通过收集出租车监控系统上报的实时数据，先对数据进行系统化处理与深度分析，精准核算出每辆出租车的营收明细与行驶里程。在此基础上，重点排查空车率偏高、里程单价异常的车辆，针对其存在的具体问题制定个性化纠错方案，进而持续优化出租车运营服务质量，更精准地满足市民出行需求。除内部运营管理外，还可服务多场景与群体：借助利用上下车经纬度、运营时段分布数据，分析城市热点出行区域和高峰时段，支持政府优化交通信号配时、增设临时停车点，缓解局部拥堵，同时有助于网约车平台动态调整网约车运力调度。商业地产及零售企业利用乘客上下车热点数据，分析商圈、商场的客流来源及出行高峰，优化门店营业时间、促销活动安排。基于历史空车率和运营时段数据，通过平台向乘客推送 “低空车率时段 / 区域” 提示，实现数据从内部管理到社会价值共创的延伸。
1.数据整合：将非运营里程与总里程（运营里程+非运营里程）相比，得到每辆出租车的空车率；将运营价格与运营里程相比，获得里程价格比；根据计价器开启时间和计价器结束时间计算每趟运营的时长，命名为服务时间。2.异常值处理：对空车率、里程价格比等关键指标进行统计分析，通过箱线图等方法识别可能的异常值。对于异常高或异常低的值，结合业务逻辑判断是否为数据错误。如果是错误数据，进行修正或剔除；如果是真实的异常情况，单独标记以便后续深入分析。3.数据分组：按车牌号对数据进行分组，计算每组的总营收、总运营里程、平均空车率、平均里程价格比等统计量，以便从车辆层面进行分析，评估出租车在运营时间内的创收效率以及运营活跃度。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
设备编号 |
-- | -- |
运营里程（公里） |
-- | -- |
非运营里程（公里） |
-- | -- |
运营价格（元） |
-- | -- |
空车率 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 设备编号 | 1032 |
| 运营里程（公里） | 3 |
| 非运营里程（公里） | 0.6 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/831825