分析了一万多条拼车数据，看看北上广深的各位都回哪过年

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• 前言
• 统计结果
• 爬虫思路
• 统计思路
• 后记

前言

很早之前发过一篇关于某拼车平台爬虫的文章，因为工作比较忙，一直没有下文。最近年底稍微空了些，加上碰上春节返乡大潮，刚好再拿过来写一下数据分析的思路。

本次数据样本共13041条，本别采集了北京、上海、广州、深圳、杭州的某一天出行数据，由于手动操作难以保证取样的公平性，所以不能对全部数据结果的准确性做保证，本文以提供思路参考为主，先放一张路线图：

统计结果

好了，知道大家比较关心结果，所以先把结果放一放，后面再接着讲分析过程。

乘客性别

先单独把性别拎出来看一下，后面再根据城市进行分析，结果显示，抛开未设置性别的乘客不论，总体来看顺风车的用户群中，男性(占比49.39%)还是多于女性(占比31.55%)的。毕竟跨城顺风车，大过年的，女性乘客对于安全性的忧虑还是要有的。

城市订单

真实数据的话订单数量应该是深圳 > 北京 > 广州 > 上海 > 杭州，但是同一个城市内的乘客性别比例应该还是具有一定的参考价值的，可以看到北京、上海、深圳的女性乘客数量占比都是高于男性的。

客单价

原本是想比较一下平均路程长度，但是想想这个事情太折腾了，由于平台主要还是依靠路程来计算拼车费用的，所以通过计算客单价的话大概也能反映一下平均形成长度(我猜的，然后结果是这样的，没想到广州是最高的，也可能是我统计错误）。

哪里乘客最壕

有时候有些偏远地区订单或者顺路司机少，乘客会加价希望司机接单，于是统计了一下各城市加价订单的占比和平均的加价额度，得出如下结果：

占比最高的城市是深圳，平均加价额度最高的城市也是深圳，看来深圳的小哥哥小姐姐们的确出手阔绰，然而加价比例最低的是北京，不过这也不能说明帝都人民不壕气，可能就是人家繁华，司机多。

返乡路线图

最后放几张返乡的路线图

北京

上海

广州

深圳

杭州

杭州明显有别于其他几个城市，一个是杭州的数据样本多，另外一个平台上杭州黄牛多，那些最远的单子就是黄牛广告单。

爬虫思路

注册成为司机，利用mitm抓包存储拼车单。

统计思路

数据的话，我是通过本地Mongodb存储，所以直接用python操作Mongodb数据。

Pymongo

（编辑：上海站长网）

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