共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
针对单车共享经济,采用数据包络分析方法,建立了共享单车品牌核心竞争力的综合评价模型.基于灰色系统理论,构建出共享单车未来格局预测模型.综合使用Matlab、SPSS和MaxDEA等软件,研究了上海、南京、南通的共享单车投放量及市场饱和度,刻画了ofo、摩拜单车、小蓝单车、小鸣单车、永安行等5大品牌的核心竞争力,得出综合排名,并对共享单车的未来格局做出预测,指出未来共享单车市场将出现ofo、摩拜单车两家独大的局面. 相似文献
2.
共享单车"清场"之战?
2017年6月16日,摩拜单车宣布完成超过6亿美元的新一轮融资,创下了共享单车行业诞生以来的单笔融资最高纪录,腾讯正式成为摩拜除创始团队之外的最大股东.摩拜单车联合创始人兼CEO王晓峰称,新一轮融资将助力摩拜单车国际化进程. 相似文献
3.
4.
5.
6.
7.
8.
随着社会经济的发展和绿色出行的倡导,共享单车的服务应运而生。共享单车是政府与城市、地铁站、公交站等多方合作提供的自行车租赁服务。文章将梳理共享单车在城市公共管理中所存在的问题,从立法与实践两方面入手,对政府监管情况加以介绍,对政府的监管行为做出客观公正的评价,结合潜藏于其中的问题,有针对性地提出优化策略。 相似文献
9.
10.
11.
近两年摩拜单车作为一种公共交通工具走进人们的视野,然而摩拜单车鞍座的高低对骑行是否"费劲"产生了很大影响,本文通过蹬踏运动物理模型的建立以及社会调查收集数据,借助高中较为简单的力学以及三角函数知识,阐明在蹬踏过程中鞍座高度、肢体、曲柄脚踏板之间的联系,以此为大家平时使用摩拜单车提供一些简单建议. 相似文献
12.
我国分时租赁型自行车在绿色出行方面发挥了积极作用,但也产生了用户乱停乱放、随意破坏共享单车的问题。通过统计分析方法检验消费者特征、城市特征对共享单车使用行为数量与使用质量的影响,并对不同出行目的共享单车使用行为进行了比较。研究发现:积极生活方式、城市空气质量对共享单车使用数量有显著正向影响;消费者创新性、积极生活方式、消费者社会规范行为均对共享单车使用质量有显著正向影响;使用共享单车直接前往目的地的高社会规范用户、使用共享单车间接前往目的地的热爱骑行程度高的用户更可能爱惜共享单车。 相似文献
13.
14.
互联网共享单车服务自2016年出现以来,在资本的大力推动下实现了快速发展,作为该领域领先品牌的摩拜单车和ofo单车均在不足一年的时间里完成了多轮融资,且服务覆盖范围已经由一线城市向二线城市渗透。对于交通压力较大的一线城市而言,“公共交通+共享单车”的出行方式确实为市民出行提供了经济高效的解决方案,但在蓬勃发展的同时,其背后的市政管理、押金监督和服务运营等三大主要问题也逐渐受到社会重视,在未来发展过程中亟待出台相关行业标准。 相似文献
15.
为保障用户骑行安全及企业正常运维,需要及时回收故障共享单车,科学规划回收路径从而提高回收效率.首先,在简要分析故障共享单车回收现状的基础上,对其进行定义和分类,并确定回收准则及具体流程其次,选择K-means算法对故障共享单车进行聚类处理,构建以回收工作总成本最低为目标的路径优化模型最后,以上海市徐汇区部分区域的故障摩拜单车为例,设计改进蚁群算法进行求解,验证了所用模型和算法的正确有效性研究表明:满载率系数与回收车辆行驶用时呈正相关性,服务节点个数同时影响着搬运时间和行驶时间,从而对回收总成本产生较大影响因此在安排回收任务时,企业应结合现实情况的工作量及计划成本来选择具体参数,使得模型更贴合实际规划需求. 相似文献
16.
探索酒店格局革新的Xbed在资本寒冬中逆流而上,被广泛看好.这家以纯互联网模式经营的酒店APP,成立仅19个月就获得了8000万元融资.
近几年来,各类短租公寓和民宿兴起,传统酒店业开始感受到了前所未有的压力.全球房屋短租平台Airbnb的产生,又将酒店行业与“共享经济”捆绑在一起.Xbed在继承了Airbnb的一些模式和做法的基础上,有所创新,其前景被行业巨头广泛看好,成立仅19个月就获得8000万元融资.如果说Airbnb实现了“房间的社会共享化”,那么Xbed则实现了“酒店配套设施共享化”和“客房人力服务的共享化”.Xbed用实际行动证明:纯互联网模式也能经营好酒店. 相似文献
17.
在互联网发展的大背景下,"互联网+自行车"模式的共享单车颇受用户喜爱.本文通过大数据技术分析吉林市共享单车出行选择意向调查问卷数据,了解吉林市民出行现状,研究共享单车在吉林市的发展趋势,对其前景进行了分析并对其现存问题提出了合理性建议. 相似文献
18.
19.
基于大数据的南京市共享单车时空特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
共享单车的兴起极大地便利了人们的短距离出行,利用单车大数据来挖掘和分析短距离的出行规律已成为智慧城市和智慧交通的重要热点.利用南京市的摩拜单车时空数据,研究了单车的时空分布规律与差异,并重点挖掘了早晚高峰时刻以及区域间单车流动规律等,研究表明:(1)南京市整体早、晚高峰时间分别为7:10-8:37和17:15-18:25;副中心早高峰比主城区早35min开始,且晚高峰持续时间长;(2)早、晚高峰高强度骑行主要分布在以新街口、百家湖等为中心的区域;主城区和副中心区有着骑行差异,短距离骑行主城区相对副中心具有更高的比例,副中心则具有更多的长距离骑行;(3)单车骑行围绕地铁站而显现聚集趋势,并且集中于地铁1,2,3号线区域. 相似文献