全国哪个地方加班最多？心疼这里的人.doc

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1、全国哪个地方加班最多？心疼这里的人　　近五年来，人们的出行变得更加方便，通过互联网大数据就可以查询公交线路、班次，哪条路较为拥堵，什么地方人多，在出发之前就做好规划。“大数据”无疑是当下最火的IT词汇之一。　　　　人人都在说的“大数据”究竟是什么?又到底能干什么?　　全国加班哪里最多?大数据下一目了然　　北京，有近2000万人口，汽车550多万辆。以北京的工作日早高峰为例，一分钟之内有超过1600人使用打车软件，所有的供需量一目了然。大数据让人们不再像从前那样把时间都浪费在路上。　　每一个区域发出多少订单?又有多少司机接单?在滴滴平台的

2、全国数据中显示，高峰时间每分钟要接收超过3万个乘车需求，每天要处理数据4500TB，也就是相当于450多万部蓝光电影。　　王占伟，滴滴研究院首席数据分析师，已经从事大数据行业十年。他和同事正在讨论的就是最近他们根据分析平台上的数据得出的一些社会现象。　　他们根据计算每个城市不同时间段的打车数据，分析出了全国加班最多的城市，还有城市中哪个区域加班最多。　　滴滴媒体研究院首席数据分析师王占伟：通过数据分析发现，就是我们所在的这个地方，中关村软件园加班是最严重的。在行业方面也是互联网从业者加班是最严重的，北京其他的加班比较严重的行业还有金融，

3、所以我们看到金融街的那一带，整个夜间出行的订单也会比较多一些。　　王占伟经常会跟小组里的同事一起分析数据，把从数据里得到的信息转化成人们关心的问题。比如今年十一期间全国各个城市的迁入和迁出量，北上广深排名靠前是毋庸置疑，迁入城市排名靠前的还有哈尔滨，也就是说，今年十一黄金周去哈尔滨游玩的人较多。　　这些数据不仅能看到最受欢迎的城市，也能看到城市里最受欢迎景点，甚至还有网友根据数据评选出的“网红街”。把这些旅游数据归纳总结后，就可以做成攻略或指导。出行数据早已超越了本来的意义。　　王占伟：10年以来，人们对于大数据的应用是越来越广泛的，对

4、于大数据的理解也越来越深刻了。举个例子，以前可能我们对于数据更多的是说怎么让我们的产品做的更好，解决怎么去优化产品这个层面。那现在人们已经开始用大数据去服务于我们这个社会，以及去服务于我们这个城市的管理甚至会做很多民生类的、有意思的研究。　　大数据掌控行车路线拐弯减速全知道　　目前，滴滴拥有超过4.5亿用户，在中国400多个城市开展服务，最近一年有超过2100万司机和车主在这个平台获得了灵活就业机会和收入。滴滴出行每天服务的订单高达2500万，相当于全球其他市场，包括美国加到一起，所有移动出行市场总量的2倍。　　现实出行的海量数据成就了

5、滴滴“数据大脑”的霸主地位，通过对每天24小时不间断产生的新数据，以及检测这些数据本身产生的二度数据，包括路径规划、实际路线、匹配时间等进行研究、学习，最终实现订单匹配效率的提升。　　如何将信息推送给更适合区域内的司机、如何让乘客更快地上车、如何提升出行效率。而事实上，大数据在智能出行领域发挥的作用，还不光这些。　　崔楠，80后上班族，从家到单位需要四十分钟车程，因为上班时间比较自由，从买车之后就他就做了顺风车主，上下班和周末都会选择捎上一些顺路的乘客。　　顺风车主崔楠：上下班的话自己一个人开车也挺费油的，拉个人可以省点油钱;第二个其实

6、就是大部分车主应该都知道，自己一个人开车挺无聊的，有时候容易犯困，拉一个乘客能够一起聊聊天。　　今时今日，顺风车这个词已经不算新鲜了，甚至是很多人出门的首选。其实，在1998年的时候就已经有人提出顺风车出行，但是那个时候的顺风车并没有发展起来，其中最大的问题还是因为没有数据的支撑，司机与乘客之间无法匹配。对于顺风车主来说，车费多少无所谓，他们所看重的是数据带来的共享。　　而作为专职司机，这些年收入的增长，其实也都是大数据在帮忙。　　张来福，滴滴专车司机。刚才在手机上看的就是滴滴后台上的热力图，如果派单不多的时候，他就可以去热力图上人比较

7、多的地方，很快就能够接到单。　　滴滴专车司机张来福：没有热力图的时候我们想去哪儿就去哪儿，来回钻，空驶率会很高，经济效益上不去，烧油烧的挺多。　　老张在开专车以前，对互联网几乎没什么接触，开上以后也仅仅是在手机上抢单。生意好的时候一天能挣五六百块钱，还得不分白天黑夜的干活儿。现在有了大数据的支撑，不需要再满街的找单抢单，老张一天轻轻松松就能赚到八九百块钱。　　大数据时代的到来除了给老张带来了丰厚的收入，也让人们的出行更加方便。上午接了几单的老张准备收车回家吃饭了。　　中午还能回家给媳妇做顿饭，这在以前，老张可是不敢想的，能有时间啃个面包

8、充充饥都是件不容易的事儿。　　吃过午饭后，老张又准备出车了。以前，每次出车之前，妻子都会叮嘱老张，开车在路上要注意安全，钱赚的少没关系，一定平安到家。　　现在，老张的妻子已经很少担心老张的安全驾驶问题了，而