大数据共享单车的版图,如何反射出社会问题?

单车公司的各路消息变成贫瘠的融资圈最绚丽的新闻,不时刷着我的朋友圈,公司门口出了2个共享单车停放点,上班的路一夜间也被共享单车染成了红黄色。

变化来的太突然,后知后觉的我注册了几个单车app,才想到这是个很有意义的东西,比如你可以任意地跨城旅行,今天在上海张江上班,明天在西安古城骑车,当然,旅行锦上添花,占正常人10%的生活时间就到头了。这些车子更多是解决从地铁到办公室的15分钟路程,如果每天节约15分钟 * 2的时间,仔细算算一年能够拯救1个星期的无聊时间呢。

一个基本面

全上海单车有多少共享单车?好吧,show me the code,我爬了所有ofo和摩拜在上海的单车,去重后,理出超过27w辆摩拜单车,ofo则少很多,我觉得这基本是ofo单车没装GPS的问题(按常理,周围ofo的车更多),当然仔细想想,25w这个数字既不多也不贵,2000w常驻人口只有1%数量的摩拜单车,把全上海的单车按500块钱算也不一定换得汤臣一品的一套房子。

把上海的凌晨摩拜的所有单车画出来,一副星光闪耀的地图展现在面前:

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基本模型

根据长时间的数据监控发现,大部分人都只骑很短的路,12小时里走600米 – 700米的车是最多的(我计算了直线距离,真实距离估计1km多点),骑行5km以上的人非常聊聊, 因此大致上,单车是城市局部的微交通,所有单车根据短距出行的需求随波逐流。

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此时我的脑海里浮现出一个模型,半壶热水导入半壶冷水,最后总会变成均匀的温水,热水瓶就是单车的投放车,每辆车走的很短 ,但可能以每天1km的速度向外围扩散,日积月累的扩散效应应该还是很大的。单车的投放可能是不均匀的,但最终会趋于一种平衡。

当然,也有一些特例,比如黄浦江应该就是一个保温的热水瓶胆, 黄浦江在市区,桥、隧道、地铁都是不通自行车的,唯一可行的也许就是去码头坐船(不过特地去16铺码头看了看,还真有好多人带共享单车过江的),如果浦西投放了10w自行车,浦东没有,那长期来说浦东浦西的供需关系就是不等价的。早些时间,有公众号在网上po出这个自行车的对比分布图,浦东某单车投放和浦西形成了巨大的对比。

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黄浦江是屏障,铁路是屏障,更重要的是跨距离的卫星城,也许,摩拜单车作为新生事物,并没有成熟到可以刻画全上海的人口流动,因此我爬取了上海所有的公交线路和站点,以此刻画经年累月里,城市各个部分的连接关系,可以看出公交车的网络内部致密,连接稀疏,松江、金山、嘉定新城已经变成了离开市区的卫星城,在市区投放单车,自发去卫星城的人应该非常寥寥。

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哪里需要更多的共享单车

摩拜单车的一个报告说,人们的出行基本都围绕地铁展开。我以地铁站1km画圈,地铁一公里覆盖圈基本涵盖内环里的核心城市,确实因此,63%的摩拜单车都被圈到了里面:

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当然,这个结论还没啥用,只是说,地铁和单车关系很大。

好在俺手上还有一份地铁的数据,以某个星期一的数据为例,我统计了每个站点进出站的总和,很快我们能发现个基本面:

和房价分布比较一致,2号线也是上海交通的中流抵柱,尤其是虹桥火车站、北新泾、中山公园、南京西路、人民广场、陆家嘴,1号线老大哥,也很热闹,尤其是莘庄和徐家汇、人民广场和火车站,九号线的泗泾和九亭也不可小视,漕河泾的白领好多住在那。

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然后,我们统计每个地铁站500米内圈到的自行车的数量,咱们把进出站人数和自行车数量做个比例,那基本就算出供需关系了,下图,我们用点的大小代表地铁人流,颜色用来表示人均保有的自行车数量,又蓝又大的点,可能就是单车公司需要去优化自行车投放的,如南京西路、莘庄、徐泾、共富新村、泗泾、九亭这些站点。