基于多源數(shù)據(jù)的深圳市出租車運行監(jiān)測與決策支持研究

韓國華

(深圳市都市交通規(guī)劃設計研究院，深圳 518058)

1 研究背景

1.1 出租車行業(yè)監(jiān)管研究現(xiàn)狀

隨著出租車運行信息數(shù)字化建設的發(fā)展，出租車營運相關(guān)數(shù)據(jù)不斷積累，龐大的數(shù)據(jù)量為出租車行業(yè)實現(xiàn)智能管理和服務提供了基礎便利條件，目前國內(nèi)外眾多學者已經(jīng)開展了基于基礎數(shù)據(jù)的分析及決策研究，胡小文等[1]開展了利用出租車GPS數(shù)據(jù)對出租車運行特點和營運管理的研究，景雪琴[2]利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，實現(xiàn)了以營運額和空載率為主題的設計研究，Hyunmyung等[3]通過分析對比出租車GPS 數(shù)據(jù)以及計價器數(shù)據(jù)，進行特定的數(shù)據(jù)的處理，進而構(gòu)建圍繞出租車特征指標的計算模型，并利用構(gòu)建的模型，綜合分析整個出租車運行在時間和空間上的分布特征.張曉亮等[4]基于GPS數(shù)據(jù)、計價器數(shù)據(jù)和電招數(shù)據(jù)估計和預測出租車OD分布.陳智宏等[5]基于GPS數(shù)據(jù)、計價器數(shù)據(jù)、電招數(shù)據(jù)、審批數(shù)據(jù)、投訴數(shù)據(jù)及違章等各類數(shù)據(jù)，從出租車駕駛?cè)藛T，出租車行業(yè)營運企業(yè)以及相關(guān)政府職能部門3個維度出發(fā)，構(gòu)建了出租車監(jiān)測指標體系.

綜上所述，以往出租車的研究更多側(cè)重某一類或兩類數(shù)據(jù)，面向多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的分析研究還較少，大量的異構(gòu)數(shù)據(jù)并未充分進行挖掘關(guān)聯(lián)應用，基于多源數(shù)據(jù)的出租車運行監(jiān)測及決策支持研究顯得必要并且迫切.為此，本文從多源數(shù)據(jù)融合為切入點，根據(jù)政府、企業(yè)、駕駛者及市民等多個層面用戶需求，從出租車運行監(jiān)測、營運決策支持和服務考核3個方面構(gòu)建多維度綜合分析指標，為行業(yè)監(jiān)管、服務評價及決策輔助提供有力支撐.

1.2 深圳市出租車行業(yè)監(jiān)管問題

1.2.1 行業(yè)現(xiàn)狀

深圳市出租車按照運行范圍和使用能源，分為紅的、綠的、電動車(新能源車輛)和無障礙車(專為殘障人士定制)4種類型.紅的、綠的是在原特區(qū)時代特定背景下產(chǎn)生的，紅的、電動車及無障礙車營運范圍覆蓋全市域，綠的營運范圍僅限寶安、龍崗、龍華、坪山、光明、大鵬等地區(qū).

表1 部分已接數(shù)據(jù)詳表

截至2017年3月，深圳市擁有出租車約16 684輛(紅的11 001輛，綠的4 744輛，電動車839輛，無障礙車100輛)，有85家出租車經(jīng)營企業(yè)，行業(yè)從業(yè)人員共35 786人.日均營運里程268.6 km，日均空駛里程140.8 km.

目前，全市出租車全部安裝GPS終端，GPS及營運數(shù)據(jù)已匯聚到交委GPS監(jiān)控平臺：每日GPS數(shù)據(jù)量為5 000萬條左右，5 G的數(shù)據(jù)；每日營運數(shù)據(jù)量：50萬條100 M左右的數(shù)據(jù).

1.2.2 監(jiān)管問題

目前行業(yè)監(jiān)管主要存在以下問題：

1)由于各系統(tǒng)之間相對獨立，行業(yè)監(jiān)測維度不夠全面，尤其在“綠的”監(jiān)管方面，運行監(jiān)測質(zhì)量和水平有待進一步提高；

2)數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計精細化程度低“重統(tǒng)計輕決策”.如缺乏出租車營收測算模型支撐，現(xiàn)有系統(tǒng)在營收數(shù)據(jù)分析方面大都采用算數(shù)平均算法，總體數(shù)據(jù)和平均值計算易產(chǎn)生“平均化”效應，難以反映實際情況.

2 運行監(jiān)測與決策分析需求

2.1 角色需求

出租車運行監(jiān)測及決策分析需求主要面向3部分人員，包括主管部門決策人員、行業(yè)動態(tài)分析人員及實時監(jiān)測工作人員，具體角色需求如下：

1)實時監(jiān)測人員：通過監(jiān)測行業(yè)實時動態(tài)，進行常規(guī)檢測，安全監(jiān)測，行業(yè)異動監(jiān)測.

2)行業(yè)分析人員：通過多源數(shù)據(jù)分析，解讀各項數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，全面掌握出租車行業(yè)各項信息以及發(fā)展趨勢.

3)主管決策人員：通過多源數(shù)據(jù)分析結(jié)果，全面掌握出租車行業(yè)各項信息以及發(fā)展趨勢，并據(jù)此做出決策，如根據(jù)出租車供需分析結(jié)果，決定出租車運力投放等.

2.2 數(shù)據(jù)需求

多源數(shù)據(jù)融合，建設數(shù)據(jù)倉庫，解決數(shù)據(jù)異構(gòu)問題.融合市出租車GPS平臺動態(tài)數(shù)據(jù)以及靜態(tài)基礎數(shù)據(jù)、電召平臺數(shù)據(jù)、服務質(zhì)量考評數(shù)據(jù)、違章投訴數(shù)據(jù)、事故處罰數(shù)據(jù)等，建設市出租車行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫.

2.3 功能需求

實現(xiàn)出租車行業(yè)精細化的運行監(jiān)測、服務考核和決策支持.在數(shù)據(jù)倉庫基礎上，實現(xiàn)出租車監(jiān)測與分析相關(guān)的空間數(shù)據(jù)、營運數(shù)據(jù)和違規(guī)信息的高效存儲與管理.實現(xiàn)運行監(jiān)測、營運決策、行業(yè)考評分析等.

1)運行監(jiān)測.根據(jù)監(jiān)管需求，主要包括常規(guī)運行監(jiān)測、安全監(jiān)測、異動監(jiān)測和調(diào)度監(jiān)測4大功能，為提升行業(yè)監(jiān)管和服務水平提供基礎依據(jù).

2)服務考核.研究出租車企業(yè)、車輛運行的評價方法，進行出租車投訴考評分析、“綠的”駐點營運分析，為出租車營運質(zhì)量評價和相關(guān)決策提供重要依據(jù).

3)決策支持.面向管理和服務需求，進行出租車常規(guī)營運分析、供需分析和約租車分析，為出租車的營運管理提供決策支持.

3 出租車行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫建設

利用多源數(shù)據(jù)分析前提是需要解決數(shù)據(jù)異構(gòu)特性，出租車行業(yè)數(shù)據(jù)種類繁多，來源廣泛，各數(shù)據(jù)源往往分散于不同部門、不同系統(tǒng)進行管理和存儲，具有多源異構(gòu)特性.通過數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入，可實現(xiàn)各數(shù)據(jù)源的集中管理，為行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的建立以及數(shù)據(jù)挖掘分析提供數(shù)據(jù)保障.

3.1 數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集通過對各種業(yè)務系統(tǒng)進行分析，結(jié)合出租車行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫建設目標和任務，決定需要采集哪些業(yè)務系統(tǒng)和業(yè)務數(shù)據(jù).獲取的數(shù)據(jù)范圍包含但不限于以下系統(tǒng)數(shù)據(jù)：市出租車GPS平臺動態(tài)數(shù)據(jù)以及靜態(tài)基礎數(shù)據(jù)等.

圖1 數(shù)據(jù)采集圖

3.2 目錄建立

數(shù)據(jù)源信息包含數(shù)據(jù)庫類型、表、視圖和字段等，包含如下內(nèi)容：

1)服務器和數(shù)據(jù)源查詢：需要能查看不同歸口管理單位下的業(yè)務系統(tǒng)，各系統(tǒng)后臺數(shù)據(jù)源連接信息；

2)數(shù)據(jù)庫信息：各業(yè)務系統(tǒng)使用的后臺知識庫和數(shù)據(jù)庫按照不同的服務器進行整理，能夠查看數(shù)據(jù)庫類型，數(shù)據(jù)庫內(nèi)的表和視圖信息；

3)數(shù)據(jù)庫表信息：需要能查看數(shù)據(jù)庫內(nèi)業(yè)務表和視圖信息，包括表和視圖的字段類型、范圍以及長度，并在字段說明中能夠添加注釋等.

3.3 數(shù)據(jù)接入

3.3.1 靜態(tài)基礎數(shù)據(jù)

1)從業(yè)人員數(shù)據(jù)

檔案信息：姓名、性別、民族、學歷、身份證號碼、出生日期、初次領(lǐng)駕駛證日期、駕駛證準駕車型、連續(xù)安全駕駛年限、戶籍所在地、工作單位、現(xiàn)居住地、暫住證號、聯(lián)系電話、首次申請日期、首次申請類別.

掃描件：照片、從業(yè)資格考試申請表、身份證、機動車駕駛證、無重大交通責任事故記錄證明、從業(yè)資格證件、學歷證、相關(guān)培訓證明、技術(shù)職稱證明、維修技術(shù)工作經(jīng)歷證明.

2)車輛數(shù)據(jù)

出租車輛臺帳：車牌號、車牌顏色、廠牌、型號、車輛類型、車身顏色、發(fā)動機號、車架號、燃料類型、出廠日期、車輛照片、軸距、車長、車高、車寬、道路運輸證字、道路運輸證號、發(fā)證機構(gòu)、有效起始日期、有效截止日期、經(jīng)營范圍、車輛營運狀態(tài)、二級維護狀態(tài)、車輛技術(shù)等級、年度審驗狀態(tài)、出租車牌號.

出租車輛基本信息：營運商代碼、廠商代碼、終端設備編碼、通信號(SIM/UIM 卡號).

3)企業(yè)數(shù)據(jù)

出租企業(yè)臺帳：業(yè)戶名稱、組織機構(gòu)代碼、上級企業(yè)名稱、上級企業(yè)經(jīng)營許可證號、業(yè)戶地址、郵政編碼、行政區(qū)劃代碼、經(jīng)濟類型、經(jīng)營負責人、電話號碼、傳真號碼、經(jīng)營范圍、經(jīng)營許可證字、經(jīng)營許可證號、有效期起、有效期止、發(fā)證機關(guān)、核發(fā)日期、經(jīng)營狀態(tài).

3.3.2 出租車GPS平臺動態(tài)數(shù)據(jù)

車輛定位數(shù)據(jù)(主動上報)：車牌號碼、定位時間、緯度、經(jīng)度、速度、方向、定位有效性、車輛狀態(tài)(空重車狀態(tài)).

營運數(shù)據(jù)(主動上報)：車牌號碼、上車時間、下車時間、單價、營運里程、空駛里程、金額.

3.4 數(shù)據(jù)ETL處理

數(shù)據(jù)整合的技術(shù)術(shù)語簡稱為ETL：全稱為Extract-Transform-Load，這個過程包括數(shù)據(jù)抽取(Extract)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(Transform)、數(shù)據(jù)裝載(Load)3個階段.數(shù)據(jù)ETL處理包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化及數(shù)據(jù)加載3個步驟.

1)數(shù)據(jù)抽?。焊鶕?jù)從數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，通常采用推送的方式，因為對數(shù)據(jù)源的影響比較小，業(yè)務系統(tǒng)可在閑暇期進行數(shù)據(jù)抽取.由系統(tǒng)將更新數(shù)據(jù)寫入緩存區(qū)或者可以以數(shù)據(jù)文件方式直接提供給ETL系統(tǒng)，再由ETL進行安置.

2)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：根據(jù)數(shù)據(jù)源以及目標數(shù)據(jù)的定義，將數(shù)據(jù)單位傳輸至目標數(shù)據(jù).通常數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括幾個主要過程：合并與拆分、翻譯、過濾、匹配、數(shù)據(jù)聚合以及其它復雜計算等.

3)數(shù)據(jù)加載：傳輸?shù)臄?shù)據(jù)添加至數(shù)據(jù)倉庫，影響數(shù)據(jù)加載的主要因素包括加載的效率以及數(shù)據(jù)倉庫的調(diào)整效率.數(shù)據(jù)加載通常采用的是增量數(shù)據(jù)加載，即對有變化的數(shù)據(jù)進行加載.

4 出租車行業(yè)多源數(shù)據(jù)指標構(gòu)建及應用

4.1 數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)挖掘，也就是完成對數(shù)據(jù)倉庫知識發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)分析過程，以數(shù)據(jù)挖掘算法為核心，包括4個層次的體系架構(gòu).①數(shù)據(jù)層：包括數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)文件.②數(shù)據(jù)挖掘算法工具層：包括聚類分析、統(tǒng)計分析及關(guān)聯(lián)分析等.③邏輯分析層：某一主題分析，如企業(yè)、車輛司機、營運特征、時間、空間及營收特征等.④應用數(shù)據(jù)層：包括數(shù)據(jù)挖掘圖型應用接口.

4.2 數(shù)據(jù)分析指標架構(gòu)

4.2.1 指標構(gòu)建原則

總體原則是滿足部門行業(yè)監(jiān)管職能要求，具體原則包括以下4點.①宏觀與微觀相結(jié)合：既掌控整體出租車運行態(tài)勢，又關(guān)注個體出租車出行.②車輛與司機相結(jié)合：既監(jiān)控車輛運行狀態(tài)，又關(guān)注司機駕駛狀態(tài).③日常與應急相結(jié)合：既滿足日常運行監(jiān)測，又滿足應急調(diào)度管理.④現(xiàn)狀與新興相結(jié)合：既滿足傳統(tǒng)巡游車管理，又關(guān)注新興網(wǎng)約車需求.

4.2.2 指標總體構(gòu)成

在上述原則下，本文構(gòu)建的數(shù)據(jù)挖掘決策功能指標框架主要包括運行監(jiān)測、出租車服務評價、決策支持3個一級指標，其中，運行監(jiān)測下設運行監(jiān)測、安全監(jiān)測、異動監(jiān)測和調(diào)度監(jiān)測等二級指標，決策支持下設出租車營運分析、供需分析和約租車分析等二級指標.二級指標下設三級指標共包括21個，所有指標構(gòu)成如圖2所示.

采用素土擠密樁法，首先考慮的是選取合理的機械設備，然后施工前必須進行試樁、原位測試和室內(nèi)分析試驗，目的是在實驗過程中對施工原始數(shù)據(jù)進行記錄，對記錄數(shù)據(jù)分析、比較，確定最終的施工參數(shù)，用于指導施工。

4.3 出租車運行監(jiān)測分析

4.3.1 運行監(jiān)測

1)全局運行態(tài)勢監(jiān)測 實時監(jiān)測全市出租車約租車業(yè)務總體態(tài)勢，了解偏僻地區(qū)約租車業(yè)務情況.按區(qū)域、企業(yè)等，對空重情況、紅綠的和電動車運行情況、約租車業(yè)務情況等進行實時分析.

2)基于GIS的軌跡查詢 選定時間段和區(qū)域，結(jié)合車輛類型、模糊車牌號等查詢符合條件的車輛，并對其歷史軌跡重現(xiàn)，包括：時間、地點、速度、方向、停車時間等，為查找失物和繞道投訴認定等提供數(shù)據(jù)支持；按車牌號碼和時間范圍對任意車輛進行軌跡跟蹤.

3)失物查詢 有乘客丟失物品時，可根據(jù)失主乘車信息進行輸入，包括工作人員對乘客上下車時間、地點、途徑時間、地點等信息進行記錄.對失物進行描述，包括工作人員對失物的種類、特征等進行描述.

4)錯峰換班 實現(xiàn)出租車司機的錯峰換班，合理協(xié)調(diào)出租車司機的時間規(guī)劃，提高了出租車行業(yè)車輛及司機的營運效率.

4.3.2 安全監(jiān)測

安全監(jiān)測包括車輛超速監(jiān)測、車輛掉線情況監(jiān)測、出租車司機報警監(jiān)測、司機疲勞駕駛監(jiān)測.

1)車輛超速監(jiān)測 實時跟蹤了解當日各車輛類型、各企業(yè)車輛超速情況，了解當日超速情況與車輛類型、企業(yè)、空間區(qū)域及時間的關(guān)聯(lián)性.

2)車輛掉線情況監(jiān)測 用以督促企業(yè)、營運商提高GPS穩(wěn)定性能，盡可能減少由于掉線帶來的安全隱患.判定條件為車輛超過1 d未有接收到任何GPS和營運數(shù)據(jù)時.

3)司機報警監(jiān)測 實時了解司機報警情況，進一步保障司機人身安全，為啟動相關(guān)措施提供重要依據(jù).

4)司機疲勞駕駛監(jiān)測 及時對疲勞駕駛司機進行提醒，督促企業(yè)、司機提高安全營運意識，遵守安全營運規(guī)定，進一步保障車輛營運安全.判定條件為連續(xù)駕駛時間超過8h，即認為疲勞駕駛.

4.3.3 異動監(jiān)測

充分利用群體行為的歷史相似性和相對穩(wěn)定性特征進行異動監(jiān)測判斷.在區(qū)域維度監(jiān)測基礎上，針對異動群體，可再從企業(yè)、司機等維度進行分析.

1)針對特定司機群體進行異動監(jiān)測示例

選定出租車司機群體，對車輛停運量和聚集量等群體行為進行監(jiān)測，并以曲線圖形進行動態(tài)展示.如有異常，發(fā)出警示，提醒監(jiān)測人員持續(xù)監(jiān)測，在當前曲線與歷史曲線發(fā)生重大改變時，結(jié)合核實情況，確認是否發(fā)出該區(qū)域可能發(fā)生群體事件警報，經(jīng)確認后發(fā)送警報，并提供該區(qū)域司機的具體信息，以供相關(guān)部門決策，如圖3所示.

圖3 特定司機群體監(jiān)測示意圖

當實時曲線與歷史曲線發(fā)生第1次重大變化時，對實時曲線向左(右)進行不同距離的幾次移動.如果兩條曲線仍一直相差比較大，則發(fā)出警報，如果經(jīng)過移動一定距離后，兩條曲線的差別比較小，則認為正常，并且在以后的監(jiān)測過程中，實時曲線都先整體進行左(右)移動該距離，再進行判斷，如圖4所示.

圖4 特定司機群體監(jiān)測異常處理示意圖

4.3.4 調(diào)度監(jiān)測

按照車輛準點到達率對各企業(yè)進行排名.劃定監(jiān)測范圍，自動實時記錄特定時間段內(nèi)各企業(yè)出租車車輛進入特定區(qū)域的時間，并作為調(diào)度計劃執(zhí)行情況考核的重要依據(jù).逐步消除或減少巡游經(jīng)營的逐利性導致服務在空間范圍上服務水平的差異問題[6].

對車站、飛機場等繁忙區(qū)或演唱會等大型活動的調(diào)度計劃，必須實時跟蹤了解各企業(yè)車輛執(zhí)行情況和效率，為各企業(yè)任務車輛執(zhí)行效果評估提供重要依據(jù)，為順利實現(xiàn)預期的客流疏散目標提供重要監(jiān)督和保障功能.

4.4 出租車運行決策支持

4.4.1 出租車營運分析

1)基于出租車營收測算模型的出租車營收數(shù)據(jù)分析

從出租車企業(yè)、車輛、空間、時間這幾個維度來對營收相關(guān)指標進行統(tǒng)計分析，主要包括成本規(guī)制分析、營收測算模型建立、月營收情況統(tǒng)計分析和營收特征分析4個方面的內(nèi)容，從而為營收測算和政府制定相關(guān)決策提供重要依據(jù).

圖5 應收構(gòu)成要素分析

2)出租司機收入測算

通過隨機抽樣的方法測算司機營運收入，全面掌控整個出租車行業(yè)所有司機的車輛營運收入，便于進行數(shù)據(jù)的全面分析.

各類型出租車(紅的、綠的、電動車及無障礙車)司機收入測算模型：

(紅的及綠的)結(jié)余=營運收入+附加司機工資-繳定額-車輛燃料-費維修保養(yǎng)費

(電動車)結(jié)余=營運收入+司機工資-月繳定額

(無障礙車)結(jié)余=營運收入+司機工資+安全獎+油補-月繳定額-車輛燃料費燃油費-維修保養(yǎng)費

圖6 深圳布吉某日不同時間段到其他行政區(qū)、街道辦、交通小區(qū)的出租車OD分布示意圖

4.4.2 出租車供需分析

通常出租車供需存在不確定性，出行需求及其時空分布特性研究有利于解決供需匹配的吻合度問題，對出租車運行的實時動態(tài)調(diào)度、乘車站點的位置規(guī)劃以及出租車行業(yè)管理決策支持具有重要現(xiàn)實意義[7].本文主要通過對OD客流及其特征進行分析，研究供需關(guān)系的趨勢走向，為交通相關(guān)管理部門進行運力投放等決策提供依據(jù).

客流時空分布態(tài)勢分析：對紅綠的、電動車和無障礙車的時空分布情況進行統(tǒng)計分析.按區(qū)域、時間對客流量以及出行時間、出行距離、出行強度等客流特征進行分析，按出發(fā)區(qū)域和到達區(qū)域?qū)土髁窟M行排名分析.劃分交通小區(qū)，統(tǒng)計分析不同等級區(qū)域內(nèi)用車需求分布情況.

4.5 出租車服務評價分析

研究出租車企業(yè)、車輛運行的評價方法，進行出租車投訴考評分析、綠的駐點營運，為出租車營運質(zhì)量評價和相關(guān)決策提供重要依據(jù).

4.5.1 投訴情況考評

從企業(yè)、司機、車輛、時間等維度進行統(tǒng)計分析，并進行排名分析和趨勢分析.將此作為出租車司機的業(yè)務服務水平考核的標準，便于對出租車營運行業(yè)司機的褒獎及懲罰，對司機的業(yè)務水平進行規(guī)范提高.

考評基礎指標有：出租車投訴統(tǒng)計次數(shù)(企業(yè)車輛平均投訴次數(shù)、不同駕齡司機人均投訴次數(shù)、不同年齡段司機人均投訴次數(shù)、不同性別司機人均投訴次數(shù))、有效投訴率、及時響應率、處理滿意率等.

4.5.2 綠的駐點營運考評

從企業(yè)、車輛維度對駐點營運綠的在其駐點營運區(qū)的營運時間、營運里程進行考核，根據(jù)違規(guī)車輛比率為依據(jù)進行排名分析和趨勢分析.

考評標準：綠的駐點營運需滿足每天7時至24時在駐點區(qū)營運時間不少于13 h，營運里程不少于300 km.營運時間和營運里程必須同時滿足以上條件為達標，否則不達標.考評基礎指標：違規(guī)車輛比率.

4.5.3 錯峰換班考評

出租車輪班交接期間，運力供給出現(xiàn)一定程度的驟降，容易導致交接班高峰時段的出租車供需不平衡，為有效解決該問題，必須研究分析出租車輛的整體運行特征、交接時間、交接地點分布，掌握出租車交接高峰時段的時空分布特征[8]，便于對車輛及司機錯峰換班工作進行分析考評，以此作為司機業(yè)務能力考核的一部分.考評基礎指標：高峰時段企業(yè)車輛平均交接班次數(shù).

5 結(jié)論與展望

本文基于出租車行業(yè)多源數(shù)據(jù)，建立了數(shù)據(jù)倉庫；通過構(gòu)建綜合指標體系，對出租車進行運行監(jiān)測、安全監(jiān)測、異動監(jiān)測、調(diào)度監(jiān)測分析，實現(xiàn)了出租車行業(yè)運行態(tài)勢全面動態(tài)感知能力；通過對出租車營運分析、供需分析和考評分析，提升出租車行業(yè)管理決策能力；通多對出租車服務評價分析，為提升深圳市出租車行業(yè)監(jiān)管能力，以及面向出租車行業(yè)和市民的服務能力提供了參考支撐.隨著深圳市特區(qū)范圍擴展至全市，既有政策背景條件發(fā)生變化，下一步本論文將進一步加強紅、綠的差異化營運管理政策、未來整體融合發(fā)展等決策支持分析研究.