[IT]大数据预测与网约车细节优化

网约车对于我们年轻人都不陌生，甚至成为了一种我们出行时优先于出租车考虑的交通方式，那么正如很多高新技术，大数据预测技术也是网约车中的一个组成部分，网约车的特有大数据预测环节主要有两方面，一个是乘客预计乘车时间，另一个是司机在接单之后的确切到达时间。

虽然在整体意义上讲，都属于用户的乘车时间的预测，但是从技术环节确实完全不同的两种预测范畴，第一种是客户在未发出叫车请求时候，根据乘车者的位置及附近网约车所在位置进行粗略的预算，这个估值是十分模糊和有限的，因为我们不确定是否在自己下单时，派单的网约车司机就正好是最近的那个，所以这个估值很粗糙，往往会比你实际上车的时间长一些。

对于接单后司机开车到达时间，这个是就相对精确了，因为被派单的车辆已经是确认的了，而距离你的位置和路线在地图导航中一般情况下也十分明确，这一部分就和行车导航的原理类似了，是相对成熟的一种大数据预测技术，在这个环节，用户除了可以看到预测的剩余时间还可以看到网约车的实时位置以及剩余距离。

其实还有一个环节也十分重要，但是不是网约车特有的，就是乘客在上车之后的预计到达时间，这个就是纯粹与汽车导航软件一致了，其中大数据预测在此也起到了十分重要的作用。网约车的逐步完善离不开大数据预测对齐整个流程的不断介入，对其诸多细节起到了优化作用。