2016智能出行大数据报告.pdf

12016智能出行大数据智能出行大数据报告报告2016智能出行大数据报告2报告声明2016智能出行大数据报告由滴滴媒体研究院和第一财经商业数据中心联合发布，报告基于滴滴出行（含优步）平台全量数据解读中国出行，并通过智能出行情况反映城市交通、居民生活、热点事件以及分享出行所带来的在各个层面上的价值与意义。该报告内容涵盖全国重点城市。本报告版权归滴滴媒体研究院所有，任何机构和个人未经书面允许不得以任何形式翻版、复制、摘录和发布。如引用发布，需注明出处为“滴滴媒体研究院和第一财经商业数据中心”，且不得对报告进行有悖原意的引用、删节和修改。滴滴媒体研究院和第一财经商业数据中心对本报告有修改权和最终解释权。说明：除特殊说明外，本报告数据统计周期为2016年1月1日-2016年12月31日；3数据点亮中国数据点亮中国01CONTENTS目 录分享出行价分享出行价值值数据照数据照进生活进生活040205数据数据观察交通观察交通03数据照数据照进现实进现实06滴滴大数据排行榜（滴滴大数据排行榜（D-index）4数据点亮中国015数据来源：滴滴出行大数据平台4亿2000万+400+平台用户覆盖城市日峰值单量6一二线城市渗透率整体上依然优势明显，杭州继续位居榜首，TOP10城市中珠三角地区占据4席。一线二线三线四线五线渗透率数据说明：1.渗透率：区域智能出行注册用户数/区域常住人口数，常住人口数采用2014年公布数据；2.城市线划分采用第一财经周刊中国城市分级标准，其中1）一线城市（含新一线城市）：北京、上海、广州、深圳、成都、杭州等19城市：2）二线城市：福州、合肥、郑州等30城市；3）三线城市：三亚、兰州、桂林等70城市；4）四线城市：临汾、大同、新乡等65城市；5）五线及以下：焦作、攀枝花、七台河等85城市。用户渗透率城市排行Top10城市2016排名2015排名排名变化杭州11-深圳23+1广州34+1北京42-2成都57+2厦门66-东莞720+13长沙817+9武汉95-4珠海1020+10分城市线用户渗透率（含新一线*）7天津青岛北京杭州宁波成都长沙南京重庆绍兴月人均出行次数三、四线的月人均出行次数与一二线城市相比仍有较大差距；月人均出行次数排名前三的城市依次为天津、青岛和北京。活跃度一二线城市三四线城市分城市线月人均次数比较2015年2016年数据说明：1.月人均出行次数=2016年平均每月的智能出行量/平均每月的智能出行用户数，仅统计滴滴出行平台智能出行量排名前100的城市；2.城市线划分采用第一财经周刊中国城市分级标准，其中1）一线城市（含新一线城市）：北京、上海、广州、深圳、成都、杭州等19城市：2）二线城市：福州、合肥、郑州等30城市；3）三线城市：三亚、兰州、桂林等70城市；4）四线城市：临汾、大同、新乡等65城市；5）五线及以下：焦作、攀枝花、七台河等85城市。7.2%23.1%8一线城市和省会城市的智能出行发展水平更高，排名前20的城市中有8个为珠三角和长三角城市。智能出行发展水平TOP20城市数据说明：1.此处的智能出行仅指网约车出行，智能出行发展指数是根据智能出行用户渗透率，出行活跃度和便捷程度等综合指标计算得到的0-100之间分值，分值越高说明智能出行发展水平越高;2.此处仅统计滴滴出行平台2016年1-12月智能出行总量排名前100的城市。智能出行发展水平Top20城市杭州北京广州深圳成都长沙青岛天津南京武汉厦门合肥东莞西安苏州大连太原珠海绍兴宁波排名城市智能出行发展指数1杭州91.82北京91.83广州85.84深圳85.75成都83.66长沙81.57青岛80.78天津80.19南京78.310武汉78.011厦门75.912合肥75.713东莞75.514西安75.215苏州74.916宁波74.817大连71.118太原70.819珠海69.720绍兴69.39智能出行潜力城市TOP10排名城市智能出行潜力指数1廊坊88.92中山87.43惠州85.64无锡85.35镇江83.46温州80.47贵阳79.38保定78.29嘉兴77.410佛山76.6智能出行发展Top10潜力城市廊坊中山惠州无锡镇江温州贵阳保定嘉兴佛山发展潜力较大的城市多为长三角、珠三角和京津冀地区的二线和三线城市，西部城市贵阳前景可期。数据说明：1.智能出行潜力指数是根据智能出行用户渗透率，出行活跃度，便捷程度等综合指标计算得到的0-100之间分值，分值越高说明智能出行发展潜力越高;2.此处仅统计滴滴出行平台2016年1-12月智能出行总量排名前100的二、三、四线城市。10滴滴分享出行价值0211新出行体验12以滴滴为代表的网约车满足了民众差异化出行需求，正在重塑全新的出行体验从上下班白领到高校学生，从创业青年到商务精英，他们无一不享受着网约车的便利，获得更好的出行体验。北京南站深圳北站杭州东站成都东站朝阳大悦城北京西站广州南站阿里巴巴西溪园区超级蜂巢尚东数字山谷西京医院龙华新区人民医院华西医院门诊部浙二医院浙江大学医学院附属邵逸夫医院何贤纪念医院广东省中医院龙桥小学海雅缤纷城泰华滨河苑海岸城意馨居韩家川村西溪北苑北区龙海家园北京大悦城三里屯太古里光谷广场佳程广场新城广场新城广场广联购物广场学生白领创业青年商务精英金融IT人士工人13典型场景下的累计出行人次（2016年）数据说明：此处仅统计有代表性的典型出行场景下的出行人次，其它如公交地铁，学校，生活服务等出行场景不在此统计范围内。17.7亿亿工作日上下班工作日上下班10.8亿亿餐餐饮购物饮购物4.4亿亿休休闲娱乐闲娱乐3.6亿亿医院医院2.5亿亿机机场火车站场火车站14解决城市居民“最后一公里”出行问题数据说明：滴滴出行大数据平台北京公交车站服务覆盖和网约车订单起点分布比较网约车覆盖城市边缘地区，在空间上弥补了公交和出租车服务不足的区域，以北京五环外为例，62%的网约车出行起点或终点位于公共交通覆盖不足区域。网约车出行大多位于公交服务覆盖外区域（互补关系）占比（%）15缓解重大节假日跨城出行难题，弥补城际间出行需求数据说明：滴滴出行大数据平台跨城顺风车具备灵活、经济实惠、便捷等特点，已成为跨城公共交通的补充力量，2016年春运期间，滴滴跨城顺风车覆盖了31省，累计有190万人合乘出行，预计在2017年春运期间该数据将增长到840万。1/1/162/1/163/1/164/1/165/1/166/1/167/1/168/1/169/1/1610/1/1611/1/16 12/1/16跨城顺风车出行量增长趋势（2016年1-12月）2016年春运累计190万人合乘出行840万2017年春运（预估）16新就业平台172016年全年，滴滴平台为全社会创造了1750.9万个灵活就业和收入机会1750.9万万灵活就灵活就业和业和收入机会收入机会238.4万万去产能行业（14%）87.5万万退伍/转业军人(5%)18每天直接为207.2万司机提供日均超过160元的收入数据来源：滴滴出行大数据平台207.2万万160元元日均收入超日均收入超160元的司机数元的司机数19不仅收入增加，网约车司机也通过自己的工作付出获得自信和成就感能够灵活安排自己的时间，可以兼顾到工作和生活可以在工作中找到成就感和满足感相信靠自己的努力工作能够为家人带来更好的生活数据来源：问卷调研问卷投放时间为2016年6月,N=10887。93.0%90.1%91.4%20新出行理念21顺风车和专快车（含拼车）为节能减排做贡献相当于近相当于近91万万辆小汽车辆小汽车行行驶一年所排放的二氧化碳量驶一年所排放的二氧化碳量a，或，或4811万万颗树颗树一年吸收的二氧化碳量一年吸收的二氧化碳量b144.3万吨2016年全国范围内的累计CO2减排量（直接和间接）数据说明：1.累计CO2减排量是指快车拼车和顺风车出行导致的直接和和间接减排效果；2.a.按一辆车一年行驶10000km，排放1580kg计算,b.按一棵树一年吸收30kgCO2计算。22顺风车和专快车（含拼车）节能减排量最大的前三个城市依次为北京、成都和杭州、数据说明：仅统计滴滴出行平台拼车和顺风车出行量排名前20的城市。顺风车和专快车（含拼车）节能减排TOP10城市1北京2成都3杭州4广州5深圳6上海7武汉8重庆9南京10西安23数据观察交通032416.019.022.025.028.031.01/1/162/1/16 3/1/164/1/165/1/166/1/167/1/168/1/169/1/16 10/1/16 11/1/16 12/1/162016年全国城市分日期平均车速平均车速（公里/小时）2016年，全国城市道路平均车速为23.7公里/小时，与2015年基本持平数据说明：数据来源于滴滴出行大数据平台，平均车速为滴滴出行平台日出行人次在1000以上的超300个城市的平均行驶速度。23.7公里/小时25一线城市平均车速略有上升，三四线城市平均车速下降较为明显数据说明：城市线划分采用第一财经周刊中国城市分级标准，其中1）一线城市（含新一线城市）：北京、上海、广州、深圳、成都、杭州等19城市：2）二线城市：福州、合肥、郑州等30城市；3）三线城市：三亚、兰州、桂林等70城市；4）四线城市：临汾、大同、新乡等65城市。24.524.226.223.624.724.025.323.2一线城市二线城市三线城市四线城市2015年2016年分城市线全年平均车速比较（2016年 vs 2015年）3.4%1.6%1.0%0.7%262016年平均车速降幅最大的前十大城市城市2015年2016年变化丽江26.522.8-13.8%嘉兴28.825.4-11.8%三亚33.929.9-11.7%东莞27.825.4-8.4%廊坊26.824.9-6.9%眉山24.322.7-6.5%长春23.021.6-6.0%清远25.724.3-5.4%惠州25.624.5-4.1%海口25.324.3-4.0%平均车速降幅较大的多为三四线城市和旅游城市，丽江、嘉兴、三亚三城市的下降幅度超过10%数据说明：仅统计滴滴出行平台日均出行量排名前200名的城市。272016年平均车速增幅最大的前十大城市城市2015年2016年变化大连22.324.811.1%常州22.123.87.5%青岛21.923.67.5%福州21.723.37.2%宁波24.025.35.2%南京23.724.84.7%上海23.524.54.1%天津24.425.33.6%成都24.825.73.6%济南20.220.93.5%平均车速增幅较大的前三个城市依次为大连、常州和青岛数据说明：仅统计滴滴出行平台日均出行量排名前200名的城市。280123456789101112131415161718192021222322.619.9分时段平均车速(工作日 vs 节假日)工作日节假日工作日晚高峰最堵，平均时速不到20公里/小时数据说明：仅统计滴滴出行平台日均出行量排名前200名的城市。平均车速（公里/小时）29早晚高峰最拥堵的城市是西安、重庆和石家庄，北京位列第四数据说明：高峰拥堵延时指数=自由流（畅通）车速/早晚高峰平均车速，其中早晚高峰时间段为7:00-10:00,17:00-20:00,自由流或畅通车速是指0:00-06:00的平均车速，延时指数越大表明越拥堵，延时指数等于2表示单位里程通行时间是通畅条件下的2倍。工作日早晚高峰拥堵延时指数排名1.791.781.731.701.661.641.631.631.601.50西安重庆石家庄北京济南郑州广州哈尔滨青岛武汉30北京2016年因交通拥堵导致的人均成本超8000元数据说明：拥堵损失=2016年各城市平均时薪*因拥堵造成的延时*人均全年通勤次数（按每月22个工作日，每个工作日早晚高峰通勤1次，每次通勤平均时间为1小时计算），时薪根据该城市2015年度社会平均工资数据计算。2016年交通拥堵损失排行单位：元/人5028504952355674664766626753696072078717青岛大连成都武汉重庆上海深圳西安广州北京312016年全国十大拥堵路段数据来源：滴滴出行大数据平台2016年十大拥堵路段排行1重庆-环快速/包茂高速（近腾龙大道路段）2西安-西二环（土门附近）3北京-朝阳区东三环北路乙4石家庄-北二环东路（中华北大街-体育北大街）5北京-西二环北路6深圳-南环路（环镇路-中心路）7长沙-开福区清水塘路8成都-武侯区成科路9重庆-堤龙路（老糟房附近）10广州-白云区三元里大街32数据照进生活0433数据记录了生活的方方面面吃午餐求“方便”晚餐求“享受”看电影还是外国的圆玩旅游就要更自由买购物节剁手更任性34工作繁忙的上班族使用网络外卖更从容的解决午餐问题，晚上则外出享受晚餐。5.4%68.7%17.8%8.1%各餐外卖需求量分布a早餐午餐晚餐夜宵0%5%10%15%0246810 12 14 16 18 20 22目的地为餐饮场所的订单时段分布b午餐求“方便”，晚餐求“享受”数据来源：a速途研究院2015中国互联网+餐饮行业报告，b滴滴出行大数据平台35消费者高品质的观影需求由线下延伸到线上，国外电影更受欢迎，在线视频付费消费意愿同样以高品质的版权内容为主。电影还是外国的圆数据来源：a电影上映前后一周目的地为电影院的出行量，b艾瑞咨询2015中国在线视频用户付费市场研究报告16.9%17.3%21.6%21.7%22.0%24.5%26.4%29.9%36.1%36.6%45.5%52.9%61.6%新闻娱乐资讯网友上传视频音乐体育动漫海外综艺节目国产网站自制综艺国产台播综艺国产网络剧国产台播电视剧海外电视剧国产电影外国电影中国在线视频付费用户付费内容意愿b-3.6%23.0%我不是潘金莲（11.18）神奇动物在哪里（11.25）电影院为目的地的出行增长率a（上映首周较上周）36线上旅游平台为消费者提供了更多的选择，自由行越来越受到人们欢迎；顺风车作为一种新的旅游模式越来越受到人们追捧，自2016年3月以来成都和拉萨之间的跨城顺风车出行量增加了3.4倍。201320142015飞猪自由行成交笔数a201601201603201605201607201609201611成都和拉萨之间的跨城顺风车出行量b3.4倍旅游越来越像风一样自由，顺风车出游越来越受到欢迎数据说明：a第一财经商业数据中心2016中国互联网消费生态大数据报告；b顺风车数据来源于滴滴出行大数据平台.37双十一不再是互联网消费者的狂欢，已经从单纯意义上的“电商购物节”变成了“全民购物节”。线上买完线下买，双十一购物一年更比一年火爆数据来源：a滴滴出行大数据平台2015.11.112016.11.112015-2016天猫双十一成交额+32.3%2015.11.112016.11.42016.11.112015-2016 双十一银泰商城客流量a+60.4%+74.5%38职业不同，选择的出行道路和方式亦有差别 多样化的生活场景下，不同职业的消费者对分享出行有着差异化的需求；传媒，金融，教育和互联网从业者是分享出行的重度用户。数据来源：滴滴出行大数据平台不同行业分享出行用户出行频次（月均）39让我们通过出行数据来看看他们的工作与生活传媒采访任务随叫随走披星戴月常奔波金融应酬多不顾家夜生活丰富教育大学老师加班忙二线中小学教师压力大互联网朝九晚九两点一线周末其实并不宅40传 媒41相比互联网与金融行业较为规律的早晚高峰出行规律，传媒行业工作者的出行曲线更为平缓，不管是在工作日还是周末，都有同样的体现。新闻事件随时可能发生，实时待命的媒体人出行随机性较大数据说明：数据为随机抽取的连续一月内的分时段出行量。0.0%3.0%6.0%9.0%12.0%0246810 12 14 16 18 20 22工作日分时段出行量传媒互联网金融0.0%2.0%4.0%6.0%8.0%0246810 12 14 16 18 20 22周末分时段出行量传媒互联网金融42传媒行业超过一半的人早9点之后上班，超过一半的人晚8点后才下班。23.8%28.5%28.8%14.5%4.4%15.7%24.4%35.5%20.7%3.7%上班时间分布传媒金融、互联网7点以前7点-8点8点-9点9点-10点10点-11点随机性大意味着工作相对自由，上下班时间较互联网和金融行业更灵活数据说明：上班时间是指工作日6:00-11:00出发地为住宅小区，目的地为商务楼宇订单的到达时间；下班时间是指17:00-次日2:00出发地为商务楼宇，目的地为住宅小区的订单出发时间。37.4%15.0%16.5%19.2%11.8%35.6%13.5%15.2%20.6%15.1%下班时间分布传媒金融、互联网18点以前18点-19点19点-20点20点-21点21点以后430%5%10%15%20%传媒房地产互联网金融工作日出差订单占比传媒从业者同时也是出差狗，大部分都是直接从家出发奔赴机场火车站数据说明：1.工作日出差订单占比=工作日目的地或出发地为机场、火车站、酒店的出行量/工作日总体出行量；2.从办公室出发的订单为出发地地址标签为商务楼宇的订单，从家出发的订单为出发地地址标签为住宅小区的订单。0%20%40%60%80%100%传媒房地产互联网金融不同出发地至火车站机场订单占比从办公室出发从家出发传媒从业者往返机场火车站及酒店的出行量接近五分之一，密集的出差节奏使得他们一般直接从家出发奔赴外地。440%5%10%15%20%传媒互联网金融房地产教育深夜出行订单占比00.511.5机场酒店宾馆学校火车站基础设施商务楼宇购物住宅小区医院休闲娱乐餐饮生活服务深夜出行偏好时间紧任务重，夜深时分还在路上奔波是常事传媒从业者深夜（22:00-凌晨4:00）出行的订单占比更高，是深夜里候机厅、候车室、酒店大堂的常客。数据说明：1.深夜出行订单占比为出发时间在22:00-凌晨4:00的订单所占比重;2.深夜出行偏好=22:00-凌晨4:00传媒业用户不同标签目的地占比/所有行业各不同标签目的地占比，大于1表示具有较高的偏好度，反之则较低。45周六才能相对清闲，购物休闲活动较多，周日就开始紧张的工作节奏5%10%15%20%25%周一周二周三周四周五周六周日不同目的地出行量一周七天占比购物休闲出差办公室数据说明：购物休闲为目的地地址标签为餐饮、购物、休闲娱乐、生活服务的出行量，出差为目的地地址标签为火车站机场酒店宾馆的出行量；办公室为目的地标签为商务楼宇的出行量。传媒人周六购物休闲活动的出行量占比更高，而周日去办公室的出行量即开始回升。46金 融470%5%10%15%20%25%17181920212223下班时间分布房地产文化金融互联网0%10%20%30%40%50%56789101112上班时间分布房地产文化金融互联网所谓“无利不起早”，金融业者七点就开始上班，不过下班也是最早的数据来源：滴滴出行大数据平台480%10%20%30%40%50%60%金融业文化传媒房地产互联网下班直接回家的订单占比0%5%10%15%20%25%金融业文化传媒房地产互联网下班目的地为餐饮娱乐的订单占比与其它行业相比，金融业者更喜欢下班后直奔餐饮娱乐场所数据说明：1.下班直接回家的订单占比=17:00之后出发地为商务楼宇目的地为住宅小区的出行量/17:00之后出发地为商务楼宇的出行量；2.餐饮娱乐是指目的地为餐饮、购物、休闲娱乐、生活服务等场所的出行订单。49从夜生活订单目的地偏好来看，金融业者以生活服务为目的地的订单是其他行业的2倍，餐饮订单也超出平均水平40%一线金融精英夜间购物出行量占比超过二线城市12%，二线城市休闲娱乐活动出行量占比高出北上广深16%。0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 生活服务餐饮休闲娱乐机场购物商务楼宇住宅小区酒店宾馆医院学校火车站深夜出行偏好0%10%20%30%40%50%餐饮购物生活服务休闲娱乐不同线级城市夜间餐饮娱乐偏好北上广深二线城市金融精英们的夜生活更为丰富，一线城市金融精英买买买，二线城市金融精英玩玩玩数据说明：深夜出行偏好=22:00-凌晨4:00传媒业用户不同标签目的地占比/所有行业各不同标签目的地占比，大于1表示具有较高的偏好度，反之则较低。50“金领”们偏爱高档购物中心，北京的三里屯太古里，上海的国金中心、正大广场都是其经常光顾的地方数据来源：滴滴出行大数据平台北京“金领”的购物目的地分布上海“金领”的购物目的地分布51教 育520246810121416182022上班时间分布大学老师小学老师中学老师0246810121416182022下班时间分布大学老师小学老师中学老师中小学老师的上下班时间较为固定，大学老师工作相对自由数据说明：1.分析对象为使用过滴滴出行的教师抽样样本，样本量为10W；2.数据周期为2016年5月-6月，统计城市为滴滴出行平台上智能出行量排名靠前的前20个城市。53备课评职称压力大，大学老师21时后打车回家比例更高19.2%13.7%9.9%大学老师中学老师小学老师工作日21:00之后打车出行的比例数据说明：1.工作日21:00之后打车出行的比例=21:00-24:00出发地为学校，目的地为住宅小区打车出行量/16:00-24:00出发地为学校，目的地为住宅小区打车出行量；2.分析对象为使用过滴滴出行的教师抽样样本，样本量为10W；3.数据周期为2016年5月-6月，统计城市为滴滴出行平台上智能出行量排名靠前的前20个城市。54数据说明：1.工作日21:00之后打车出行的比例=21:00-24:00出发地为学校，目的地为住宅小区打车出行量/16:00-24:00出发地为学校，目的地为住宅小区打车出行量；2.分析对象为使用过滴滴出行的教师抽样样本，样本量为10W；3.数据周期为2016年5月-6月，统计城市为滴滴出行平台上智能出行量排名靠前的前20个城市。10.8%11.3%12.4%12.8%14.0%15.8%16.1%18.7%18.7%26.2%上海北京杭州青岛广州深圳沈阳成都西安重庆中小学老师工作日21:00之后打车出行占比最高的TOP10城市二线城市的中小学老师更辛苦55哪所高校的老师最辛劳？当属孔孟之地的山东大学数据说明：1.分析对象为使用过滴滴出行的教师抽样样本，样本量为10W；2.数据周期为2016年5月-6月，统计城市为滴滴出行平台上智能出行量排名靠前的前20个城市里教师智能出行量最大的前100所大学。工作日打车回家平均时间最晚的大学1山东大学2浙江大学3西安电子科技大学4北京理工大学5深圳大学6四川大学7合肥工业大学8北京交通大学9北京航空航天大学10西北大学56工作日教学任务重，学校与家两点一线，周五晚上和周末的出行则相对较为活跃1.021.000.951.031.161.141.08星期一星期二星期三星期四星期五星期六星期日一周七天内的打车出行量比较周五应酬和朋友聚会多，下班后去往餐饮场所的出行量同比增加24%；周末出行活跃则主要是因为购物、休闲娱乐以及陪小孩，周末去往商场和购物中心的订单增加50%（相对工作日）；去往公园、体育馆、少年宫等休闲娱乐场所的订单则增长62%。数据说明：1.分析对象为使用过滴滴出行的教师抽样样本，样本量为10W；2.数据周期为2016年5月-6月，统计城市为滴滴出行平台上智能出行量排名靠前的前20个城市里教师智能出行量最大的前100所大学。57寒暑假是教师职业的福利，老师们7、8月外地旅游的出行人次较前四月增长42%数据说明：1.分析对象为使用过滴滴出行的教师抽样样本，样本量为10W；2.数据周期为2016年5月-6月，统计城市为滴滴出行平台上智能出行量排名靠前的前20个城市里教师智能出行量最大的前100所大学。201603201604201605201606201607201608教师出旅游行量月份分布58互 联 网59朝九晚九是互联网行业典型工作节奏数据来源：滴滴出行大数据平台0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%17181920212223下班时间分布文化金融互联网0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%56789101112上班时间分布文化金融互联网6088.599.51010.5互联网金融传媒房地产不同行业上班时长平均每天工作超10小时，尤其是深圳码农，工作几乎占据了其一半的时间数据说明：各行业上班时长=平均上班时间-平均下班时间，平均上班时间为5:00-12:00出发地为住宅小区目的地为商务楼宇订单的平均到达时间，平均下班时间为17:00-23:00出发地为商务楼宇目的地为住宅小区订单的平均出发时间。9.51010.51111.5深圳广州北京上海一线城市互联网工作时长61码农们生活节奏较为固定，公司与家两点一线数据说明：1.通勤订单为工作日目的地和出发地互为商务楼宇及住宅小区的订单；2.下班直接回家的订单占比=17:00之后出发地为商务楼宇目的地为住宅小区的出行量/17:00之后出发地为商务楼宇的出行量。0%10%20%30%40%50%互联网金融文化房地产通勤订单占比0%10%20%30%40%50%60%互联网房地产金融文化传媒下班直接回家的订单占比62哪家互联网公司最能拼？京东奇虎360阿里巴巴优酷土豆新浪大众点评网易腾讯百度乐视互联网公司下班时间排行数据说明：下班时间为工作日17:00-凌晨2:00出发地为公司，出发地为公司办公楼宇，目的地的为住宅小区的订单的平均出发时间。63工作日工作节奏紧张，程序员多在周末出门娱乐放松3.0%8.0%13.0%18.0%23.0%周一周二周三周四周五周六周日目的地为购物休闲的出行量一周占比互联网房地产金融文化传媒数据说明：购物休闲为目的地地址标签为餐饮、购物、休闲娱乐、生活服务的订单。64码农周末最爱买买买，其次是休闲娱乐0%4%8%12%16%20%互联网金融房地产文化传媒周末出行购物休闲目的地占比购物休闲娱乐生活服务餐饮数据说明：购物休闲为目的地地址标签为餐饮、购物、休闲娱乐、生活服务的订单。65以北京为例，五彩城为码农最爱，码农也爱三里屯工体数据来源：滴滴出行大数据平台华润五彩城凯德Mall耀莱国际影城五道口购物中心华侨城 大剧院三里屯草场地艺术区互联网从业者周末购物休闲目的地（北京）66数据照进现实0567楼市房地产调控政策下的离婚潮体育国足、奥运2016体育迷热情高涨电商创纪录销售额背后是加班族的辛勤努力演唱会崔健vs张学友同为老炮，歌迷却各有所爱68楼 市692015/102015/122016/22016/42016/62016/82016/102016年春节后掀起了全国人民购房热潮，打车去往房地产交易中心的出行量一年间增长了2.8倍数据说明：购房热情用打车去房产交易中心的出行量表示；全国购房热情月变化（2015年10月-2016年10月）+2.8倍倍70房产调控政策催生离婚怪象，3月25日上海颁布最严房产调控政策“沪九条”，当天打车去往民政局的出行量同比增长120%数据来源：滴滴出行大数据平台20160324201603252016年1-7月均值2016年8月122%上海市目的地为民政局的出行量（325楼市新政前后）上海市目的地为民政局的出行量（2016年7月市场传言认房认贷前后）133%71电 商72电商屡破纪录的背后是广大加班族的辛勤努力，双十一阿里最拼命，亚马逊紧随其后数据说明：加班占比=21:00-02:00的出发地为各公司总部的订单量/17:00-02:00出发地为各公司总部的累计订单量。41.5%38.7%27.8%17.2%16.5%15.0%阿里亚马逊京东苏宁易购聚美优品小米2016年11月第一周各电商加班占比73电商节日天天有，加班的脚步也停不下来数据说明：加班占比=21:00-02:00的出发地为各公司总部的订单量/17:00-02:00出发地为各公司总部的累计订单量。典型电商在不同“节日”的加班占比25.3%31.5%30.6%35.2%聚美优品301 京东618亚马逊818阿里双1150.1%41.5%28.1%14.9%14.0%亚马逊819阿里双11京东618苏宁易购818聚美优品301各电商在各自节日当周加班占比74国 足75世预赛国足屡战屡败，球迷痴心不改，“里皮效应”明显数据来源：滴滴大数据平台251%190%340%9月1日9月6日10月6日10月11日11月15日国足比赛期间体育场馆周边出行量同比增长变化量沈阳奥体中心陕西体育馆昆明拓东体育场客场客场7611月15日昆明一战中，仍有30%的球迷是从外地远道而来为国足加油数据来源：滴滴大数据平台70.4%29.6%昆明外地4.0%1.7%1.3%1.3%0.9%0.9%0.9%0.8%0.8%0.7%外地球迷来源分布（TOP10）昆明赛球迷来源分布77奥 运7832.2%29.8%25.5%7.3%3.2%2.0%游泳馆健身房其他数据来源：滴滴出行大数据平台奥运期间不同运动健身方式占比球类运动瑜伽舞蹈等射箭射击等里约奥运期间，游泳馆、健身房火热，出行量增加许多79演 唱 会80平日演唱会当天张学友和崔健演唱会当天，场地周边出行量均呈大幅增长，对歌迷的号召力可见一斑数据来源：滴滴出行大数据平台平日演唱会当天张学友乐视体育中心演唱会场地周边出行量崔健工体演唱会场地周边出行量133%442%81同为歌坛老炮，歌迷构成却大不相同，崔健对70后的号召力远大于张学友数据来源：滴滴出行大数据平台粉丝年龄分布（张学友 vs 崔健）1.5%2.2%13.3%45.2%37.8%0.0%0.0%6.7%65.0%28.3%50后60后70后80后90后崔健演唱会张学友演唱会82滴滴大数据排行榜(D-index)0683D-Index：基于滴滴出行大数据平台的指数测算体系最温情的城市外地游客最多的景点人气最旺的商圈最爱健身的城市最爱读书的城市最小资的城市最休闲的城市最爱吃海鲜的城市最爱吃火锅的城市最温情的城市84D-Index：最温情的十大城市数据说明：最温情的城市是指顺风车免单占比最高的城市。1.绵阳绵阳2.南宁南宁3.金金华华4.昆明7.台州6.南通5.湖州8.温州9.福州10.保定85D-Index：外地游客最多的十大景点数据说明：外地游客指数=出发地为酒店宾馆、机场、火车站的出行量/总出行量1.杭州西湖杭州西湖2.北京北京颐和园颐和园3.成都成都宽窄巷子宽窄巷子4.厦门鼓浪屿7.北京八达岭长城6.南京总统府5.上海城隍庙8.广州长隆公园9.西安大雁塔10.武汉户部巷86D-Index：人气最旺盛的十大商圈数据说明：商圈人气指数=各商圈为出发地或目的地的出行量/各商圈平均出行量*1001.北京三里屯北京三里屯2.成都春熙路成都春熙路3.杭州武林广杭州武林广场场4.北京王府井5.广州上下九6.重庆解放碑7.上海静安寺8.上海徐家汇9.南京新街口商圈10.天津滨江道87D-Index：最爱健身的十大城市数据说明：最爱健身的城市是指以为健身馆、体育馆、公园等为目的地的出行量在出行总量中占比最高的城市。1.太原太原2.福州福州3.佛山佛山4.石家庄7.厦门6.昆明5.东莞8.重庆9.广州10.西宁88D-Index：最爱读书的十大城市数据说明：最爱读书的城市是指以图书馆、书店为目的地的出行量在总出行量中占比最高的城市。1.长沙长沙2.青青岛岛3.温州温州4.苏州7.昆明6.西安5.石家庄8.厦门9.重庆10.洛阳89D-Index：最休闲的十大城市数据说明：最休闲的城市是指目的地为餐饮、购物、生活服务、休闲娱乐场所在总出行量中占比最高的城市。1.南宁南宁2.太原太原3.大大连连4.宁波7.沈阳6.佛山5.厦门8.烟台9.广州10.深圳90D-Index：最小资的十大城市数据说明：小资指数=目的地为各类小资场所（如咖啡厅、酒吧、电影院等）订单量/目的地为休闲娱乐场所订单量1.大大连连2.绍兴绍兴3.上海上海4.杭州7.广州6.北京5.宁波8.南京9.苏州10.成都91D-Index：十大海鲜之城数据说明：海鲜指数=目的地为海鲜餐馆的出行量/目的地为餐饮场所的订单量1.天津天津2.大大连连3.青青岛岛4.广州7.沈阳6.烟台5.宁波8.厦门9.深圳10.三亚92D-Index：十大火锅之城数据说明：火锅指数=目的地为火锅餐馆的出行量/目的地为餐饮场所的订单量1.重重庆庆2.成都成都3.郑州郑州4.北京7.武汉6.西安5.南京8.长沙9.哈尔滨10.昆明93地址：北京海淀区东北旺西路8号院34号楼邮编：100093邮箱：关注“50KM”获取更多智能出行精彩内容滴滴媒体研究院，成立于2015年5月，依托滴滴出行海量数据，是专注研究城市智能出行的新商业知识平台。媒体研究院与强势媒体机构、顶尖学术组织紧密合作，通过文字、数据、图片和视频记录交通出行变迁，传播智能出行先进理念。滴滴媒体研究院94报告作者：庞春泽 姚泽人 徐劲亚联系我们：D商务合作：BD加入我们：HR更多数据：CBNData第一财经商业数据中心（CBNData）是集数据可视化、商业分析报告、数据自动化终端于一体的战略数据平台，以阿里巴巴的商业数据库为基础，输出产业经济全景分析和行业企业深刻洞察的数据产品，全面满足商业世界的数据刚需。CBNData以专业数据报告为核心产品，同时通过数据活动、数据电商培训、数据营销产品等构建数据整合营销传播体系，通过整合中国最大财经媒体集团的优势资源，以媒体加数据的倍增效应，全面提升中国商业世界运行效率。第一财经商业数据中心95THANKS