出租车轨迹大数据处理及分析工具3.0beta发布
2018年1月13日出租车轨迹大数据处理及分析工具2.01beta发布了，之后，我们组建了一个近200人的“时空大数据交流群”讨论，广大群友对软件提出了很多宝贵的建议。经过凝心聚力，3.0beta诞生了。重要的更新包括增加了断面分析、实现了地图匹配、优化了时间轴调整、补充了属性信息、完善了文本形式的结果导出、解决了一大堆的bug…。
重要提示：
最新软件测试版下载地址见文末。
了解软件使用方法见文末。
了解软件开发方法见文末。
入“时空大数据交流群”方法见文末。
所以请一定阅读到文末！！！
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简介
这是一款用于时空大数据快速检索、分析及可视化的软件，它可为大数据研究者提供实质性的帮助。特别地，它专用于城市出租车轨迹大数据的处理和分析。
出租车轨迹数据在每个城市都已经成为实实在在保有的重要分析源，它在客观上反映了城市每日的动态变化。来自交通、城市规划、商业分析等领域的研究者对此喜爱有加。然而，他们却往往不具备处理如此巨大数据量的能力，因为，通常，在这样的大数据面前，常规的数据管理和分析方法，比如Excel、SQL Server等是低效或者是无效的。流行的大数据处理工具或平台虽然已相当成熟，如Hadoop，MapReduce，HBase，Spark等，但搭建起来举步维艰，而且，要将其定制成面向出租车轨迹数据的工具也似乎颇费周折。这是我们开发这个软件的初衷，我们希望提供一个有针对性的、小巧的、高效的数据分析工具，于是，它诞生了。目前，它的体量小于600KB，包含所有的程序文件。
这个软件目前仅有一个非常朴实的名字《出租车轨迹大数据处理及分析工具》，显然它针对的是出租车轨迹大数据，利用该工具，用户可以以一种我们认为非常便捷和易于理解的方式从多个维度对数据进行提取和探索性分析。比如，我们可以发现任意车辆在任意时刻的位置、在任意时段的轨迹、任意时刻或时段载客行程的空间分布、任意起止点在任意时刻或时段的目的地或客源地等等。简单的说，利用它我们通常可以回答如下这些有趣的问题：
在凌晨一点（或其它任意时间），所有（或某些）出租车在城市中都是如何分布的？他们是在载客中，还是在寻找客人？
在上午十点（或其它任意时间），乘出租车的乘客，都在哪里上车，哪里下车？
上午时段（或某一时刻），前往人民广场的乘客都来自于哪里？
下午时段（或某一时刻），离开商业中心的乘客目的地在哪里？
从人民广场到浦东机场在上午时段，出租车都选择哪几种路线？
城市的哪个区域（或者路段）在特定时段（或时刻）是上车点（或下车点）的热区？
某个道路断面在特定时段的双向（载客或空载）出租车流量分别是多少？
……
最有趣的是，我们提供数据的动态可视化展示，重现曾经的过往，让思如泉涌的大数据分析者在纷繁复杂的悦动中，实现灵感的闪耀。
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功能
让我们用一系列的动图来展示软件的主要功能吧，首先，你也许希望了解每辆出租车在当前时刻都在什么位置，这个显然是最简单的。
当然，你可能只关心某些车辆，可以利用软件提供的工具筛选，然后观察它们的轨迹。
或者，我们可以根据分析小区，观察车辆在小区内的聚集情况。
再或者，我们希望了解以路段为单位的车辆聚集情况（传说中的地图匹配出现了！）。
除了位置分析，我们还可以分析有固定起止点的行程。我们甚至可以随意定制起止点。同样，它可以是基于单个车辆的，比如，给定起点的实时行程。
把起止点信息放入分析小区的实时结果。每个小区的两个数字分别代表了上车点的数量和下车点的数量。
把起止点信息放入匹配路段的实时结果。这时路段的颜色代表了在这条路段上，行程起止点总数的多少。
上述的动图也许看的过于疲劳了，接下去的时段分析就只有静态画面了。软件可以分析在给定时段的上车点或下车点的空间分布。比如，按照实际车辆的位置来。
按照分析小区来。
按匹配路段来。
或者给定时段的轨迹。
或者给定时段的行程。
或者给定时段的断面分析结果。上面的数字代表在从两个方向经过此断面的车辆总数。
如果可视化的结果不足以满足严谨的科学家的要求，那么请选择导出分析结果，可以导出成Shapefile，也可以导出成文本文件，比如CSV。每一种分析的导出结果都是不相同的，以下是实时位置分析的属性结果。
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其它
除了上述分析功能，我们的软件还配备了附加功能，包括数据预处理功能、生成分析小区功能、编辑断面图层功能、合并原始数据文件功能、添加时间标签功能。此外，小而全的GIS控件还支持各种针对图层的可视化定制，包括显示方式、标注样式等等。
重要信息
上述动图和截图受限于微信素材的容量，无法展示最佳效果，如果希望了解高清、原装分析结果，强烈建议试用本软件，下面就是重要的福利信息了，请一定仔细看。
Step 1：扫码关注大数据攻城狮，保持对软件的持续跟踪。
Step 2：加入“时空大数据交流群”，在这里你可以与大数据攻城狮和志同道合的朋友保持最直接的沟通。
入群方法：加微信<zyb15026673767>，备注<加入时空大数据交流群>。
Step 3：如果对软件中GIS部分的开发感兴趣，可考虑购买以下教材。
Step 4：如果对软件中的时空数据索引方法有兴趣，建议阅读以下论文。
Xu, Tao, Zhang, Xihui, Claramunt, Christophe, Li, Xiang, 2017,TripCube: A Trip-Oriented Vehicle Trajectory Data Indexing Structure, Computers, Environment and Urban Systems, 67: 21-28.
Li, Xiang and Lin, Hui, 2006, Indexing network-constrained trajectories for connectivity-based queries, International Journal of Geographical Information Science, 20(3): 303-328.
Step 5：最后的最后，如果你想尝试软件，请点击阅读原文，这里有用户手册、测试数据和测试版软件。
大数据攻城狮
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