共享单车“潮汐效应”的解决方案
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共享单车“潮汐效应”的解决方案
作者：风催花残掩君语
共享单车，一种意在解决用户在最后一公里通勤问题的代步工具。通过“非定桩的共享模式”定位，其于 2016 年迎来大爆发，并于 2017 年进入白热化市场竞争阶段。
在此我不想去太多的分析目前两家的竞争，因为后面涉及到的融资，运营，战略方向都可能成为两者胜败的生死手。故本文只对共享单车的未来进行畅想。
现在的问题
首先，先从共享单车的使用场景入手。
共享单车针对的场景是：为单个用户，在某两个距离一般在五公里以内的位置进行移动时，提供一种代步方案。
关键词：单个用户、两点、距离、代步。
以下是关键词分析：
1. 单个用户是谁？
我的直观判断是：
这个用户的身份，最可能是没有固定居所的人和上班族。
因为没有固定居所，所以无法大规模的购置家具硬件，这其中就包括了交通工具。
而导致一个人居无定所的原因一般只有以下几种：
较远的异地上学
异地打工
所以在进一步细化居无定所的原因后，我们可以基本确认：
这个用户的身份，一般是至少为出生点和常住点为异城的学生，以及所有的上班族。
分析此类用户的行为，会发现以下特点：
工作日生活作息非常规律。
周末和法定假日的行动相对不可预判，需要个体数据和大数据分析支撑。
根据此结论，我们可以继续讨论第二个关键词：
2. 两点
前面我们已经分析了，排除掉经常出差者（这类用户主要使用的交通工具为出租、飞机、地铁公交），一般的用户在周一到周五的生活作息非常规律，具体表现为：
01 上班族：
早上：居住点–步行 & 单车（–地铁 & 公交–步行 & 单车）–工作点
中午：工作点（–步行–餐厅–步行）–工作点
晚上：工作点–步行 & 单车（–地铁 & 公交–步行 & 单车）–居住点
02 学生：
上课循环：宿舍–步行 & 单车–教学楼（–步行 & 单车–教学楼）–步行 & 单车–宿舍
吃饭循环：宿舍（–步行 & 单车–餐厅–步行 & 单车）–宿舍
自习循环：宿舍–步行 & 单车（–教学楼–步行 & 单车）–宿舍
休闲环节：不可预判，不做分析
通过以上分析我们可以看出：
上班族三个循环中，可能有两个场景用到单车，涉及的点为：居住点，工作点，地铁&公交乘坐点。
学生的循环中，可能有三个场景用到单车，涉及的点为：宿舍，教学楼，餐厅。
在常规场景中，任意两点之间都可能建立关系。但是在公共场景之下，单个行为上升到群体行为，我们就不得不正视潮汐效应的影响了。
以单个地铁点或者公交聚集点为中心，方圆五公里的范围内：
若建筑物以居民区为主，则必然会出现早上人群涌向交通枢纽，晚上人群涌出交通枢纽的潮汐效应；
若以工作区为主，则是早上人们涌出交通枢纽，晚上人群拥入交通枢纽；
若是为大型购物区，则会出现工作日晚上人潮的涌入涌出，休息日人们偏中午涌入，晚上八点至九点涌出的场景。
所以我个人认为。解决潮汐效应才是共享单车的难点所在。
03 距离
首先，我们首先需要确认的一点是：我们讨论的共享单车是一种代步方案，而不是体育运动。
在此基础上，我们可以大胆得出结论：共享单车适用的距离一般在 500–3 km 左右。
过短人们相对懒得开启共享单车，而过长需要大量的体力消耗。
进一步考虑夏天的暴晒和冬天的寒冷，初步假设 3 km 为常规临界值，5 km 基本可视为极限值。超出 5 km 的骑行，基本都可视为体育锻炼和健身而非正常通勤行为。
04 代步
共享单车是一种代步工具，简单清楚，无需阐释。
通过以上的分析，我们基本可以得出用户场景为某两到四个交通枢纽为基点，向某某 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 遇到了单车自身故障（破胎，座椅不能上下移动等），用户会自主报错，并尝试换骑。此时服务器获得该单车编号与位置，即可在下次潮汐运动中予以换下维护。
02 车辆主动报障
当某辆单车较长时间未进行任何移动时（一般来讲就是二维码被涂了），车辆主动向服务器发送相关数据申请查看。
03 车辆被动报障
当某辆单车长时间不向服务器发送数据时，服务器自动判定该车存在故障并予以标识，并自动读取该单车最后一次发送的位置数据（假设单车每一小时自动向服务器发送一次数据，但是这样会不会因为过多申请并发而导致网站瘫痪？），并派遣专员予以寻找维护。
通过以上这些方式的组建，相信可以建立起一个相对健全的共享单车体系吧？
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