如何使用阿里雲Log Service分析行車軌跡日誌 - Simple Log Service

出租車公司把載客日誌儲存在阿里雲Log Service上，利用Log Service可靠的儲存，以及快速統計計算，挖掘日誌中有用資訊。本文將展示出租車公司如何使用阿里雲Log Service來挖掘資料中的資訊。

出租車公司記錄了每一次載客交易發生的資訊細節，包括上下客時間、經緯度、路程距離、支付方式、支付金額、繳稅額等資訊。詳細的資料，為出租車公司的營運提供了極大的協助。例如，瞭解哪些時間段比較熱門，對應增加運行車次；哪些地區需求比較廣泛，調度更多車輛前往。這些資料，使得乘客的需求得到了及時的響應，而駕駛員的收入也得到了提高，進而整個社會的效率得到了提高。

資料範例：

RatecodeID:  1VendorID:  2__source__:  192.0.2.1    __topic__:  dropoff_latitude:  40.743995666503906    dropoff_longitude:  -73.983505249023437extra:  0    fare_amount:  9    improvement_surcharge:  0.3    mta_tax:  0.5    passenger_count:  2    payment_type:  1    pickup_latitude:  40.761466979980469    pickup_longitude:  -73.96246337890625    store_and_fwd_flag:  N    tip_amount:  1.96    tolls_amount:  0    total_amount:  11.76    tpep_dropoff_datetime:  2016-02-14 11:03:13    tpep_dropoff_time:  1455418993    tpep_pickup_datetime:  2016-02-14 10:53:57    tpep_pickup_time:  1455418437    trip_distance:  2.02

資料範例

常見的統計

要對資料進行查詢和分析，請先建立索引。

分時段乘車人次，查看哪些時段比較熱門。
```
 *| select count(1) as deals, sum(passenger_count) as passengers,    
 (tpep_pickup_time %(24*3600)/3600+8)%24 as time        
 group by (tpep_pickup_time %(24*3600)/3600+8)%24 order by time limit 24
```
從結果中可以看出，上午上班時間以及晚上下班後，是乘車需求最旺盛的時候，出租車公司可以相應地調度更多的車輛。

分時段平均乘車裡程。

*| select  avg(trip_distance)  as trip_distance, 
(tpep_pickup_time %(24*3600)/3600+8)%24 as time         
group by (tpep_pickup_time %(24*3600)/3600+8)%24 order by time limit 24

平均乘車裡程

某些時刻，對乘車裡程的需求也挺旺盛，出租車公司在對應的時候也需要準備更多的車輛。

分時段平均乘車分鐘數，單位裡程需要的秒數，看看哪些時段比較堵。

*| select  avg(tpep_dropoff_time-tpep_pickup_time)/60  as driving_minutes, 
(tpep_pickup_time %(24*3600)/3600+8)%24 as time  
group by (tpep_pickup_time %(24*3600)/3600+8)%24 order by time limit 24

較堵時段

*| select  sum(tpep_dropoff_time-tpep_pickup_time)/sum(trip_distance)  as driving_minutes, 
(tpep_pickup_time %(24*3600)/3600+8)%24 as time        
group by (tpep_pickup_time %(24*3600)/3600+8)%24 order by time limit 24

較堵時段2 一些時刻特別堵，需要準備更多車輛來應對需求。

分時段平均乘車費用，看看哪些時間賺得多。
```
*| select  avg(total_amount)  as dollars, 
(tpep_pickup_time %(24*3600)/3600+8)%24 as time 
group by (tpep_pickup_time %(24*3600)/3600+8)%24 order by time limit 24
```
淩晨4點鐘的客單價比較高，有經濟壓力的駕駛員可以選擇在這個時候提供服務。

查看賬單範圍分布情況。

*| select case when total_amount < 1 then 'bill_0_1'  
when total_amount < 10 then 'bill_1_10' 
when total_amount < 20 then 'bill_10_20' 
when total_amount < 30 then 'bill_20_30' 
when total_amount < 40 then 'bill_30_40' 
when total_amount < 50 then 'bill_10_50' 
when total_amount < 100 then 'bill_50_100' 
when total_amount < 1000 then 'bill_100_1000' 
else 'bill_1000_'  end 
as bill_level , count(1) as count group by 
case when total_amount < 1 then 'bill_0_1'
when total_amount < 10 then 'bill_1_10' 
when total_amount < 20 then 'bill_10_20' 
when total_amount < 30 then 'bill_20_30' 
when total_amount < 40 then 'bill_30_40' 
when total_amount < 50 then 'bill_10_50' 
when total_amount < 100 then 'bill_50_100' 
when total_amount < 1000 then 'bill_100_1000' 
else 'bill_1000_'  end 
order by count desc

賬單範圍分布情況從成交金額的成交區間，可以看出大部分的成交金額在1到20美元之間。