额补贴"政策,出租车司机出现了"挑单"现象。本文基于南京市的实际数据,分析了已有补贴方案对出租车资源配置的影响。通过对补贴政     

基于“互联网+”时代的出租车资源配置模型的研究

通过采用spss相关系数分析法以及神经网络多层感知器对不同时空出租车资源的"供求匹配"程度进行分析,利用神经网络多层感知器分析因变量时间、因子经纬度、协变量出租车数量,候车人数因素对协变量出租车数量和候车人数之间的偏差,以及可根据这种偏差做出的调整。分析"滴滴打车公司"补贴方案和"快的打车公司"补贴方案建立了数据模型,分别求出出租车司机与乘客的利益最大值,以此会有助于缓解打车难的问题并设计补贴方案。     

“互联网+”时代的出租车资源配置

随着共享汽车模式的发展,滴滴快车为代表的打车平台迅速崛起,如何快速有效的抢占用户市场已经成为该类平台的核心竞争力。本文利用灰色预测模型中的累加生成的方法对各平台最常使用的出租车补贴这一手段进行分析,结果发现现有方案不仅不能有效缓解打车难问题,也不利于公司获得经济效益。     

“滴滴打车”再遭起诉 律师称更名成本高于和解

由于此案件已经由海淀区人民法院受理,滴滴打车相信法院能够根据有关法律法规做出实事求是的判决。     

城市居民对网约车与出租车的选择意愿及影响因素研究——基于江苏省调查数据的Logistic分析

从消费者的视角出发,通过大规模的问卷调查和深度访谈实证考察了城市居民在打车出行时对网约车和出租车的选择意愿及影响因素。结果表明:50.29%的江苏城市居民在打车出行时倾向于选择网约车,苏南地区的消费者比苏北地区的消费者更倾向于选择网约车,1980年以后出生的消费者对网约车的选择意愿更高;出行者个体特征、出行特征、车辆特征、价格和认知等因素对网约车的选择意愿影响显著;我国多地实施的网约车管理细则中要求"本地户籍"和"本地牌照",研究发现"本地牌照"对消费者选择网约车的意愿影响显著,但"本地户籍"影响不显著。     

手机越贵,打车越贵

复旦大学管理学院副教授孙金云带领团队在北京、上海、深圳、成都、重庆等5个城市做实地调查,打车800多次,花费近5万元,撰写了《2020打车软件出行现状调研报告》.结果表明,手机越贵,打车就越贵.苹果手机主更容易被专车、优享这类更贵的车型接单,这一比例是非苹果手机用户的3倍.如果不是苹果手机,则手机越贵,越容易被更贵的车型接单.同一时间用两部不同机型手机同时下单,分别选择同一个目的地,距离相同,路线相同,耗时也相差无几,但订单费用不同,中间差价偶尔能达到好几元钱,距离远的话有时还能达到二三十元.     

基于情感分析的品牌打分

近年来,共乘车辆机制得到了快速的发展,Uber、Lyft等打车软件逐渐在取代传统的打车方式。随着使用人数的增多,移动APP开始主动提示用户给应用进行打分。然而我们发现,这样的打分方式并不能真实的反映用户对该应用的评价,所以我们选择分析从Facebook和Twitter上寻找用户对于这两个app的评价,从而得出最终的打分。     

人机共舞奏响算法之歌——记北京大学光华管理学院市场营销学系助理教授张颖婕

某种程度上,人工智能(AI)就像一个精明的预言者和决策者。规划送货的导航路线,判断借贷者的违约风险,预测流行病的蔓延趋势,分析金融市场的波动可能……基于大数据和智能技术,人工智能正在创造令人惊艳的商业图景。然而,技术渐趋成熟时,类似打车平台大数据“杀熟”、外卖平台追逐速度造成骑手安全隐患等问题也层出不穷。     

在线教育热的冷思考

正从打车、吃饭到洗车、美甲,"互联网+"这把火烧得正旺,如今这把热火也烧到了较为传统的教育行业,"互联网+教育"正成为一种新的求知途径。此前新东方董事长俞敏洪就断言,教育行业未来3到5年将会变为线上40%、线下60%的格局。而根据《2013—2014中国互联网教育趋势报告》显示,主要人群在移动端学习的使用率超过80%。     

中小企业的发展与二板市场

1　中小企业的发展需要金融支持改革开放以来 ,我国的中小企业得到了突飞猛进的发展 ,已成为市场经济中最活跃的经济主体。据统计 ,截止到 1 998年底 ,全国工商注册登记的中小企业已占全国企业总数的 99% ,工业产值和利税分别占 6 0 %和 40 % ,提供了城镇就业总数的 75 %。中小企业在我国的经济生活中占据着重要地位 ,是经济增长的重要支持力量。目前正是我国深化企业改革的关键时期 ,加快扶持中小企业的发展是保持当前经济增长、解决下岗分流和再就业的重要条件。随着中小企业地位和作用的进一步显现 ,融资已经成为阻碍其发展的最大困难之…     

共享单车对打车市场影响的量化研究

近年,全国各地掀起了一股共享单车的热潮。由于符合低碳生活、安全出行的社会理念,并且极大方便了公众短距离出行和公共交通换乘,这股热潮很快席卷全国各大城市。但是,一项新兴事业的兴起往往伴随着很多不可避免的社会问题,如共享单车的出现势必会对打车市场造成一定的影响。因此,本文依据相关真实数据,对共享单车进行数据分析与建模,研究共享单车对打车市场的影响。以往我们一般直接利用共享单车的投放量和打车人次做简单的数据回归分析,但是这样的方法存在很大的局限性和弊端,往往只能准确拟合出部分数据。对于后续预测不具有参考价值。基于此,本文提出了Logistic模型,这一算法在拟合回归方面可以有效地弥补普通回归分析的不足,避免了线性概率模型的结构缺陷。并且拟合结果具有很高的预测价值。     

莫斯科打车奇遇

在俄罗斯莫斯科的一家宾馆里,我笨拙地用俄语与服务员交谈,询问我要去的地方怎么走。服务员笑着说,在莫斯科打车非常方便,只要在路边把手一伸,马上就有车停下来为你效劳。     

二三线城市出租汽车行业发展面临的问题及对策建议

当前部分二三线城市已出租汽车行业已出现“打车难”、“黑车多”等诸多问题，本研究以张掖市出租汽车行业存在的主要问题入手，分析问题产生的根源，并提出具体的对策建议。     

程维：我从嘀嘀叭叭中走来

曾几何时,司机接不到活的同时乘客却也打不到车,“打车难”对于很多城市来说成了一块难啃的“硬骨头”,而有个小伙子却对司机师傅说了句：“其实,你也可以坐等乘客‘送上门来’。”     

煤层气的春天

随着经济的发展和城市规模的扩大,人们办公地点离自家住宅越来越远,为了更加节省时间提高效率,多数人都会选择开车或者打车去工作,可是看着石油价格一路飙升,丝毫没有回落的趋势,人们陷入＂买得起车用不起车＂的两难境地。     

全球农产品价格趋向稳中偏弱

2014年国际大宗农产品价格延续上年跌势,国内市场供应总体充足、价格跌多涨少、进口继续增长。预计2015年国际农产品市场供需仍然较为宽松,价格下行压力较大;国内粮食价格在托市政策支持下将继续保持稳定。2014年全球商品整体处于弱势之中,农产品跌幅普遍超过20%,美豆自1500美分附近跌至接近900美分,除了少数品种,玉米、小麦、棉花、白糖和油脂     

3.8互联网土豪请看电影 电商PK将电影淡季变旺季

<正>[导读]传统的三八妇女节过法被电商颠覆,不仅有人请吃饭,还有人请看电影、K歌,甚至在逛街购物后还有人来买单。而其中最吸引眼球的就是影院和K歌,仅3.8元,手机淘宝在全国主要城市纷纷推出3.8元看电影和K歌活动。腾讯和阿里在"打车软件"上的补贴大战还未偃旗息鼓,阿里就又在电影票上和网易、百度展开了正面对决。在阿里率先推出三八妇女节当天3.8元看电影的"造节"活动后,另外两只互联网巨头则是直接阻击,打出了"就是比某公司便宜1毛钱"的旗号。