20170321-滴滴媒体-2016智能出行大数据报告_95页_3mb

ZHI DAO 造 - 2016智能出行大数据报告总结

核心内容

本报告由滴滴媒体研究院与第一财经商业数据中心联合发布，基于滴滴出行平台的全量数据，分析了2016年中国智能出行的发展现状与趋势，涉及城市交通、居民生活、热点事件等多个方面，揭示了分享出行在不同城市和行业中的价值与意义。

主要观点

01 数据点亮中国

• 滴滴出行平台用户数量达4亿，覆盖城市超过400个，日峰值单量超过2000万次。
• 一二线城市智能出行渗透率较高，杭州继续位居榜首，TOP10城市中珠三角地区占据4席。
• 三、四线城市的月人均出行次数与一二线城市相比仍有较大差距，月人均出行次数排名前三的城市为天津、青岛和北京。
• 智能出行发展水平TOP20城市中，一线城市和省会城市占据优势，排名前20的城市中有8个为珠三角和长三角城市。
• 智能出行潜力城市TOP10主要集中在长三角、珠三角和京津冀地区的二线、三线城市，贵阳具有较大的发展潜力。

02 分享出行价值

• 以滴滴为代表的网约车满足了民众的多样化出行需求，正在重塑出行体验。
• 网约车在城市边缘地区提供了公共交通无法覆盖的服务，如北京五环外有62%的网约车出行起点或终点位于公共交通覆盖不足的区域。
• 跨城顺风车在2016年春运期间覆盖了31个省，累计有190万人合乘出行，预计2017年春运将增长到840万人。
• 滴滴平台在2016年全年为社会创造了1750.9万个灵活就业和收入机会，其中去产能行业占比14%，退伍/转业军人占比5%。
• 每天为207.2万名司机提供日均超过160元的收入，网约车司机普遍认为工作能够带来自信和成就感。

03 数据观察交通

• 2016年全国城市道路平均车速为23.7公里/小时，与2015年基本持平。
• 一线城市平均车速略有上升，三四线城市平均车速下降较为明显。
• 平均车速降幅最大的城市包括丽江、嘉兴、三亚等，降幅超过10%。
• 平均车速增幅最大的城市包括大连、常州、青岛等，增幅在7.5%以上。
• 工作日晚高峰最拥堵的城市为西安、重庆和石家庄，北京位列第四。
• 交通拥堵导致的人均成本最高为北京，超过8000元。

04 数据照进生活

• 数据反映了不同行业的生活方式和出行偏好。
• 传媒行业工作者出行随机性较大，超过一半的人早9点之后上班，晚8点后才下班，且深夜出行订单占比高。
• 金融行业工作者工作时间较早，下班后多前往餐饮娱乐场所。
• 教育行业工作者，尤其是中小学教师，工作时间较为固定，而大学老师工作时间相对自由，部分教师在21:00后打车回家的比例较高。
• 互联网从业者，尤其是码农，工作时间长，周末出行多集中在购物和休闲娱乐。
• 教师在寒暑假期间的出行活跃度显著增加，尤其是7、8月外地旅游出行量增长42%。

05 数据照进现实

• 房地产调控政策影响了购房热潮，打车去往房地产交易中心的出行量增长2.8倍。
• 上海在3月25日颁布房产调控政策后，打车去往民政局的出行量同比增长120%。
• 电商行业的加班情况在双十一期间尤为突出，阿里和亚马逊的加班族表现最为显著。
• 国足比赛期间，体育场馆周边出行量增长明显，显示球迷的热情。
• 奥运会期间，健身活动的出行量增加，显示运动热情。
• 张学友和崔健演唱会期间，场地周边出行量大幅增长，显示歌迷的狂热。

06 滴滴大数据排行榜 (D-index)

• D-index通过滴滴出行大数据平台的指数测算体系，评估了城市的各项出行特征。
• 最温情的城市：绵阳、南宁、金华、昆明、湖州、南通、台州、温州、福州、保定。
• 外地游客最多的景点：杭州西湖、北京颐和园、成都宽窄巷子、厦门鼓浪屿、上海城隍庙、南京总统府、北京八达岭长城、广州长隆公园、西安大雁塔、武汉户部巷。
• 人气最旺的商圈：北京三里屯、成都春熙路、杭州武林广场、北京王府井、上海静安寺、重庆解放碑、广州上下九、上海徐家汇、南京新街口商圈、天津滨江道。
• 最爱健身的城市：太原、福州、佛山、石家庄、东莞、昆明、厦门、重庆、广州、西宁。
• 最爱读书的城市：长沙、青岛、温州、苏州、石家庄、西安、昆明、厦门、重庆、洛阳。
• 最休闲的城市：南宁、太原、大连、宁波、厦门、佛山、沈阳、烟台、广州、深圳。
• 最小资的城市：大连、绍兴、上海、杭州、宁波、北京、广州、南京、苏州、成都。
• 十大海鲜之城：天津、大连、青岛、广州、宁波、烟台、沈阳、厦门、深圳、三亚。
• 十大火锅之城：重庆、成都、郑州、北京、南京、西安、武汉、长沙、哈尔滨、昆明。

关键信息

• 滴滴出行平台的用户数量、覆盖城市和日峰值单量均显示出其在中国智能出行市场的重要地位。
• 智能出行在不同城市和行业中的发展水平和潜力差异显著，反映出中国城市交通和居民生活的多样性。
• 分享出行不仅提高了出行效率，还促进了灵活就业和节能减排。
• 数据揭示了不同行业的出行模式和生活节奏，为理解城市居民的生活方式提供了依据。
• D-index为评估城市在智能出行方面的特点提供了多维度的参考，涵盖温情、旅游、商圈、健身、读书等多个方面。