最近半個月經(jīng)常穿越半個北京往返望京，總體感覺是：對北京的交通已經(jīng)瀕臨絕望——說好的早晚高峰停車場，現(xiàn)在基本是全天候停車場。
前兩天滴滴出行發(fā)布了一個《中國智能出行大數(shù)據(jù)》報告，把很多對交通感性的認識提升到了一個數(shù)據(jù)理論層面，第一時間研究了下，總體感覺是：比沒看還恐怖。
先說說為啥更關注滴滴的數(shù)據(jù)而不是百度、高德等的地圖數(shù)據(jù)呢？因為滴滴上都是實打實的消費數(shù)據(jù)，再加上覆蓋了3億乘客、1000萬司機，再加上自身就是重度用戶，所以無論是質(zhì)量、數(shù)量還是體驗上，都更讓我信服一些。
從場景上來說，地圖應用打開才有數(shù)據(jù)，關閉就沒有，而且跨城數(shù)據(jù)也不少。而滴滴的數(shù)據(jù)場景更加連貫、真實、全面。
《大數(shù)據(jù)時代》這本書去年很火，說的是在互聯(lián)網(wǎng)時產(chǎn)生越來越多的數(shù)據(jù)同時，傳統(tǒng)的抽樣調(diào)研已經(jīng)失去意義，大數(shù)據(jù)包括：
1）是全部數(shù)據(jù)而不是隨機數(shù)據(jù)；2）強調(diào)混雜而不是追求精確；3）數(shù)據(jù)之間是相關性而不是因果性，所以對于分析結果，應該多去利用數(shù)據(jù)與技術帶來思維模式。
無論這本書的民間評價如何，但我覺得它反映出的幾個特性的還是很適用于當下的商業(yè)與消費行為，滴滴的出行報告所展現(xiàn)出的結果，正是將大數(shù)據(jù)的基礎的部分細分數(shù)據(jù)導出，相當于千千萬萬個“你”一同參與的一次年度調(diào)研。
數(shù)據(jù)反映了什么？
之所以有了“看了后更恐怖”，是因為數(shù)據(jù)報告里面顯示，北京19.2公里的通勤距離以及52分鐘的平均耗時，排在全國第一，如果你覺得這個沒什么的話，在來看看除了時間還有什么損失——按照北京日均工資乘以延時時間，交通擁堵每年造成每人每年7972元的損失，這還只是平均工資（我查了下大概300多），這也意味著你的收入越高，時間越寶貴，損失的金錢也就越多……
這背后是北京2000多萬的常住人口以及500多萬輛的機動車……去年12月的一場大雪，當日北京市對滴滴的呼叫超過了100萬次，創(chuàng)下歷史最高，要知道，在全球最大城市紐約，一天的出租車呼叫量也就12萬單而已，是當日北京的1/8……實在是“Too young”，另有數(shù)據(jù)顯示，北京每天出行一個小時當中，有32分鐘是堵車時間。
不過，根據(jù)出行報告的數(shù)據(jù)，北京還算不上最擁堵的，在這個指標上，重慶、青島與廣州拿下了前三名，其中重慶的擁堵指數(shù)比位列第四的北京還高出了一截，不知道重慶人民的心理陰影面積如何……總體數(shù)據(jù)顯示，全國平均出行速度最慢的時間點出現(xiàn)在下午17時左右，速度是20km/h，也就是說，這時候開車出門，每分鐘僅能挪動300多米。
另外有個數(shù)據(jù)很有意思，在滴滴的“順風車”功能中有個免單選項，要是車主與乘客聊開心了，不好意思收費也就免單了，異性之間特別的實用，有點向社交屬性進擊的意思，從報告里面能看到，去年的免單總量達47.5萬，后半夜是免單幾率最高的時間段，更重要的是，女性車主的免單量居然達到了男車主的1.4倍，免單量然后排在前三位的成為南昌、東莞和溫州……它似乎說明了二線和……夜生活豐富的城市間，人與人的關系更為緊密，此外，免單的車主中有一半的80后車主。
再換個維度，通過各家公司為起始地的訂單，也能看到哪些公司更愛加班，這個給正在找工作的同學，你們要注意了……數(shù)據(jù)顯示，互聯(lián)網(wǎng)公司中，奇虎360的平均下班時間是晚上8點35，排在第一，隨后是阿里巴巴、京東、百度、騰訊等，基本都在晚8點以后，與之對比，金融行業(yè)的下班高峰在17:00-18:00，能源和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的下班高.峰從17:00一直持續(xù)到22:00，差不多是回家最晚的行業(yè)。
這類比較有意思的數(shù)據(jù)在報告中還有很多很多，比如夜生活最豐富的地方是深圳和廣州，北京人比天津人晚上班半個小時（估計是堵在路上呢），趕上霧霾什么的，周末出行的需求要大幅下降了10%等。
事實上，已經(jīng)成為全球最大出行平臺的滴滴在去年完成14.3億個訂單，幾乎等同與每個中國人“滴”過一次車，1000萬車主與司機累計行駛了4.9億小時，累計行駛里程128億公里，相當于環(huán)繞中國29萬圈，在這些大數(shù)據(jù)下，我們看到了上述五花八門的數(shù)據(jù)。
不過，隱藏在這些數(shù)據(jù)背后，還有著不少我們無法直觀看到的。
數(shù)據(jù)沒反映什么？
是什么造成的道路擁堵？這個簡單問題背后有著很大學問，多重原因綜合得來的結論就是，國內(nèi)的“車均”道路太少，比如美國一輛車擁有的車均道路是50平米，在北京是31平米，因為車所擁有的道路比少，擁堵隨之產(chǎn)生。
這種情況下，所謂的“智能”出行也就顯得具價值——它相當于嘗用共享經(jīng)濟的模式，以大數(shù)據(jù)的核心，通過多重具體方式去指導出行，以滴滴為例，反饋在產(chǎn)品端，它是呼叫出租車、快車、專車、順風車、巴士等多個選項，后臺大數(shù)據(jù)起到作用包括路況的判斷分配訂單量、通過動態(tài)調(diào)價的方式讓減少不是特別著急用戶的訂單、通過實時路況繞開擁堵路況，以及更底層算法的優(yōu)化與匹配等。
總之，大數(shù)據(jù)核心競爭力在于像心臟一樣，輸送全身血液——信息的流動、反饋，應用都在產(chǎn)品中發(fā)揮著巨大價值，從這個意義上來，數(shù)據(jù)體現(xiàn)出前景，要遠比單純的做用戶與司機之間的橋梁更具有價值，它的核心早已經(jīng)不在是“打車”，而是更聰明“出行”，所以，“滴滴打車”甚至把名字都改成了“滴滴出行”。
那么，滴滴的想如何改善交通，如何去做“智慧出行”呢？
一方面，滴滴從硅谷挖掘高端人才，成立了機器學習研究院，以目前3億量級用戶，1000萬的車主為源，以及每天沉淀的50TB量級的數(shù)據(jù)，從而更精確的找到中國解決擁堵的落地措施。除了基于產(chǎn)品以及運營策略的改善之外，還做了一個交通領域的“滴滴指數(shù)”，即把重點城市、省份以及滴滴有服務的地方把交通數(shù)據(jù)共享出來，與官方部門一同規(guī)劃交通發(fā)展，要知道——光有數(shù)據(jù)、想法，而沒有相關的執(zhí)行權，也是于是無補。
第二，滴滴希望通過大數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)車主與乘客的需求所在，從而找到提高運力的方法，比如在北京大雪這種惡劣天氣環(huán)境下，滴滴就已經(jīng)起到了很大的作用，通過多種方式把有效的運力調(diào)動起來，更重要是，這些運力并沒有造成城市居民生活的負擔，甚至讓不少人成為了“專職車主”，即雙向滿足的交通與用戶的需求。
除了事后安排之外，滴滴數(shù)據(jù)還強調(diào)預測，利用歷史數(shù)據(jù)推測熱點供需區(qū)域，進而提前引導司機的行進軌跡。
事實上，現(xiàn)有商業(yè)公司能做到更多是通過分享，讓一輛車帶更多人，讓閑置的車輛都有效利用起來，從而增加出行車輛的道路面積，提高效率減少擁堵，所以無論是滴滴還是其他專車公司，其目標其實是一致的，但具體實踐起來，用戶量大，訂單多，覆蓋面廣的企業(yè)顯然擁有的數(shù)據(jù)后的更高主動權。
我相信，依靠數(shù)據(jù)的有效應用，在一定程度上是完全可以緩解城市擁堵的，而要想獲得更多的出行自由，則并非是滴滴等公司所能觸及——政府官方層面是時候多去擁抱互聯(lián)網(wǎng)了。