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共享單車的研究摘要EXCELMatlabofo單車是可以持續(xù)發(fā)展的。問題三中,分析各大共享單車公司會形成何種格局,查找了很多資料,分析ofo然而在今后較長時間內(nèi),中國共享單車市場格局還是兩家獨(dú)大的局面。關(guān)鍵字:模糊數(shù)學(xué),層次分析法,灰色預(yù)測,Matlab,Excel問題重述問題背景+”時代的到來,共享經(jīng)濟(jì)的興起,有多家公司依托移動互聯(lián)網(wǎng)建立了共享單車平臺,利用大數(shù)據(jù),意圖解決出行“最后一公里”難題,不僅有利于推行綠色環(huán)保出行,而且擺脫了傳統(tǒng)市政公共自行車受停車樁的限制,大受推廣。問題一:說明共享單車對城市居民出行產(chǎn)生什么影響,能否解決“最后一公里”問題問題二:評估現(xiàn)行共享單車公司模式是否能持續(xù)問題三:各大共享單車公司競爭最終誰會勝出(或者是何種格局),詳細(xì)說明你的理由并給共享單車公司一些建議。問題分析問題一:(公交站點(diǎn)和地鐵站對于單車問題二:ofo問題三:分析各大共享單車公司會形成何種格局,查找資料,分析從共享單車行業(yè)興起到現(xiàn)在市場的情況;灰色預(yù)測方法進(jìn)行推測,預(yù)測出為來幾個月的摩拜和局。模型假設(shè)1665假設(shè)對單車需求量與受教育程度無關(guān)大改變的情況假設(shè)每個地鐵站的單車需求量是相同的,每個公交站的單車需求量是相同的影響模型符號及說明M:共享單車需求量P:16-64N:人口對共享單車需求比例D:地鐵站數(shù)量B:公交站數(shù)量Dd:每個地鐵站單車需求量Bbu:表示因素集Xij:表示因素nijz:表示隸屬度v:表示一級評價因素集合L:判斷矩陣A:AB:評判向量(0)X1:摩拜單車的用戶實(shí)際值(0)X2:ofo單車的用戶實(shí)際值模型的建立及求解問題一的模型建立與求解問題分析從城市對共享單車的需求量與投放量的對比判斷共享單車能否滿足居民的基于人口數(shù)量的計算模型M=P*N其中,P16-64,N根據(jù)數(shù)據(jù)顯示,在共享單車出現(xiàn)后,騎共享單車出行的人占6.8%,將此數(shù)據(jù)作為深圳城市居民對于共享單車的需求914.64914.64人萬/量數(shù)口人人口102.8818.280-1516-64年齡段/歲65以上圖為深圳市各年齡段人口數(shù)據(jù),從圖可得,深圳16-64歲之間人口數(shù)量為914.64萬人,則可求得共享單車的需求量為62萬?;诠舱军c(diǎn)的計算模型據(jù),高達(dá)90%的用戶會把共享單車搭配公交和地鐵使用。因此,我們依據(jù)通勤市場,建立以下模型:M=D*Wd+B*Wb16512834到地鐵站人流量較大,且出口較多,設(shè)置每個地鐵站對共享單車的需求為4562.7輛。M=165*300+12834*45=627030輛6262.7量:M=(62+62.7)*1/2=62.35萬輛52市場投放量基本可以滿足市民的出行需求。共享單車對市民出行的影響:《報告》表明,在提高短途出行效率上,共享單車優(yōu)勢明顯,特別是在出5km《報告》表明,在提高短途出行效率上,共享單車優(yōu)勢明顯,特別是在出5km39%,653245%10001.53019%的城市公共交通運(yùn)力。在“共享單39%。20201710.7%,小汽車出行進(jìn)一步下降。減輕了交通壓力,為市民出行提供了很大的便利。問題二的模型建立與求解問題二:要求從單車硬件、軟件、投放量等要素是分析市場上兩大共享單建立模糊綜合評價模型,病通過該模型對步驟一得到的指標(biāo)進(jìn)行多指標(biāo)綜合評價,評估現(xiàn)行共享單車公司模式是否能持續(xù)。建立模型ofo指標(biāo)對品牌競爭力的影響進(jìn)行綜合分析,得到兩大品牌核心競爭力模型。評價指標(biāo)的選取選取共享單車的共享單車的配置、共享單車的外形、共享單車的使用舒適度、品牌的影響力、服務(wù)與管理的水平、融資、市場投放量、覆蓋到的城市、對海外市場的擴(kuò)展。對評價指標(biāo)的分析2016由于涉及商業(yè)機(jī)密,本文分析數(shù)據(jù)以各大咨詢機(jī)構(gòu)發(fā)布的行業(yè)分析報告為主。本文采用模糊綜合評價方法對共享單車品牌的核心競爭力進(jìn)行評價模糊綜合評價方法的建立設(shè)U為因素集U={u1,u2,u3},u1={x11,x12,x13}、u2={x21,x22,x23u3={x31,x32,x33};PP={p1,p2,p3,p4}p1p2p3p4Vn111n112n113n114L=n121 n122 n123 n124n131 n132 n133 n134n211 n212 n213 n214L=n221 n222 n223 n224n231 n232 n233 n234n311 n312 n313 n314L=n321 n322 n323 n324N331 n332 n333 (簡稱AHP法得到X層對U級指標(biāo)的權(quán)重),n12,n13),n22,n23),n32,n33)令Ui的一級評判向量為,則在二級評判中,將將每一個Ui看成一個因素即為一個因素集,U的單因 素評判矩陣為:B1B2B3b11 b12 b13 b14B1B2B3L= - b21 b22 b23 b24b31 b32 b33 b34依據(jù)AHP法得U層A層的權(quán)重:A=(a1,a2,a3) ,并可得二級評判量B=(b1,b2,b3,b4)將B=(b1,b2,b3,b4)作歸一化處理,然后將和相加,如果兩者之和大于0.5,企業(yè)擁有較強(qiáng)的核心競爭力;反之,則較弱。模型求解硬件軟件硬件軟件布局評價指標(biāo)外型融資服務(wù)與管理水平投放量覆蓋城市海外拓展評價(摩拜)一級指標(biāo)很好較好一般較差0.800.100.060.040.610.300.060.030.510.420.920.080.000.000.250.420.200.030.850.150.000.000.460.380.150.010.62摩拜單車評價指標(biāo):`0.10.060.040.42L1=0.610.30.060.03L2=0.920.08000.510.250.420.20.030.90.100L3=0.550.40.0500.840.10.060采用AHP法建立各個指標(biāo)的權(quán)重,見下表。一級指標(biāo)一級指標(biāo)權(quán)重硬件0.25軟件0.35布局0.4二級指標(biāo)外型融資投放量覆蓋城市海外拓展權(quán)重0.20.350.450.550.150.3X層對U層的權(quán)重為:N1=
0.3,0.3,0.40.3,0.3,0.40.3,0.3,0.4一級評判向量為:0.800.10 0.06 0.04B1=N1*L=0.3,0.3,0.40.610.06 0.031 0.550.21 0.13 0.110.6430,0.2040,0.0880,0.0650B2=0.5245,0.2610,0.1320,0.0175B3=0.7345,0.1755,0.0825,0.0075B10.6430,0.2040,0.0880,0.0650L=B2=0.5245,0.2610,0.1320,0.0175B30.7345,0.1755,0.0825,0.0075確定U層的權(quán)重:硬件B1、軟件B2、布局B3在核心競爭力評價中占比分別為0.25、0.35、0.4。故可確定A (0.25,0.35,0.4)B=A*L=
0.64300.20400.08800.0650 (0.25,0.35,0.4)0.52450.26100.13200.01750.73450.17550.08250.00750.6381,0.2126,0.1012,0.0254將B進(jìn)行歸一化處理變?yōu)锽 (0.6530,0.2175,0.1036,0.0260)摩拜單車綜合競爭力評價C=b1+b2=0.8507ofo單車:評價指標(biāo)一級指標(biāo) 二級指整車配硬件 外型使用舒適度品牌影響力軟件 融資投放量布局 覆蓋城海外拓
評價(Ofo)很好較好一般較差0.720.200.040.04很好較好一般較差0.720.200.040.040.560.320.100.020.850.100.050.000.5000.900.100.000.000.270.400.100.000.000.550.400.050.000.840.100.060.00ofo綜合競爭力評價:C’=b1’+b2’=0.7955模糊綜合評價結(jié)果(綜合競爭力指標(biāo)和不到一年時間已經(jīng)領(lǐng)先于進(jìn)入市場超過兩年的ofo不僅在國內(nèi)已深入擴(kuò)展到40多個城ft問題三的模型建立與求解ofo也僅僅處于起步探索階段1.3.1模型建立灰色模型建立GM(1,1)模型建立1.3.1模型建立灰色模型建立GM(1,1)模型建立設(shè)原始數(shù)據(jù)序列為(0)X={(0)X1,(0)X2,(0)X3...(0)Xn};(1)Xk=(0)X1+(0)X2+...+(0)Xk,k=1,2...nΔ(1)Xk=(1)Xk-(1)X(k-1),k=2...n原始數(shù)據(jù)一次累加生成生成(0)X(1)X={(1)X1,(1)X2,(1)X3...(1)Xn}對(1)Xd(1)X/dk+a(1)X=U其中:a為發(fā)展灰度,U為控制灰度X(k+1)=(X(1)-U/a)exp(-ak)+U/a;k=2,3,...n;預(yù)測的值:(0)Xk=(1)Xk-(1)X(k-1),k=2,3,...n;1.3.2ofoofo車市場的先進(jìn)入者也是占有率最高的兩家,二者均處于用戶數(shù)大量增長階段。從“2017Q2”得到了摩拜和ofo在2016年10~12月以及2017年月的Appofo時間單車品牌總用戶數(shù)(萬)2016.6摩拜單車17.72016.6ofo7.52016.7摩拜單車37.52016.7ofo4.52016.8摩拜單車89.52016.8ofo5.52016.9摩拜單車2362016.9ofo38.32016.10摩拜單車3582016.10ofo99.22016.11摩拜單車3842016.11ofo1232016.12摩拜單車6212016.12ofo1822017.1摩拜單車8102017.1ofo2832017.2摩拜單車13412017.2ofo7022017.3摩拜單車22382017.3ofo18072017.4摩拜單車31192017.4ofo26482017.5摩拜單車34542017.5ofo37702017.6摩拜單車33502017.6ofo38602017.7摩拜單車36732017.7ofo3482(0)X1={17.7,37.5,89.5,236,358,384,621,810,1341,2238,3119,3454,3350,3673(0)X1={17.7,37.5,89.5,236,358,384,621,810,1341,2238,3119,3454,3350,3673},(0)X2={7.5,4.5,5.5,,38.3,99.2,123,182,283,702,1807,2648,3770,3860,3482},對比(0)X1(0)X20.ofo的多變性,值預(yù)測一段時間的數(shù)據(jù),預(yù)測結(jié)果見下表:0.品牌時間2016.62016.72016.82016.92016.1摩拜實(shí)際值/萬17.737.589.5236358ofo實(shí)際值/萬38.399.22016.112016.122017.12017.22017.32017.42017.52017.62017.738462181013412238311934543350367312318228370218072648377038603482201727ofo黑色是摩拜圓圈是實(shí)際值1.3.3結(jié)果分析1.3.3結(jié)果分析共享單車市場本質(zhì)上是一個重資產(chǎn)領(lǐng)域,龐大的自行車規(guī)模構(gòu)成了共享單共享單車市場本質(zhì)上是一個重資產(chǎn)領(lǐng)域,龐大的自行車規(guī)模構(gòu)成了共享單ofoofoofo,,差距將會越來越大,摩拜將為行業(yè)第一位置,ofo大,摩拜將為行業(yè)第一位置,ofo模型的評價與改進(jìn)模型的優(yōu)點(diǎn)Matlab分析,對共享單車市場格局進(jìn)行預(yù)測。模型的缺點(diǎn)很大;問題二的模型中共享單車數(shù)據(jù)比較少,可能是結(jié)果不準(zhǔn)確;問題三中,只能根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)對結(jié)果產(chǎn)生預(yù)測推斷。模型的改進(jìn)(ofo企業(yè)的經(jīng)營效益等因素考慮在內(nèi)。參考文獻(xiàn)hzh,hzh,or砒霜響響,/industry/34285.html[3]:摩拜單車:2017年共享單車與城市發(fā)展白皮書([2][3]:摩拜單車:2017年共享單車與城市發(fā)展白皮書(載)載),/archives/581592.html[4]:QuestMobile2017共享單車報告:用戶規(guī)模突破7000萬,[4]:QuestMobile2017共享單車報告:用戶規(guī)模突破7000萬,/2017/0710/144237.shtml附錄symsab;c=[ab]';A=[134122383119345433503673];%Ofo的用戶數(shù)量B=cumsum(A);n=length(A);fori=1:(n-1)c(i)=(B(i)+B(i+1))/2;%生成累加矩陣end%計算待定參數(shù)的值D=A;D(1)=[];D=D';o=ones(1,n-1);E=[-c';ones(1,n-1)];c=inv(E*E')*E*D;c=c';a=c(1);b=c(2);%預(yù)測后續(xù)數(shù)據(jù)F=[];F(1)=A(1);fori=2:(n+6)F(i)=(A(1)-b/a)/exp(a*(i-1))+b/a;endG=[];G(1)=A(1);fori=2:(n+6)G(i)=F(i)-F(i-1);%得到預(yù)測出來的數(shù)據(jù)endt1=1:6;t2=1:12;G;plot(t1,A,'ro','LineWidth',2)%繪制原始數(shù)據(jù)圖holdonplot(t2,G,'r','LineWidth',2)%繪制預(yù)測數(shù)據(jù)圖xlabel('月份
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