滴滴的大数据可视化效果「建议收藏」

滴滴的大数据可视化效果「建议收藏」前言上一篇专门针对mobike的空间可视化效果写了一篇总结,本篇主要基于滴滴的大数据可视化做一个描述,上篇介绍的空间可视化效果偏静态的,滴滴的大数据可视化更加动态,形式上也更加丰富多彩,本篇主要参考了这篇文章:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1588178807086352632和《滴滴出行2017年度城市交通出行报告》。蝌蚪图通过“蝌蚪图”,滴滴大数据…

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前言

上一篇专门针对mobike的空间可视化效果写了一篇总结,本篇主要基于滴滴大数据可视化做一个描述,上篇介绍的空间可视化效果偏静态的,滴滴的大数据可视化更加动态,形式上也更加丰富多彩,本篇主要参考了这篇文章:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1588178807086352632和《滴滴出行2017年度城市交通出行报告》。

蝌蚪图

通过“蝌蚪图”,滴滴大数据描绘的北京早晚高峰,揭示出北京职住分离与高通勤成本。近年来,北京城市空间规模迅速扩张,蝌蚪图最直观的呈现了职住分离和就业多中心的发展趋势。
滴滴大数据描述的北京早晚高峰通勤
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星云图

如同璀璨星河一般,每一座城市在流动中,都形成了自己独特的轮廓和结构。滴滴出行大数据记录下中国百城城市的流动数据,并尝试为每一座城市描绘出客观而严谨的轮廓结构。
主要城市的“星云图”
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蝴蝶图

根据京津冀的城际出行OD(即Original Destination,起讫点)与河北省内的城际出行OD,绘制出的城市连接如蝴蝶展翅一般。网约车将区域内的所有城市连通在一起,不仅成为跨城出行的重要工具,而且在一定程度上提高了每座城市的区域相对连接度。
京津冀的城际出行OD图
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万花筒

绚丽与科技感十足的蓝色线条,描绘了滴滴十一期间跨城出行全貌,展示了全国城市间在2017“最长假期”沟通与连接,城市圈的样貌也逐一显现。

十一期间跨城顺风车。
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灯光图

根据出行需求,描绘出全国400城24小时出行热力变化。出行是一个城市人气集聚、夜生活活跃程度以及城市繁荣的表象,活跃的城市对人流吸引强,也往往经济更发达,产业更繁荣。发光的蜘蛛网是都市圈,一个个亮斑是孤立的大城市,而小城市则在夜晚黯淡了许多。

全国400城24小时出行热力变化
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小橙点

滴滴大数据呈现的凌晨(0时-4时)北京首都机场出发订单分布。每个橙色的圆点代表一个订单,轨迹颜色深浅代表走过的路程频率,机场高速大概是晚上最繁忙的一条高速路,最远的订单北至北六环,南至南五环外。
凌晨首都机场出发订单分布
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城市等高线

城市就像一座山峰,鸟瞰城市“高峰低谷”间的车流涌动,探寻夜间消费与出行的紧密勾连——新华网数据新闻团队,依据滴滴出行与大众点评数据分析,开创性地描绘了真实灵动的“京城夜态”。
北京航天桥地区夜间打车流向
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城市半径

以城市中心为原点,绝大多数(超过90%)的出行起点或终点都分布在以此为半径的圆圈之内。通过对出行范围的度量,网约车数据可以呈现不一样城市半径,划定整个城市的边界。
广州的城市半径
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城市中心

流动是城市的本质,有了频繁的流动,一个城市才有生机。而一个城市的中心,则是城市流动的“心脏”,滴滴大数据发布城市24小时热力图,最热门的出行地,即是“心脏”所在。
北京24小时“城市中心”变化
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武汉24小时“城市中心”变化
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东莞24小时“城市中心”变化
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城市脉络和结构

方格网式结构-西安
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环状放射式结构-成都
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狭长式结构-重庆
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滨海式结构-深圳
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蜘蛛网式结构-广州佛山
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