“互联网+”时代的出租车补贴方案研究

随着“互联网+”时代的到来,打车软件服务平台在一定程度上解决了“打车难”的现象。本文建立数学模型,分析各种补贴方案对打车难易程度的影响。从乘客和出租车司机的角度考虑,分别建立了出租车顾客需求模型以及乘客打车难易度模型,并通过Matlab仿真计算出滴滴和优步补贴方案对乘客打车的难度系数。     

撬动出租车行业的利益格局

此次改革触及出租车行业的利益分配问题,打破固有的利益分配格局,将出租车公司的利润控制在合理范围,把过去出租车公司的部分利益转给出租车司机,或许能够以此撬动打车难僵局打车难很容易让人"恨"上一座城市。从心理学的角度来讲,出行的便利程度,影响人的出行心情。在北京这座极拥堵的城市中,打车难的问题困扰着在此生活的人们。     

基于Apriori算法的打车软件用户关联规则分析——以常州为例

打车软件在移动端和移动互联网快速发展的背景下应运而生,在一定程度上解决了中国出租车市场普遍存在的"打车难"问题;本文从打车软件用户的视角出发,针对常州市区市民的问卷调查结果,对不同年龄和性别的用户群体,采用了Apriori模型对数据进行了关联分析,并为运营打车软件企业提出了针对性的打车软件推广策略。     

特大城市出租车合理数量估计及实现路径——以北京市为例

打车难、黑车泛滥等问题一直困扰着国内一些特大城市。政府认为目前出租车数量处于合理区间,而乘客却反映打车难;许多学者也认为城市出租车存在供给缺口,这导致黑车泛滥。为了解决出租车行业困境、制定有效的产业政策,需要对出租车数量进行合理估计。本文利用布鲁斯·夏勒（Bruce Schaller）需求估计模型,基于北京市数据对出租车合理数量进行估计,揭示了北京市出租车行业供给缺口并评估了出租车数量增加对现有行业体制的冲击,最后提出相应的政策建议。     

基于SWOT分析的打车软件发展对策研究

打车软件在一定程度上解决了普遍存在的"打车难"问题,有着良好的发展前景,但也存在着许多问题和挑战。本文采用了SWOT分析法分析了当前打车软件所面临的优势、劣势、机遇和挑战,建立了打车软件的SWOT战略分析矩阵;并对打车软件的发展提出了针对性的对策和建议,有助于打车软件运营企业做出正确的战略决策。     

效率至上打车App破局之路

向智慧交通看齐,平衡各方面的便利,最大化提高出租车的运转效率,是打车App的破局关键。纷纷扰扰达半年的打车App大战已经落下帷幕。5月16日,快的打车和滴滴打车双双宣布从次日凌展起停止补贴乘客端费用。“请全国人民打车”,快的和滴滴分别耗资数十亿和14亿之后,也收获了更多的用户数和城市覆盖率。     

“打的”难在哪?

经济发展真是日新月异,没想到竟然会出现打的难的状况来。众所周知,出租车以其便捷和舒适成为部分消费者选择出行的交通工具,但同时很多国家都在面临着打车难的问题。在不发达地区常见车找人,在繁华的大城市往往就要人找车了。究竟是车少,还是人多?尽管在人们的常识中,出租车     

北京市出租车行业若干主要问题的分析及相关政策建议简

自1992年以来，北京市出租车队伍迅速发展壮大，逐渐成为了大众出行的重要手段，是对北京市公共交通系统的有力补充。与此同时，越来越多的问题也伴随其发展而产生，行业内部矛盾的不断积累、激化。特别是2001年以来，北京市出租车司机生存状况不佳、群体性罢运事件时有发生，“黑车”发展迅速，消费者“打车难”等问题愈加突出。     

“打车软件”倒逼出租车业全面市场化

<正>关注社会热点话题媒体评论员刘兴伟:最近一段日子,打车软件俨然成为坊间最为火热的话题,朋友之间几乎是逢人便问,你打车了吗?两大网络巨头的白热化竞争,打车出行的市民和出租车司机都成了最大的受益者,市民为能免费打车津津乐道,出租车司机的收入更是逼近万元,转身成为了新时代的"高帅富"。     

如何化解“打车难”困局

近些年来,民众对于出租车运营管理过程中的种种问题反映强烈,比如,等待较长时间打不上车、拒载、绕道、议价、对驾驶员违法违规的投诉得不到及时有效处理,甚至根本就不处理等。毫不夸张地说,真是乱象丛生,怎一个"乱"字了得。"打车难"问题并非现在才有,而是多年来所形成的一个"顽疾",已然成为全国许多大城市一个带有共性和普遍性的问题,引起了方方面面的关注和热议。今年2月,习近平总书记到北京调