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铜仁市梵净方略管理服务有限公司

铜仁市梵净方略管理服务有限公司

企业

铜仁市梵净方略管理服务有限公司成立于2024年,属商务服务业,主营企业管理。面向车辆管理、主体行为分析、数据结构等领域提供数据服务,开放车辆--车主关联信息画像数据集(车辆管理、主体行为分析)、车辆进出管理数据库结构数据集(车辆管理、数据结构)、车辆进出行为分析算法模型(车辆行为分析、数据聚类),支撑业务分析与决策支撑。

车辆管理主体行为分析数据结构商务服务
成立于 2024 年贵州省1059901465@qq.com

数据概览

6
数据集总量
117
总浏览量
0
关注人数
2025-12-31
最近更新
分类统计

相关机构

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    上海金润联汇数字科技有限公司
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数据集列表

车辆进出行为分析算法模型
车辆行为分析
数据聚类
1.数据采集:从车库管理系统中提取获取“车牌号、进出时间、进出地点、车型”的全量历史记录,涵盖不同日期、不同时段的通行数据; 2.数据处理:1)按“车牌号”对记录进行分组,计算单车辆的日均进出次数、各时段进出频次、单次停留时长(进出时间差);3)对“进出地点”字段进行频次统计,统计各车辆的高频通行出入口;4)采用K-Means聚类算法,以“日均进出次数、高峰时段占比、停留时长”为特征,对车辆行为进行分类,分类结果仅反映数据统计规律; 3.数据应用:输出车辆行为分类结果,作为车库安保管理的辅助数据参考。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-30 更新170
车辆进出备注栏关键信息分类数据集
停车管理
分类
1.数据采集:从车库管理系统获取车辆通行信息的备注栏非空文本信息,包括车辆未出场、跟车开闸、各类卡信息、放行方式、异常描述,同时关联采集车牌号、进/出时间、地点、车牌类型、车型等信息; 2.数据处理:1)提取放行方式、车辆权限类型、权限剩余天数、特殊事件类型,划分为自动放行类、月租车类(分即将到期/正常期/长期)、免费卡类(分有效/过期)、人工协助类、特殊情况类;2)清洗重复(以“车牌号+时间+备注”去重)、错误(天数异常值)、不完整信息,转换为标准化检索标识; 3.数据应用:用自动放行类优化设备布局,月租车/免费卡类做到期提醒与车位分配,人工协助类调整高峰人力,特殊情况类完善异常流程,平衡停车场资源配置与运营效率。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-30 更新180
车库运营流程优化分析数据集
停车运营
流程优化
1.数据采集:从车库管理系统采集车辆通行基本信息,包括“进出时间、进出地点、放行类型、放行渠道、操作人员”; 数据处理:1)按“放行渠道”分组,计算单次通行耗时(出口时间-入口时间,异常耗时>24h标记“待核实”),统计系统自动放行、相机放行等渠道的耗时分布;2)按“进出地点+小时/天”聚合,划分早7-9点、晚17-19点等时段,统计各出入口时段车流量;3)关联“操作人员”与放行记录,计算单人员日均放行次数(当日放行记录数)、单次操作耗时(操作结束时间-开始时间);4)生成含放行耗时、车流量、操作效率的标准化统计数据集; 数据应用:输出统计结果,定位车库运营流程节点状态,如高耗时放行渠道、车流高峰出入口、低效率操作环节,为流程优化提供数据支撑。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-30 更新50
车辆进出管理数据库结构数据集
车辆管理
数据结构
1.数据采集:从车库管理系统采集车辆单次通行的基本信息,包括:车牌号、识别车牌、凭据号码、车主姓名、凭据类型、进出时间、进出地点、车牌类型、车型、放行类型、放行渠道、操作人员; 2.数据处理:1)以“车牌号+进出时间”为组合键构建唯一索引,通过该索引关联同一车辆的多次进出记录;2)对字段执行格式标准化:将原始时间戳转换为“YYYY-MM-DDHH:MM:SS”格式,将自由录入的进出地点映射为预设枚举值,统一文本字段的格式规范;3)对缺失车牌号的记录标记“待核实”状态,将异常时间的记录归集至临时异常池,保留核心字段的有效性;4)形成包含标准化通行记录、车辆轨迹关联数据及异常待核数据的关联数据集合。 3.数据应用:支撑车库系统的实时存储、历史记录查询与轨迹回溯,同时作为车辆管理类应用的底层数据底座,实现多场景的数据调用。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-30 更新230
车辆--车主关联信息画像数据集
车辆管理
主体行为分析
1.数据采集:从车库系统提取“车牌号、车主姓名、车牌类型、车型”关联信息,同步获取对应车辆全量“进出时间、进出地点”记录,涵盖不同时段、出入口的通行数据; 2.数据处理:1)以“车牌号”为唯一聚合主键建关联索引;2)用“主键分组+字段合并”算法,聚合同一车牌号的车主信息、车型属性及所有历史进出记录,形成“一车一档”;3)计算车辆周/月进出次数时,以“自然周(周一至周日)”“自然月”为时间维度,通过“COUNT(进出时间)”函数统计时段内的通行记录总数,生成使用频率标签;4)对进出地点用“分组计数+降序排序”取TOP3为高频通行点标签,次数相同时按最新记录时间排序;5)以“车牌号+车主姓名”生成唯一标识,构建“车主-常用车辆”关联表,确保车主与车辆归属唯一; 3.数据应用:管理车主与名下车辆对应关系,为车主服务触达提供数据支撑,同时作为车主行为分析的前置数据集合。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-30 更新380
车库车流量预测与车型分布算法模型
流量预测
车型分布
1.数据采集:从车库管理系统获取辆通行基本信息,包括车辆的“进出时间、车型”的历史记录,按日、周维度对原始数据进行初步聚合,保留各时段的车流量与车型分布基础数据; 2.数据处理:1)按日、周两个时间维度对原始数据进行初步聚合;2)进一步划分早高峰、晚高峰、平峰、夜间等时段,统计各时段车流量基础数据,同时留存对应时段内不同车型的分布信息;3)基于日/周聚合数据,采用ARIMA时间序列模型,以历史小时级车流量为输入,生成未来7天小时级车流量预测结果;4)按“时段+车型”维度统计,计算不同时段内各车型占比;5)引入历史预测偏差值(过往预测车流量与实际车流量的差值),对预测结果进行调整,最终输出“时段-车流量-车型占比”关联的标准化数据; 3.数据应用:输出车流量预测与车型分布结果,支撑车库车位分配、人员排班、设备配置等资源调度决策,用于优化车库运营流程。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-30 更新160
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