特需出行用户服务时段偏好识别数据

特需出行服务是针对因健康或行动能力受限无法使用常规交通工具的特殊群体（如老年人、失能失智者、术后康复者、孕妇等），通过专业化、标准化、数字化的非急救转运手段，提供安全、便捷、定制化出行解决方案的过程。通过了解客户出行时段偏好，可为平台优化服务提供依据，例如在用户的偏好时段内推送服务包或折扣等。对夜间高频型群体，保险公司可评估其夜间出行风险，定制差异化保障方案。本数据还可作为研究特需人群日内出行规律的实证依据。1.数据采集与预处理：（1）原始数据通过“救道转运”小程序采集，经小程序用户授权合法获得，具体字段包括：采集日期、截至采集日期的所有客户信息（字段包括客户编号、下单时间（按时间由远到近输出，精确到分）、该客户累计下单数）；（2）对采集的数据进行清洗；2.订单数统计：（1）将每天划分为6个时段（凌晨：0：00~6：00、早晨：6:00~11：00、中午：11:00~13：00、下午：13:00~17：00、晚高峰：17：00~20：00、深夜：20：00~0:00），使用SUMIF函数统计每个客户每个时段的订单数量，形成每个客户每个时段的订单数量集合；（2）使用SUMIF函数统计每个客户的总订单数，形成每个客户总订单数集合；3.计算每个客户每个时段的订单占比，形成每个客户每个时段的订单占比集合：某一时段订单占比=某一时段订单数量/该客户总订单数；4.根据客户下单最多的时间段对客户进行分类（全天均衡型、晨间偏好型、午后高频型、夜间高频型），若某时段订单占比＞60%，即将客户归为该分类（输出格式：客户编号+类型）。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦于特需出行服务，针对老年人、失能失智者等特殊群体的出行时段偏好进行识别。数据包含客户订单信息、时段订单占比和偏好分类，每日更新，规模超过640条，旨在通过分析用户行为优化服务推送和定制保险方案。基于算法规则，数据集将客户划分为晨间偏好型、夜间高频型等类别，为特需人群出行规律提供实证依据。