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瑞云大数据:很惭愧,对共享单车的分析只做了些微小工作

自打2016年底,共享单车在网络上突然就火爆了起来,校园、地铁站、公交站、居民区、商业区一夜之间,已经到了“泛滥”的地步,各大城市路边排满各种颜色的共享单车。

共享单车的讨论量一直居高不下,充斥在各大网站媒体报道当中,着实令人眼花缭乱,找不到重点,因此才促成了本篇分析报告。

 

 

今年的6月初,我在百度和搜狗这两个搜索引擎下,搜索了几个算是比较火爆的单车品牌得出了下面这张声量图

 

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能够明确的是,在互联网时代,信息的大爆炸已经使我们成为了信息的奴隶,面对真真假假,如此庞大的数据量,我们很难找到我们真正需要关心的东西。

这个时候,我祭出了公司的神器——判定树,将这大半年的数据进行了回溯和清洗,得到了一份较为准确的数据。

遵照由总到分,先整体后部分的原则,我们先从整体进行分析

首先,通过系统的帮助,我得到了一份数据类型和时间点划分明确的数据走向图

 

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数据的时间段为2017-01-01至2017-05-31(后不赘述),一眼望去,我就能很清楚的看到了在这个时间段内,各个不同数据类型下,共享单车的声量走势。

还得到了一份共享单车品牌的声量图

 

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摩拜和ofo的两大品牌占据大半江山,其他品牌加到一起也没有他们多,“汤”还真是不容易喝啊.....

 

 

拿到了数据,我们该想办法进行语义分析了,通过使用系统对数据进行标引,得出了以下结果。

 

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体验及评价这类讨论占据了话题量首位,产品使用体验引起了互联网更多的关注。市场活动排在其后,新的经济模式,是否又是一轮割喉饮血,共享经济的市场活动及热议似乎从未停歇过。

 

体验及评价

 

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在产品使用体验上,对单车各部件的讨论声量尤为的多,也是抱怨最为严重的部分。

 

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从整体上看车链、脚蹬、挡泥板,似乎没什么闪光点被用户捕捉到,留在互联网中的只有一片槽点。

 

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抱怨与吐槽的同时,我发现单车的损坏问题才是重中之重,ofo的高损坏率是有目共睹的,找到一辆ofo不难,但找到一定能骑的fo就不一定容易了。

小鸣单车的损坏问题数据量竟然比ofo还多,再结合第一张的声量图来看,莫名的有些心疼小鸣单车的用户,不是抖M,就是天使用户!

 

 

市场活动

 

市场活动话题TOP3

 

 

 

 

 

 

上面说到了摩拜和ofo这两个品牌占据了数据的大半江山,我们接下来就说说他们俩

 

套路基本不变,我们来看看ofo和摩拜的相关话题分布

摩拜 VS ofo

摩拜相关话题分布 

 

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ofo相关话题分布

 

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摩拜的品牌话题分布情况基本与行业相同,你还在觉得摩拜没有市场运营吗?这可能知识你的错觉。

ofo的车辆破坏与维护的相关讨论拉高了行业话题均值,“低造价”势必要由高维护来买单。

 

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二者的问题都集中体现在车辆维护和交通上,车辆维护确实是一个令人头疼的大难题,各种不同程度损坏的单车遍地都是.....ofo在这个问题上特别严重....

交通问题就更不用说了,最近发生了很多因为共享单车出现的交通事故.....而且在交通这方面,正面数据很少,共享单车对交通安全构成了很大的威胁.....

 

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结合来谈,问题集中在车锁和车身上。

锁和车身的问题,好坏各参半吧....虽然ofo的锁正面数据较多,我个人来讲的话,还是喜欢摩拜的车锁。而摩拜的车身集中在“重”上,为了降低损坏率也没什么好办法。

 

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*以上的分布感知情况可能是受有效单车数据影响的,也有可能是人们生活习惯导致的,比如来去匆匆的医院,比如自行车保有量很高的学校。大家也就参照着看看吧。

 

那么大家对共享单车,又有哪些主观或客观上的判断呢?欢迎大家留

 

 

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