基于Flask的出租车、GPS轨迹数据分析可视化系统

news2024/11/25 15:25:03

文章目录

      • ==有需要本项目的代码或文档以及全部资源,或者部署调试可以私信博主==
      • 项目介绍
      • 技术路线
      • 内容介绍
      • 数据预处理
      • 系统界面
      • 可视化展示
      • 每文一语

有需要本项目的代码或文档以及全部资源,或者部署调试可以私信博主

项目介绍

针对杭州市出租车GPS数据的分析,利用Python进行数据处理和可视化,可以揭示出租车运营的时空规律。这项研究聚焦于时间和空间两个维度,旨在确定高峰打车时段和热门上车地点。

数据分析流程包括:

  1. 数据导入
  2. 数据预处理
  3. 时空维度的可视化分析

通过这些步骤,我们可以得出以下关键信息:

  • 乘客需求最高的时间段
  • 打车频率最高的区域

这些发现对多方都有重要意义:

出租车公司可以据此优化车辆分布,提高运营效率。例如,在需求高峰时段增加特定区域的车辆投放。

出租车司机可以根据分析结果调整工作策略,选择在高需求时段和地点执行,从而提高收入。

乘客则可以利用这些信息选择合适的打车地点和时间,减少等待时间,提升出行体验。

总的来说,这项数据分析不仅能够提高出租车服务的效率,还能为城市交通管理提供有价值的参考,促进城市交通的智能化发展。

技术路线

  1. 系统架构:

    • 使用Flask作为Web框架
    • 采用MySQL数据库存储用户信息
    • 前后端分离,后端提供RESTful API
  2. 主要功能:

    • 用户登录:支持密码登录,登录成功后创建会话
    • 用户注册:允许新用户注册账号
    • 用户信息管理:查看和更新用户个人信息
    • 密码修改:用户可以修改自己的登录密码
    • 账号绑定:支持绑定微信、QQ、密保手机和密保邮箱
    • 登出功能:用户可以安全退出系统
  3. 安全特性:

    • 使用session进行用户身份验证
    • 密码存储在数据库中(建议进一步加强安全性,如使用加密存储)
  4. 数据库交互:

    • 使用自定义的MysqlHelper类处理数据库操作
    • 支持基本的CRUD操作
  5. 路由设计:

    • 主页路由:‘/’
    • 登录页面:‘/login’
    • 用户信息API:‘/getUserInfo’
    • 更新用户信息API:‘/updateUserInfo’
    • 密码登录API:‘/loginByPassword’
    • 用户注册API:‘/addUser’
    • 修改密码API:‘/changePassword’
    • 登出API:‘/logout’
  6. 前端交互:

    • 使用JSON格式进行数据交换
    • 提供API接口供前端调用
  7. 开发特性:

    • 启用了Flask的调试模式,便于开发和测试
    • 使用正则表达式处理静态资源请求

这个系统提供了用户管理的基本框架,包括用户认证、信息管理和安全退出等功能。它采用了现代Web开发的一些最佳实践,如前后端分离、RESTful API设计等。然而,在实际部署前,还需要进一步加强安全措施,如密码加密、输入验证、CSRF保护等。此外,可以考虑添加更多功能,如用户权限管理、日志记录等,以增强系统的实用性和安全性。

内容介绍

(1)数据介绍与处理,导入源数据,对数据进行预处理,包括数据清洗、数据变换、将类别数据数字化。
(2)数据可视化分析,通过处理好的数据,提取出租车时间、速度、数量通过Matplotlib进行绘图可视化,分析出哪个时间段可能打车人数较多。提取出租车经纬度通过地图可视化工具Folium绘制出出租车载客热点区域,分析在哪个区域打车人数较多。
(3)前端展示,使用基于Flask的轻量级Web应用框架,将Folium 绘制出的出租车载客热力散点图、出租车载客空间热力图、出租车夜间载客热力散点图、出租车夜间载客空间热力图、样本出租车行驶轨迹图展示到页面。

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本文的数据来源于杭州市出租车数据,一共有3092条数据包含了20个特征,该数据是由GPS设备对出租车进行采样采集出来的,提取前5行数据样式如图3-1、3-2所示:

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数据预处理

以下是对原文进行降重和重新编号后的内容:

  1. 数据清洗过程
    1.1 剔除冗余数据:GPS设备采样间隔不一,可能导致数据重复。为保证准确性,需删除重复记录。
    1.2 处理缺失值:移除包含缺失信息的行,以确保后续分析的可靠性。
    1.3 清理无关变量:去除仅有单一值的变量,这些对分析无实质意义。
    1.4 剔除异常速度记录:将速度范围限定在0-150km/h内,超出此范围的视为异常数据予以删除。

  2. 数据转换
    2.1 标准化处理:为便于后续挖掘和分析,对数据进行规范化,使其落入特定区间。
    2.2 坐标转换:将原始的BJ-Longitude和BJ-Latitude转换为实际经纬度值。
    2.3 时间格式化:利用Python的Time模块,将Unix时间戳转换为可读的日期时间格式(年-月-日 时:分:秒)。
    2.4 时间分解:将格式化后的时间进一步拆分为年、月、日、时、分、秒等字段,便于后续分析。

  3. 类别数据数字化
    3.1 编码转换:使用LabelEncoder将文本型数据转换为数值型,为后续进行如皮尔逊相关系数分析等做准备。

通过这些步骤,原始数据被转化为更加规范、清晰的格式,为后续的数据分析和可视化奠定了基础。这些处理不仅提高了数据质量,还能显著提升分析结果的可靠性和准确性。

系统界面

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可视化展示

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每文一语

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