骑行路线数据可视化_骑行路线数据可视化分析
大家好,今天我想和大家探讨一下关于骑行路线数据可视化的问题。在这个话题上,有很多不同的观点和看法,但我相信通过深入探讨,我们可以更好地理解它的本质。现在,我将我的理解进行了归纳整理,让我们一起来看看吧。
1.有什么地可以为骑自行车导航的呢?
2.最好用的骑行软件
3.怎样看共享单车的骑行范围
4.有什么APP可以记录一天行走的路线,比如我今天都去了哪里 行走了哪些路线等等?
有什么地可以为骑自行车导航的呢?
百度地图有为自行车导航的功能。百度地图提供语音导航。把手机卡在自行车把上面,就能够享受到详实的骑车导航了。当然如果担心注意力不专心会影响到安全,那么在一些“疑难”的路段用来指路也是可以的。
百度地图是为用户提供包括智能路线规划、智能导航(驾车、步行、骑行)、实时路况等出行相关服务的平台。
“世界很复杂,百度更懂你”,作为地图行业市场的领先者 ,百度地图秉持“科技让出行更简单”的品牌愿景,以"服务用户出行"为使命,以"科技"为手段不断探索创新。
目前,百度地图国际化地图已覆盖全球209个国家和地区。
最好用的骑行软件
12417条上海骑行环境评价数据提示您,55%的路段需首要改造自行车道类型,1/3的骑行环境较差;要在魔都上海愉快地骑单车,请先考虑一下道路骑行环境再作选择。
在魔都骑单车是一种怎样的体验?
近年来,自行车等绿色低碳交通方式在城市规划中的地位越来越重要,尤其是在超大城市比如魔都,然而与之匹配的道路建设却差强人意。
试想一下:在一个秋高气爽的午后,你和小伙伴们骑着单车、唱着歌儿去郊游。骑了一会儿就被交警叔叔拦了下来,罚款20元,因为此路不可骑自行车;又骑了一会儿,遇到了很多风驰电掣般的助动车,惊悚地擦肩而过;再骑一会儿,连自行车道也没有了,只能和机动车们并排而行。
此时,作为骑行爱好者的笔者,内心是崩溃的。但同为骑行爱好者的数据侠们,可不想这么轻易地算了。来自同济大学建筑与城市规划学院的数据侠朱玮老师和他的团队,在研究了12417条上海中心城区的路段环境数据后,画出了一张“上海骑行地图”。
在11月5日举行的数据侠实验室03期活动中,朱玮老师就详细“解剖”了这样一张骑行地图是怎么制作出来的。
这是一张什么样的骑行地图?
简单来说,这是一张融合了骑行环境的地图。在下面这张花花绿绿的上海骑行地图上,包括了好、较好、中、较差、差等5个层级的骑行环境评价标准。 那些 红色 的线条都是魔都中心城区 不宜骑行 的路段,它们可能存在没有自行车道、植被缺乏、道路狭窄等问题。
有了这份地图,自行车爱好者们就可以轻易辨别骑行环境较好的道路,愉快地骑行啦。不仅如此,地图上显示出的红、黄路段则为上海进一步完善城市慢行交通系统,提供了参考依据。
骑行地图的制作方法
地图中最核心的部分当属制定骑行环境的评价标准了。朱玮表示:“城市规划,须得先有“规”,然后才能“划”(画)。”制作地图的第一步要先做一把“标尺”。这五个层级的评价标准,就是依据这把“标尺”划分出来的。
那么如何制作这把“标尺”呢?
朱玮的主要方法是 基于SP法设计实验并构建数学模型 。 SP法即叙述性偏好法(Standa Preference Method) ,用来研究受访者在虚拟情景中的偏好。相比于一般的量表打分法,这种方法能让受访者在更接近自然的状态下去做选择。
首先,朱玮通过调查问卷的方式选择了对骑行环境影响最大的10个要素。紧接着确定了每个影响要素的不同评价水平。
然后,他们把不同要素的不同水平组合起来,形成选题并进行可视化呈现。这里进行可视化是为了让受访者更加直观地感知选项,减轻受访者的认知负担。
最后通过离散选择模型(Discrete Choice Model)建立数学模型(一种分析选择行为的常用方法), 得到评价路段骑行环境的一系列标准。
在这个模型中,朱老师发现了三个有趣的结果:
人们对骑行安全性的考虑要大于舒适性。
人们对不同水平要素的需求,呈现出了边际递减的规律——从低到中,比从中到高,收益更大。
相较于通勤,人们在休闲时对骑行舒适性的要求更高。
有了模型,接下来就要搜集和分析数据了。朱老师的团队在腾讯街景地图上,采集了12417条上海中心城区路段的环境数据。他们还开发了自己的 骑行环境评价系统 ,用于分析骑行环境数据,给路段评分。这样,一张上海的骑行地图就可以初步完成了。
硬性改造更迫切,保障路权是重点
通过对骑行环境数据的分析,朱老师发现, 上海老城区的骑行环境普遍不佳,红色的低分路段较多 。另外,在骑行环境较好的路段如延吉新村街道、新江湾城街道等,路线连接度只有不超过30%,也就是说骑行者无法连续享受优质的骑行体验。
针对地图反映出的问题,朱老师建议 在未来的城市自行车交通建设中,应优先对硬件进行改造, 例如改造自行车道类型,限制机动车路边停车等,切实保障骑行者的道路权益。
众建一份骑行地图,究竟需要多少人
目前看到的这份骑行地图,是朱玮带领60人的学生团队,借助腾讯街景地图,用人工判读的方式评价后制成的,朱玮自嘲这叫“人肉大数据”,存在人工判读的误差,显然是不足够的。
所以朱玮下一步的计划,是希望能够让更多的骑行者参与到地图的建设中。 每个人都可以把自己的骑行体验分享到地图,众建一张持续更新的上海骑行地图。
关于众建地图,国外的 openstreet map 是一个成功的案例,但要在国内推广这种模式,目前的进展还并不理想。朱玮表示,团队现在正与一些骑行爱好者团体进行合作,收集骑行数据。之后如果这些基于兴趣的骑行活动能导致一些消费行为,那么骑行地图也可能成为相关商家的择址依据,实现商业落地。
有了这张地图,以后和小伙伴骑行出游,就可以红尘作伴,骑得潇潇洒洒啦。
来源DT财经
怎样看共享单车的骑行范围
最好用的骑行软件有:1、runtastic road bike
这一款APP可以算上是我推荐的几款APP中数据是最详细的一款软件。非常适合一些骑行者对数据的关注,属于非常专业的骑行APP。
对于骑行APP中的功能是所有APP中算是比较完全的一款APP。地图采用的是彩色的数据路线,语音会定时或定距反馈,听音乐查看各种及时数据都是可以的。还可以查看最高数据和天气情况,还可以拍照。
2、黑鸟单车
这款APP算是这段时间以来骑行者内评论比较火的一款APP。这款APP中有同城活动比赛或者是骑行排名,车队等等。这款APP更强调骑行圈的概念。
七星圈现在就是以俱乐部为根据地的一个圈子,大部分是圈内人士做的,这款软件里面的成员比较活跃,特别适合活跃的骑行者使用。
3、骑记
奇迹APP的主要特点是社交做的很不错,而且主页设计也非常简洁明了。还有周边还有直播活动轨迹,还有俱乐部等,都有一点点像微博的感觉。
骑行运动主要还是看大家的兴趣,所以如果是太过于专业的APP并不一定会让骑行者感到兴趣。而骑记刚刚好可以满足骑行者想要记录骑行数据又想要有和其他骑行者交流的需求。
4、咕咚运动
咕咚运动其实不只有骑行这一个运动记录,还有其他很多运动。咕咚运动里可以设置训练目标,也可以相约跑步,还有团队竞赛,也可以有自己的交友圈。
实时数据的记录也很不错,可以放心配合咕咚的硬件配件使用。如果想要多种运动一起记录的话可以使用咕咚运动。
5、《来啊骑行》
作为一款为骑行爱好者所打造的软件,在这里将有上千条论坛为我们开放,将最大程度上为我们带来户外骑行所需要准备的各种东西哦。
有什么APP可以记录一天行走的路线,比如我今天都去了哪里 行走了哪些路线等等?
如果您想查询共享单车的骑行范围,您可以尝试以下几种方法:
1. 使用共享单车软件:进入软件的主页,找到骑行图标,点击骑行。然后点击进入地图页面,在骑行页面中再次点击地图,就可以看到您所在的位置和超出范围的区域,如果超出范围,软件会提示您。
2. 使用地图软件:很多地图软件都可以提供共享单车的查询服务,您可以在软件中输入起点和终点的地址,然后选择“公共交通”或“骑行”模式,就能查询到来去路线,以及是否超出范围。
3. 使用公共交通软件:很多公共交通软件也可以提供共享单车的查询服务,您可以在软件中输入起点和终点的地址,然后选择“共享单车”模式,就能查询到来去路线,以及是否超出范围。
以上方法都可以帮助您查询共享单车的骑行范围,具体哪种方法最方便,取决于您使用的软件和实际情况。
记录一天行走的路线可以使用以下软件:1、keep:
实现室内跑步机跑步,户外跑步增加了跑步路线功能。户外跑步功能可记录用户的运动轨迹、跑步里程、配速等跑步数据,发布动态时配有专属跑步水印,可通过完成任务来获得跑步徽章。Keep骑行功能数据整合了运动轨迹、时速表、累计爬坡以及消耗卡路里等数据。
2、咕咚运动:
咕咚是全国首款GPS运动社交手机软件,追踪运动路线,邂逅运动好友,发现运动资讯与趣闻,还可以在线进行视频直播,和全球用户一起分享运动心得,提升运动能力。软件引入运动等级称号体系,衡量运动水准。
3、益动GPS:
益动GPS通过手机内置GPS模块(不消耗网络流量),记录运动轨迹、距离、时间、平均时速、最高时速、消耗热量等数据,并进行统计及分析。支持跑步、骑行、步行等13种运动。基于GPS模块,记录运动轨迹和数据。
4、Gyroscope?app:
一款非常实用的健康应用,这款软件可以以图表的形式显示用户的当日运动数据,包括睡眠时间、步数、心率、在线时间等,它可以让用户非常直观的查看个人数据,Gyroscope不单独记录特定数据,它只是把你的各项数据汇总在一处,并以美观的图表展示出来,量化你的生活。
5、行者
“行者”是一款基于地理位置(LBS)的旅游社交应用。不同于单纯的社交应用,“行者”是一个目的更为明确,更具可持续性的社交平台,能帮助使用者快速准确地找到与自己有相同出行计划或乘坐相同交通工具的同路伙伴,方便通路伙伴之间去的联系。
好了,今天关于“骑行路线数据可视化”的话题就讲到这里了。希望大家能够对“骑行路线数据可视化”有更深入的认识,并从我的回答中得到一些启示。如果您有任何问题或需要进一步的信息,请随时告诉我。
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