[发明专利]基于大数据的网联车用户出游分析方法

权利要求书

1.一种基于大数据的网联车用户出游分析方法，其特征在于，包括：

车辆数据采集：车辆在行驶过程中，将包含有车辆行驶轨迹数据的车况信号由TBOX按照一定的频率采集后通过网关上传到KAFKA消息队列，不同的数据类别对应KAFKA不同的主题；

云端数据存储：采用Flink实时数据处理引擎对接包含有车辆行驶轨迹数据的车况信号的KAFKA消息队列，并对KAFKA消息队列里面的车况信号数据实时解析，筛选出车辆行驶轨迹数据，并按照当前时间信息，将该条车辆行驶轨迹数据写入按照时间目录分区的HDFS文件系统；通过对车辆行驶轨迹数据的实时解析，并将车辆行驶轨迹数据存入对应日期分区文件；

车辆行驶轨迹数据预处理：将每个车辆用户每一次出行轨迹信息作为一条轨迹数据存放在HDFS文件系统，对每次出行轨迹的轨迹点进行采样，采样阈值根据当前轨迹行驶时间track_time，轨迹点个数track_number，行驶里程run_total_odometer这三个指标来确定；将少于采样样本的轨迹保留当前轨迹点数量，将大于采样样本的轨迹点按相同步长进行采样；

匹配景区数据：首先获取景区数据，将获取到的景区数据进行标准化处理，然后将标准化后的景区数据存储到hive表中；在景区数据匹配过程中，将景区数据中的景区名字、省份、城市和经纬度信息作为广播变量分发到spark各个executor节点，循环遍历每个用户的每个轨迹点和景区列表中的经纬度信息做逐个比较，如果轨迹点之间的距离在预设距离范围以内，则认为用户到过景区；并将满足去过景区条件数据的时间点映射成以天为单位的日期，然后通过聚合用户ID和日期对旅游数据进行去重过滤，确保用户每天去过一次景区；最后将用户、景区、省份、日期数据存入HIVE仓，作为用户出游的基础数据，以供应用根据需求进行多维度统计分析；

用户出游分析：提供以用户和景区两个为中心来进行分析，并将分析结果数据用图标展示出来，以供阅览者查阅；

用户出游分析时，以用户为中心，从用户年龄、星座、性别和驾驶里程来进行分析，以得到不同年龄、星座、性别的用户最喜欢的景点、最喜欢的城市、是否喜欢长途旅行以及出游天数的数据；

以景区为中心，从景区到访人数和景区类型来进行分析，以得到本次节假日出游topN景点，不同景区类型受欢迎程度的数据，最后将这些结果数据用合适的图标展示出来供阅览者查阅。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的网联车用户出游分析方法，其特征在于：所述车辆行驶轨迹数据包括车辆当前时间点所在位置经纬度信息、当前时间信息和车架号编码。

3.根据权利要求1或2所述的基于大数据的网联车用户出游分析方法，其特征在于：每个车辆用户每一次出行轨迹信息由点火和熄火信号确定。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的网联车用户出游分析方法，其特征在于：在车辆行驶轨迹数据预处理时，还保留正式节假日前一天和后一天的轨迹数据，用于出游分析时计算用户出游的起始时间和结束时间。

5.根据权利要求1或2或4所述的基于大数据的网联车用户出游分析方法，其特征在于：景区匹配数据仅匹配正式节假日车辆产生的轨迹数据。