论文总字数：23733字

摘 要

随着社会的不断发展，能源危机与环境污染逐渐加剧，电动汽车成为了众多企业的发展方向。在这样的大环境下，电动汽车的分时租赁行业得以蓬勃发展。电动汽车分时租赁产业既能填补公共交通领域的空白，为人们的日常出行提供更多选择。随着大数据、云计算等技术的发展成熟，运用积累的相关数据加以分析可以有效改进服务模式，提高电动汽车使用效率、运用效率，优化投资成本并为用户提供更优质的服务。

首先，本文介绍了分时租赁的起源与发展、电动汽车分时租赁服务模式的特点及问题和分时租赁现有的改进方法，为下文分时租赁相关大数据分析和大数据在分时租赁服务模式中的应用做铺垫。

其次，本文通过分时租赁相关大数据分析了分时租赁服务模式与其他出行方式的对比分析及分时租赁客户的性别分布、年龄分布、消费水平等相关数据分析。此外本文还对几家分时租赁龙头企业进行了对比。

最后，本文介绍了大数据技术在分时租赁领域的应用，大数据技术可以解决行业初期发展问题，大数据技术可以对市场进行分析，综合考虑根据客户需求和场地建设成本，优化站点的选址，优化经济性和客户体验等。同时大数据技术还能制定行业的统一标准并减小企业的运营管理风险。

本文所提出的基于大数据的分时租赁服务模式改进研究，同时结合了数据分析及理论研究，对各分时租赁企业对其服务模式的改进及后来者对分时租赁服务模式的应用具有参考价值。

关键词：大数据，分时租赁，电动汽车，服务模式

Abstract

With the continuous development of society, the energy crisis and environmental pollution are gradually intensified, and electric vehicles have become the development direction of many enterprises. In such an environment, the time-sharing leasing industry of electric vehicles can flourish. The electric vehicle time-sharing leasing industry can not only fill the gap in the field of public transport, but also provide more choices for people's daily travel. With the development of big data, cloud computing and other technologies, using the accumulated relevant data to analyze can effectively improve the service mode, improve the use efficiency and utilization efficiency of electric vehicles, optimize the investment cost and provide users with better services.

First of all, this paper introduces the origin and development of the time-sharing lease, the characteristics and problems of the time-sharing lease service mode of electric vehicles and the existing improvement methods of the time-sharing lease, which paves the way for the following analysis of the big data related to the time-sharing lease and the application of big data in the time-sharing lease service mode.

Secondly, this paper analyzes the comparative analysis between the time-sharing rental service mode and other travel modes, as well as the gender distribution, age distribution, consumption level and other relevant data analysis of the time-sharing rental customers. In addition, this paper also compares several leading time-sharing leasing enterprises.

Finally, this paper introduces the application of big data technology in the field of time-sharing leasing. Big data technology can solve the initial development problems of the industry. Big data technology can analyze the market, comprehensively consider the site selection, optimization of economy and customer experience according to customer demand and site construction cost. At the same time, big data technology can also establish unified standards in the industry and reduce the risk of enterprise operation and management.

The research on the improvement of time-sharing leasing service mode based on big data, combined with data analysis and theoretical research, is of reference value to the improvement of time-sharing leasing service mode of each time-sharing leasing enterprise and the later application of time-sharing leasing service mode.

Key words:Big data, Time-sharing lease, Electric vehicle, Service mo

目 录

摘 要 3

Abstract IV

目 录 VI

第1章 引言 1

1.1 研究意义与目的 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 国外研究现状 2

1.2.2 国内研究现状 3

1.2.3 研究现状评述 3

1.3 研究内容及方法 4

1.3.1 研究内容 4

1.3.2 研究方法 5

1.3.3 技术路线 5

第2章 电动汽车分时租赁服务模式及特点 8

2.1 分时租赁的起源及发展 8

2.2 电动汽车分时租赁服务模式的特点及问题 8

2.2.1 分时租赁服务模式 8

2.2.2 电动汽车分时租赁服务模式特点 10

2.2.3 电动汽车分时租赁服务模式问题 11

2.3 分时租赁服务模式现有改进方法 12

2.3.1 战略计划决策模型 12

2.3.2 运营决策模型 13

2.3.3 战略计划与运营相结合的模型 14

2.4 本章小结 15

第三章 分时租赁相关大数据分析 16

3.1 分时租赁与其他出行方式对比分析 16

3.1.1 出行距离对比分析 16

3.1.2 分时租赁在竞争中的优势及改进 17

3.2 分时租赁客户数据分析 18

3.2.1 用户性别比例分析 18

3.2.2 用户年龄比例分析 19

3.2.3 用户消费能力分析 20

3.3 分时租赁典型企业数据对比分析 21

3.3.1 分时租赁市场格局 21

3.3.2 分时租赁龙头企业在地域上的竞争 21

3.3.3 分时租赁行业基本数据对比分析 22

3.4 本章小结 23

第四章 大数据技术在分时租赁服务模式改进的应用 24

4.1 大数据技术解决行业初期发展问题 24

4.2大数据技术优化站点及车辆布局 24

4.2.1 电动汽车投放区域预测 24

4.2.2 电动汽车动态调配模型 25

4.3大数据技术降低企业管理风险 25

4.4本章小结 26

5.1 总结 27

5.2 展望 27

致谢 29

参考文献 30

第1章 引言

1.1 研究意义与目的

1.1.1 研究背景

随着我国人民生活水平逐渐提高，我国汽车保有量不断上升，汽车已经从“居庙堂之高”变为“飞入寻常百姓家”，成为了每一个人必要的出行工具。然而打车需要等待、价格相对昂贵，公共汽车、地铁等公共交通站点固定、拥挤等问题的逐渐体现，造就了公共交通领域上的市场空白，分时租赁的服务模式也因此应运而生。而电动汽车凭借其智能化、网联化、污染小等优势占据了我国95%的分时租赁市场。

2014年7月国家出台了《关于加快新能源汽车推广应用指导意见》后，在2015年涌现出了多家分时租赁企业。但由于我国分时租赁行业起步较晚、经验不足，对于电动汽车分时租赁服务模式的改进就成了当务之急。

共享经济(Share Economy）:共享经济是社会学教授Marcus Felson和Joel Spaeth在1978年提出的。在当时，共享经济在广义上分为四个子模式，分别是协作消费、协作学习、协作生产以及协作金融。本文研究的电动汽车的分时租赁就是共享经济的一种表现形式，共享电动汽车属于协作消费模式，协作消费模式是指消费者与他人共同享有物品使用权，即人人都可以使用同一辆电动汽车，而此电动汽车汽车不是任何一个使用者的私有财产的一种新的经济模式，这样就做到了把现有的同一资源给多人反复使用，进行资源的充分利用。比如现如今的神州租车、一嗨租车等就是典型的协作消费经济模式的代表，这样的经济模式对资源的节约起到了正向的作用，同时这类运营模式的普及可以有效减少交通压力，让人们的出行更加便捷性且灵活等优势。

电动汽车(BEV):能源不同是电动汽车和传统汽车的主要差别，相比传统的燃油车，电动汽车并不需要气缸和可燃混合气的燃烧做工，也就没有传统燃油车能量大量地通过内能散失这一问题，电能到汽车动能的转化效率高。由于电能是一种清洁能源，它对环境影响相对传统汽车较小，不过目前受电池市场及技术的限制，由于电动汽车存在价格高、寿命短等严重缺点，电动汽车并没有迎来大规模的普及运用，在私家车的市场占有率较小。然而共享经济的发展给电动汽车带来了机遇，分时租赁扩大电动汽车市场的方式，在社会日益发达的今天，传统的出行方式已经无法满足人们日益增长的出行需求，共享经济为模式的分时租赁商业模式给电动汽车的普及带来新的希望。

1.1.2 研究目的及意义

传统分时租赁服务模式中，由于没有即时的信息反馈与处理，租赁公司往往无法及时获取并处理相应的如车辆状态、区域内车辆数量、停车位饱和度等市场信息，从而无法及时调整运营策略，不仅给客户造成不好的用车体验，还降低了车辆的利用效率，增加了运营成本。随着大数据、云计算等技术的不断普及和应用，其高效的数据收集和处理能力可以从充电桩状态、充电桩工作饱和度、区域内车辆数量等信息中挖掘出有用的信息，通过合理调配资源，解决充电排队、区域内无车可用及车辆过剩等问题。大数据技术的合理应用，可以达到降低租赁公司运营成本、增加车辆使用效率、提高用户用车体验的目的。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

电动汽车分时租赁兴起于欧洲的一些发达国家，现状主要集中于德国、法国、荷兰、比利时等国。分时租赁的服务模式主要分为两种，第一种是以德国戴姆勒在2009年创立的Car2go公司为代表的自由流动的服务模式，第二种是以法国分时租赁公司Autolib为代表的基于站点的分时租赁服务模式。其中，以Autolib为代表的基于站点的服务模式更加注重社会效益，而以Car2go为代表的自由流动的服务模式更注重客户随时随地取还车辆。

作为国外电动汽车分时租赁的典型，Autolib曾在2012年5月预计2018年开始盈利，但却并未能达到目标。Autolib运营模式是运营商在政府的支持下进行的。以Autolib为例的基于站点式的分时租赁服务模式的优势在于站点固定易于管理，运营成本低，但缺点就是这种服务模式不能很好地适应客户想要随时随地取还车辆的需求。对比采用自由流动模式的Car2go公司，自由流动模式满足了客户随时取还车辆的消费需求，虽然需要将车辆定时复位，但却适应了市场，同时，Autolib必须使用会员卡开启车门，捆绑消费者，容易让客户产生抵触情绪，而Car2go只需要用手机app就可以完成所有操作。正是因此，Car2go迅速崛起成为了欧洲汽车分时租赁行业中的佼佼者并在跨国市场中取得了非凡的成就，其业务范围已经扩展到至少8个国家，超过30个城市，而Autolib在2018年因为无法盈利而破产倒闭。

1.2.2 国内研究现状

请支付后下载全文，论文总字数：23733字

相关图片展示：