分享出行服务的消费者群体特征研究
我国高速铁路客运市场消费者需求研究
我国高速铁路客运市场消费者需求研究一、高速铁路客运市场消费者需求的现状分析随着我国经济不断发展壮大，人们的生活水平逐渐提高，交通出行更注重效率和舒适度。
高速铁路客运市场正在迅速发展，因此关注其消费者需求是十分必要的。
二、高速铁路客运市场消费者的基本特征高速铁路客运市场的消费者群体具有一定的共性特征，如年龄、职业、收入等，分析这些特征对于推进高速铁路客运市场的发展也有重要意义。
三、高速铁路客运市场消费者需求的影响因素分析消费者需求在很大程度上取决于外部因素，比如经济发展、交通路线布局、行业政策等，本文会通过对这些因素的分析，对高速铁路客运市场消费者需求做出预测。
四、高速铁路客运市场消费者需求的变化趋势分析随着科技的迅速发展，人们的出行方式不断发生变化，高速铁路客运市场也将发生巨大的变化。
以此为引子，文章会分析高速铁路客运市场消费者需求的变化趋势，为高速铁路客运市场的发展提供更加准确的预测。
五、高速铁路客运市场消费者需求的营销策略建议针对高速铁路客运市场消费者需求，有的营销策略是非常有效的。
文章将着重分析这些策略，并提出一些新的策略建议，以满足消费者更多、更精神多样化的需求。
高速铁路客运市场消费者需求案例分析：一、江苏高速铁路客运市场江苏地处我国东部经济发达区，高速铁路客运市场潜力巨大。
笔者曾调研发现在江苏地区，偏安县的高速铁路客运市场需求非常大，因此铁路企业可以通过开辟偏安县为高铁站点，规划路线等营销策略，以更好地满足消费者需求。
二、浙江高速铁路客运市场浙江地处我国东南沿海地区，高速铁路客运市场需求呈现较为平稳的趋势。
然而，随着科技的迅速发展，消费者的出行要求也会随之改变。
因此铁路企业应该思考创新，向数字化运营转型，并积极开展相关的AI等技术的研发和应用。
三、湖南高速铁路客运市场湖南地处我国中部地区，高速铁路客运市场需求与经济发展水平密切相关。
随着经济的发展，消费者的收入水平将会逐渐提高，因此，企业在经营中需关注到消费者对出行舒适度、服务质量等方面的需求，适时推出更个性化的产品和服务将是一种有效的策略。
春运期间的旅客群体特点与需求分析
春运期间的旅客群体特点与需求分析春运是每年中国的春节期间，也是全国人口流动最频繁的时期。
在这个特殊时期，无数的人们涌向各地，回家团聚或外出旅行。
了解春运期间的旅客群体特点与需求是保障运输安全、提供优质服务的重要基础，本文将从多个角度对此进行分析。
一、旅客群体特点分析1. 大规模人口流动：春运期间是中国人口流动最密集的时期之一。
数以亿计的旅客涌入火车站、汽车站、机场等交通枢纽，给交通运输系统带来巨大压力。
2. 家庭团聚为主：春节是中华民族最重要的传统节日，家庭团聚是大多数人的首要需求。
因此，大多数旅客的出行目的是回家与家人团聚，这也是春运期间人口流动的主要特征。
3. 跨区域、长途出行：由于各地的劳动力分布不均，很多人需要跨省、跨区域进行长途出行。
因此，春运期间旅客群体涵盖了从东到西、从南到北的各个区域，涉及到各种不同的交通需求。
4. 年轻人占比较高：由于经济发展和就业机会的变化，越来越多的年轻人选择外出工作或求学，因此在春运期间，年轻人的出行需求占据了相当大的比重。
二、旅客需求分析1. 安全需求：旅客在春运期间最关心的是交通安全问题。
为了满足旅客的需求，各交通运输部门需要加强安全管理，提高交通设施的维护水平，保障旅客的人身安全。
2. 舒适需求：长途旅行往往较为疲劳，旅客对于旅途中的舒适度有着较高的要求。
例如，在火车上，旅客可以通过改善座椅的设计、提供饮食服务等方式，提高乘坐舒适度。
3. 便捷需求：旅客希望能够方便快捷地购买车票、查询车次、办理换乘等手续。
因此，交通运输部门应该提供便捷的订票系统，完善信息发布渠道，为旅客提供准确、及时的出行信息。
4. 服务需求：春运期间，交通运输部门的工作量巨大，旅客的服务需求也更加多样化。
旅客可能需要婴儿车、残疾人专座、行李寄存等特殊服务，交通运输部门需要合理安排，满足不同旅客的需求。
结语在春运期间，了解旅客群体的特点与需求对于保障运输安全、提供优质服务至关重要。
在线旅游消费者行为分析与预测研究
在线旅游消费者行为分析与预测研究随着互联网的普及和发展，线上旅游已经成为人们出行的一种重要方式。
现如今，越来越多的人通过电脑和手机等终端设备进行线上旅游消费。
而在这个行业中，消费者的行为模式和行为特征则成为了研究的重点。
因此，本文将针对在线旅游消费者的行为进行分析和预测研究。
一、在线旅游消费者行为分析1. 消费特征的分析当下，在线旅游消费者的特征表现出以下几个方面：一方面，大部分消费者的年龄集中在25-44岁之间，同时大多数消费者处于有工作和稳定收入的阶段，所以这个群体的消费能力很强；另一方面，消费者对于线上旅游产品的选择更加侧重于酒店和机票预订，这也是线上旅游消费的主要形式之一。
2. 消费行为的分析消费行为是研究在线旅游消费者的重要方面之一。
通过对花费时间、搜索关键词、服务评价和交易金额等数据的分析，可以了解消费者在选择和购买线上旅游产品时的思考过程和消费决策。
3. 消费动机的分析在线旅游消费者的出行动机是影响其消费行为的重要因素之一。
可通过调查问卷等方式获取这些信息，发现消费者的出行动机差异很大，有人倾向于旅游休闲、享受享受身心灵的愉悦感，而有些人则更着重于文化认知、历史遗迹和人文风情等方面。
二、在线旅游消费者行为预测研究1. 大数据应用在在线旅游消费方面的重要性在网络时代，大数据已成为影响企业决策的重要工具。
大数据分析能够帮助企业预测消费者的行为及其发展趋势。
在线旅游企业可以通过使用这一工具，以更加科学的方式预测消费者的行为和未来消费趋势。
2. 应用机器学习算法进行在线旅游消费者的行为预测机器学习算法作为当下较为热门的一种技术，也在在线旅游消费方面得到了广泛应用。
这一技术采用了人工智能的处理理念，分析海量的消费数据，以推断未来的消费趋势。
通过标签、分类、聚类等算法，训练机器模型，从而实现对于消费者行为预测的精准度提升。
3. 消费推荐技术的应用现在，推荐算法已经成为电子商务中十分重要的一种技术。
不同出行群体出行特征分析
SHANDONGＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ毕业设计不同出行群体出行特征分析学院：交通与车辆工程学院专业：交通工程学生姓名：学号：指导教师：2013 年 6 月中文摘要中文摘要个体出行行为的研究是制定交通政策及出行需求管理的必经途径，对个体出行行为的研究，是进行城市交通规划、建设与管理的一项不可或缺的基础工作，也是城市社会学研究的重要课题。
本文主要6-12岁（小学）、13-16（初中）、17-20（高中）出行特征出发，从交通方式选择、出行链选择以及出发时刻选择等方面分析了学生出行特征及其对家庭成员的影响。
在此分析的基础上，建立了考虑学生出行影响的家庭成员出行方式选择约束模型、出行链选择约束模型和出发时刻选择约束模型，然后结合模型的影响因素敏感性分析，探讨现有交通需求管理政策对学生及其陪伴人的适用性并挖掘基于学生出行需求管理的城市交通需求管理措施。
对于21岁以上成年人则通过交通出行特征统计，在出行率、交通方式、出行目的、出行时耗、出行距离、出行出发时刻等分析获得相应的相应出行规律。
以此得出相应的出行需求管理措施。
关键词：不同人群，出行特征分析AbstractAbstractStudy of individual travel behavior is a necessary way to develop traffic policies and travel demand management, the study of individual travel behavior, is an important basic work for the construction and management of city traffic planning, the city, and also an important topic in sociological research.This paper mainly 6-12 years old (primary school), 13-16 (middle), 17-20 (high school) travel characteristic, from the traffic mode choice, travel chain selection and departure time selection and other aspects of the students' characteristics and its effect on family members. Based on this analysis, established a family trip mode takes students to travel to influence the choice of constraint model, trip chain selection constraint model and departure time selection model, and then combined with the model of factors influencing the sensitivity analysis, the discussion of current traffic demand management policy suitable for students and its companion and mining students travel demand management city traffic demand management measures based on For adults above the age of 21 by the traffic statistics, in the travel rate, traffic, travel purpose, travel time, travel distance, travel time analysis of corresponding traffic law. It is concluded that travel demand management measures accordingly.Key words:Different groups of people、Travel characteristics目录中文摘要 .............................................................................................................. I I Abstract ................................................................................................................ I II 目录 ..................................................................................................................... I II 第一章绪论 .................................................................................................... - 1 -1.1研究背景 ............................................................................................ - 1 -1.2研究目的及意义 ................................................................................ - 1 -1.3国内外研究现状 ................................................................................ - 2 -1.3.1 国外研究现状......................................................................... - 2 -1.3.2国内文献综述.......................................................................... - 5 -1.3.3国内研究现状问题.................................................................. - 6 -第二章不同人群出行特征分析 .................................................................... - 7 -2.1不同人群出行特征分析 .................................................................... - 7 -2.1.1出行率...................................................................................... - 7 -2.1.2交通方式.................................................................................. - 7 -2.1.3出行目的.................................................................................. - 8 -2.1.4出行时耗分布.......................................................................... - 8 -2.1.5出行距离分布.......................................................................... - 9 -2.2儿童出行行为特征随年龄变化特性分析 ...................................... - 10 -2.2.1出行率随年龄变化特性 ....................................................... - 10 -2.2.2交通方式随年龄增长............................................................ - 11 -2.2.3出行目的随年龄变化特性.................................................... - 11 -2.2.4平均出行时耗随年龄变化特性.......................................... - 12 -2.2.5平均出行距离随年龄变化特性.......................................... - 13 -2.2.6出行出发时刻随年龄变化特性............................................ - 14 -2.3儿童出行行为特性演变趋势分析 ................................................. - 14 -2.3.1出行率演变趋势.................................................................... - 15 -2.3.2交通方式演变趋势................................................................ - 15 -2.3.3出行目的演变趋势................................................................ - 15 -2.3.4 出行时耗分布演变趋势....................................................... - 16 -2.3.5 出行距离分布演变趋势....................................................... - 16 -2.3.6 出行出发时刻演变趋势....................................................... - 17 -2.4儿童出行对家庭成员出行行为的约束影响分析 .......................... - 17 -2.4.1 交通方式选择影响分析....................................................... - 18 -2.4.2 出发时刻决策影响分析....................................................... - 18 -2.4.3出行链选择影响分析............................................................ - 19 -2.5小结 .................................................................................................. - 19 -第三章儿童出行对家庭成员的交通方式选择约束模型研究 .................. - 21 -3.1模型数据概述 .................................................................................. - 21 -3.2 基于儿童出行约束的交通方式选择模型 ..................................... - 22 -3.2.1 MNL 模型 ............................................................................. - 23 -3.2.2方式选择构成差异性分析.................................................... - 23 -3.2.3 模型的建立及回归结果....................................................... - 24 -3.2.4方式选择的影响因素量化分析............................................ - 28 -3.3 小结 ................................................................................................. - 31 -第四章具有独立出行能力的出行人群特征分析 ...................................... - 32 -4.1 具有独立出行能力出行目的 ......................................................... - 33 -4.2具有独立出行方式分布 .................................................................. - 34 -4.3 具有独立出行能力的群体出行时耗 ............................................. - 36 -第五章结论和展望 ...................................................................................... - 37 -5.1主要结论 .......................................................................................... - 37 -5.2科研展望 .......................................................................................... - 37 -参考文献 ........................................................................................................ - 39 -致谢 ................................................................................................................ - 39 -第一章绪论1.1研究背景国内外对不同年龄、不同职业、不同出行目的出行者的出行行为特征的分析和研究非常重视，研究成果众多，尤其是由于通勤出行，相对于其他出行，通勤出行在时间和空间上具有更大的恒定性，特别是由于通勤出行（上班、上学）集中在一定的高峰期和一定的区域，使得早、晚高峰通勤时段的交通拥堵，成为城市交通问题最为突出的问题，以通勤者为研究对象的出行行为特征研究成果更具普遍性。
出行共享的现状和发展
出行共享的现状和发展一、引言与背景出行共享作为近年来的新兴行业，起源于20世纪末期的美国，经过短短几十年的发展，已经成为全球范围内的重要交通模式。
其历史演变可从自行车共享、汽车共享到目前的多种交通工具共享，形式多样，不断创新。
研究出行共享行业的重要性和现实意义在于，它不仅能够缓解交通拥堵，减少环境污染，还能推动社会经济的发展，提高城市生活质量。
出行共享对社会的影响主要体现在改变了人们的出行习惯，提供了便捷、经济的交通选择，同时也推动了交通行业的科技创新。
从经济角度看，出行共享行业创造了大量的就业机会，并且带动了相关产业链的发展。
在科技领域，出行共享推动了大数据、人工智能、物联网等技术的应用和发展，为未来交通模式的探索提供了新的方向。
二、出行共享的分类与特征2.1 出行共享的分类出行共享可以分为以下几类：1.自行车共享：通过在城市中设置自行车租赁点，用户可以方便地租用和归还自行车。
2.汽车共享：包括分时租赁和共享汽车，用户按分钟或小时租用汽车，满足短途出行需求。
3.公共交通共享：如公交车、地铁等公共交通工具的共享，提供准时、高效的出行服务。
4.网约车共享：通过手机应用程序预约车辆，提供点对点的出行服务。
5.多模式联运共享：整合不同交通方式，如共享单车加网约车，提供无缝衔接的出行体验。
2.2 各类别的特征与应用领域各类出行共享方式有其独特的特征：•自行车共享：环保、健康，适合短途出行。
•汽车共享：灵活、便捷，适合解决最后一公里出行问题。
•公共交通共享：运量大、效率高，适合大规模人口流动。
•网约车共享：个性化、服务优质，适合私密出行。
•多模式联运共享：高效、便捷，适合需要多种交通方式结合的出行。
2.3 市场潜力分析出行共享的市场潜力巨大，随着城市化进程的加快，人们对于出行效率和便捷性的需求不断提升。
各类出行共享方式在解决交通拥堵、减少空气污染、降低出行成本等方面具有明显优势，因此得到了政府和社会资本的广泛支持。
城市交通出行的客户群体评估
城市交通出行的客户群体评估城市交通出行是城市发展的重要基础，而客户群体评估则是城市交通规划的关键。
客户群体评估是指对城市交通用户的需求、偏好、行为以及其它特征进行分析，以便有效构建适合不同客户群体的交通出行环境。
城市交通出行的客户群体评估可以从以下角度入手。
一、人口统计特征客户群体评估可以基于人口统计特征进行分析，诸如年龄、性别、收入、职业等方面，对不同客户群体进行区分。
例如，年轻人可能更喜欢便捷快速的地铁或公交出行方式，而中年人可能对私家车出行更为熟悉，而老年人可能更偏好便利且舒适的出行方式。
城市交通管理者可通过这些分析结果，为不同类型的客户群体提供更加贴心和符合需求的出行方式。
二、异地旅游客户群体城市中还存在着很多临时性或短期停留的异地旅游客户群体。
这类客户群体需要便捷、高效的交通体验，同样需要被纳入客户群体评估考虑之中。
对这类客户群体进行评估分析可帮助交通管理者更精准地预判其需求，提供符合客户的服务，为城市交通出行打造一个更加完善和高质量的服务体系。
三、智能化客户群体随着智能化交通的快速发展，越来越多的客户群体开始依赖与便捷的智能化应用，如共享单车和电动汽车等。
交通管理者应该倾听客户的声音，对客户需要的多元化服务进行分析和评估，以更好地发展城市智慧交通，为客户的生活和出行提供更加优良的体验。
四、用户习惯和行为模式客户群体评估还应该根据用户习惯和行为模式开展更深入和细致的分析。
调查和研究分析可以评估用户对出行模式的偏好和倾向，包括客户目的地、出行方式、出行时间等方面进行深耕挖掘。
通过精准分析客户习惯和行为模式，交通管理者可以更好地理解客户需求，保证交通出行服务更贴心和更加完善。
总之，客户群体评估对于城市交通出行的发展至关重要。
正确评估和分析不同客户群体的需求，为城市交通发展提供更加精准和个性化的服务。
有了客户群体评估的有力支撑，城市交通规划能够更有针对性地规划和调整城市交通结构，构建更加科学完善的交通体系，为城市居民提供更为便利、高效、舒适、环保的出行体验。
旅游民宿带货的消费者群体分析
旅游民宿带货的消费者群体分析随着旅游行业的兴起和消费者对独特旅行体验的追求，民宿成为越来越多人选择的住宿方式。
然而，随着电商行业的兴起，旅游民宿与带货业务的结合也引发了广泛关注。
本文将对旅游民宿带货的消费者群体进行分析，以了解他们的特点和行为。
通过深入了解这些消费者，我们可以帮助民宿业主更好地满足他们的需求，从而推动旅游民宿带货行业的发展。
1. 消费者群体的定义旅游民宿带货消费者群体是指在旅游过程中选择住宿民宿同时购买相关商品或服务的消费者。
他们在选择住宿时追求与众不同的体验，同时对特色产品和当地文化充满兴趣，希望通过购买商品或服务来纪念旅行并展示自己的独特品味。
2. 消费者群体的特点（1）追求个性化体验和独特性：与传统酒店相比，旅游民宿提供了独特的住宿环境，吸引着追求个性化体验的消费者。
他们希望在旅行中能够感受当地文化，与当地人接触，并通过独特的住宿环境展示自己与众不同的品味。
（2）关注商品品质和原产地：旅游民宿带货消费者倾向于购买高质量的商品，并关注商品的原产地。
他们希望购买到具有当地特色和独特工艺的商品，以满足自身的消费需求和纪念旅行的目的。
（3）注重社交媒体和口碑推荐：旅游民宿带货消费者有较高的社交媒体使用习惯，他们愿意通过发布照片和评论来分享自己的旅行体验和购物心得。
他们也会参考他人的口碑推荐，以选择有保障的商品和服务。
3. 消费者行为与需求（1）购买当地特色产品：旅游民宿带货消费者在旅行过程中会购买一些具有当地特色的产品，如手工艺品、特色食品和文化纪念品等。
他们希望通过这些产品回味旅行的美好时光，并展示自己的品味和旅行足迹。
（2）关注品牌的故事和价值：旅游民宿带货消费者对品牌背后的故事和价值观比较关注。
他们更愿意购买那些有着独特故事和社会责任感的品牌，以此来强化自己在旅行中的消费体验和认同感。
（3）寻找与旅行主题相关的商品和服务：旅游民宿带货消费者对与旅行主题相关的商品和服务充满兴趣。
长春市居民出行特征调查
《南关区居民出行特征调查及出行预测》调查报告一、调查背景及目的近年来，随着长春市城市交通建设的不断完善与发展，长春市的交通得到了很大的改善，居民的出行也方便了许多。
另外，随着人们生活水平的不断提高，越来越多的小轿车、摩托车、助力车进入各家各户，这无形中也给城市交通带来了些许压力。
居民出行调查是城市道路规划的基础性工作，为了解长春交通现状及未来发展趋势，提出合理的规划建议；也为了更好的提高我们在工程研究中进行观察、认识、思考、分析的综合能力，在老师的安排与领导下，我们组对长春市南关区居民出行情况进行了调查。
二、调查任务（一）通过得到的数据分析居民出行特征（二）在此基础上进行2015年、2020年长春市南关区居民出行需求预测三、调查对象及方法（一）调查对象：在长春市南关区以及朝阳区桂林路一带的居民。
（学生、工人、服务人员、职员、公务员、教师、退休人员以及个体）调查对象一共分为七个年龄段：6-14 和15-19这两个年龄段一般以学生为主，出行的目的一般为上学。
20-29、30-39、40、49年龄段的人一般是上班族，出行目的一般以上班为主；50-59、60岁以上的居民大多是退休在家，出行一般都是休闲娱乐，购物。
（二）调查方法：现场实地问卷调查，为了确保问卷答案的真实性，准确性，调查员在调查时都是在被调查者旁边做指导，并与其交流，得到其家人以及朋友每天的出行资料，这样大大节省了时间与人力，于此同时我们还大量观察并且收集有关数据。
四、实施过程及结果（一）制表以及划分交通小区此次调查我们将南关区划分为六个交通小区以及朝阳区的一个交通小区，具体划分情况见附表1。
（二）调查内容为了确保我们此次调查的准确性以及广泛性，我们分别对教师、学生、工人、服务人员、公务员以及一些从商人员进行了调查。
并且此次调查内容我们主要侧重出发时间、出发地点、出行方式、到达地点、到达时间、出行费用几个方面。
并且附带调查了出行者的性别、年龄、职业等，以便于我们分析整理数据。
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摘要：近年来，随着国家推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等一系列创新科技的应用，催生出了“互联网+”这一新的经济形态。
“互联网+”意味着互联网与传统产业相结合，促进传统行业转型升级、提质增效，是创新驱动“新常态”发展的重要组成部分，也是分享经济的重要体现。
互联网约租车服务是“互联网+”时代下的产物（互联网+交通出行），是互联网与传统的交通出行行业的深度融合，该模式的兴起对大众出行产生了巨大的影响。
本文通过设计问卷调查的方式，充分考虑影响大众出行的众多因素及各类网约车的特点，对收集到的数据进行统计分析，识别各类人群对网约车选择的偏好，给互联网约租车改革和发展提供决策支持。
关键词：互联网+；互联网约租车；大众出行
引言
移动互联网及大数据技术的深入发展和应用，使交通出行方式出现了巨大的变革，2009年网络约租车鼻祖Uber（优步）诞生于美国旧金山，该公司利用互联网平台将闲散的私家车资源聚集起来，为大众提供叫车服务，这一新型模式立即在全球内掀起了热潮，在2012年Uber大举推进全球化布局的同时，我国也开始涌现出大批“互联网+智能交通”企业：如摇摇招车、滴滴打车、易到用车、大黄蜂、神州专车、快的打车等。
种类繁多的互联网约租车各有其特点和优势，例如滴滴根据用户类型提供有差别的出行服务，提供面向低中高端用户的顺风车、出租车和专车服务，而神州专车只专注于中高端专车市场，力求为用户提供个性化的服务等，用户则基于其不同需求选择不同网约车，由此可知网约车市场就是用户需求与各类车相互匹配，满足消费者多元化的出行选择。
本文所研究的互联网约租车（以下简称网约车）是指除传统的招手即停的提供巡游服务的出租车以外的所有加入打车软件平台的网约车辆，即网约出租车、网约专车、网约快车以及网约顺风车四大类。
网约车从出现到现在，其合法性备受争议，在受到大众欢迎的同时也不断受到交通管理部门管控及传统出租业的抵制。
2016年7月28日，交通运输部正式发布了《网络预约出租汽车经营服务管理暂行管理办法》，表示“符合条件的车辆登记为预约出租客运，并发放《预约出租车运输证》”。
至此，网约车合法性的争议已告一段落。
网约车将迎来一个快速发展的高潮。
1、调查问卷的设计和发放
本次调查的主要目的是为了了解到不同年龄、性别、薪资等的消费者群体对互联网约租车类型的偏好、对其满意程度及对网约车的发展有哪些期望，然后再结合网约车各自的特点，针对一些不足之处给出相应的建议。
首先，问卷开头有简要的说明调查的目的、隐私保护等，问题设置简单易懂，题目数量也较适中，便于被调查对象回答。
其次问卷的主体分为三个部分:（1）被调查者的基本情况，
分享出行服务的消费者群体特征研究
文／李洪磊 张佳禹
包括性别、年龄、职业、受教育程度及收入（单选题）；（2）被调查者对网约车的了解程度以及基于网约车的特点各自的需求偏好（多选题）；（3）被调查者对网约车的满意程度（量表题）和对网约车的期望。
问卷指标主要参考国内外学者所采用的用户满意度评价指标，这些指标是否真实反映了问卷调查的目的，还需要反复的检验。
为使本次问卷调查结果具有代表性和有效性，涉及的调查对象覆盖面更广，采用了网络发放问卷调查表的方式。
共发放问卷250份，收回问卷205份，有效问卷201份，有效率达到98%，达到了置信度为95%、最大允许误差为7%的的简单随机抽样的最小样本量。
2、数据统计与分析
本文采用SPSS17.0和Tableau进行数据的统计和分析操作。
2.1 样本信度检验
信度检验是为了检查该问卷的稳定性和可靠性，通过对同一事物进行反复测量，看其结果是否具有内部一致性。
所测结果介于0-1之间且值越高，信度越好，检验信度的方法有很多，本文采用克朗巴哈alpha信度系数法。
通过spss可靠性分析，在剔除掉一些α值高的变量之后，得出的α系数为0.707，信度比较好，说明该问卷具有一定的可靠性。
2.2 主要消费群体分析
对收集到的大量原始数据首先采用少量的指标进行描述性统计分析，描述性统计分析一般包括频数分析、描述性分析、探索分析和列联表分析。
通过频数分析，可以了解到各指标的最大、最小值、均值、方差、标准差、极差等重要统计量和频率、百分比，还可以得到合适的统计图，以便对数据的分布特征形成一个初步认识；描述性分析就是计算和输出各类相关描述性指标；探索性分析除了具备一般描述性统计指标外，还能够检查数据是否有异常值和缺失值等；通过列联表分析，不仅可以得到交叉分组下的频数分布，还可以分析得出变量间的相关关系。
首先利用频数分析得出使用过网约车的人数比例，从表1可看出，在参与分析的201个样本中，使用过网约车的样本数占总数的84.6%，说明绝大多数消费者都对网约车有所了解，发展前景还是比较乐观且具有可开发的市场潜力。
通过加大多方营销渠道及创新优惠策略等，可以挖掘出剩余15.4%中的潜在消费者。
表1 网约车服务使用情况调查
其次，剔除掉未使用过网约车消费者样本个数后，我们对使用过的消费者人群的一些基本特征（例如性别、年龄、职业等）进行两两交叉分析，从下列4图中可以看出：
（1）网约车两大用户群体为学生和公司职员，收入集中在0-5000元
★基金项目：辽宁省教育厅科研基金项目《传统企业电子商务能力评估方法及提升策略研究》，编号：W2015242。
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（2）女性打车比例要高于男性 ，以40岁以下中青年为主（3）高学历人群为主
图1 性别分布 图2 学历分布
图3 职业分布 图4 收入分布2.3 用户需求偏好与网约车特征匹配分析
图5显示了四类网约车服务的客户年龄分布。
可以看出网约车的主要用户群体在18-40岁之间，但18-25岁的消费者相比于26-40岁的使用网约车的比例更高，因为处于该年龄段的消费者大多数为在校大学生，他们对新生事物的敏感度及追求性都比较高。
而就这一年龄段来看，使用比例最高的为网约快车，其次为网约出租车；26-40岁之间的消费者更倾向于选择网约顺风车，其次为网约快车，这是由用户的特征及偏好与网约车特征相匹配所产生的结果。
从收集到的问卷来看，且18岁以下及40岁以上的消费者的样本个数比较少，出现的原因可能有两个：一是这两个年龄段的人群使用网约车的比例本来就很小，二是调查时涉及的这两个年龄段的人群较少。
对这两类消费者的需求特征就不再做过多论述，主要分析18-25岁及26-40岁这两个年龄段的消费者的需求偏好。
图6是基于需求多选题整合的交叉分析，将消费者选择四类车的决策因素与总体需求因素相匹配，从而可得出这两类消费者的需求偏好基本一致，偏向于方便性、价格水平、紧迫性、准时性、安全性。
但两者之间的需求程度却存在差异，这是由他们的职业特征所决定，处于26-40岁之间的消费者基本为上班族，对准时和快捷程度要求比较高，各类车相比较，网约快车和顺风车基本能满足其需求，快
车具有方便、价格合适、快
速便捷等特征，能满足职业
人群出行需求，而当各自上班地点基本相同时，顺风车是很好
的选择。
18-25岁的大学生群体由于收入主要是依赖于父母，出行选择网约车主要是倾向于便宜和安全，网约快车相对于出租车而言比较便宜，而出租车又相对较安全、方便，在目的地相似的情况下顺风车也是其选择之一。
因此这三类车在学生群体中较受欢迎。
图6 消费者总体需求因素
综上所述，网约车的主要用户群体为年龄在18-40岁之间，因为这部分人群具有较高的出行频率；18-25岁的大学生消费群体基于价格、安全性及新颖性等消费需求往往会选择网约快车、出租车和顺风车，不排除一些具有攀比或追求高消费心理的大学生会选择网约专车；26-40岁的企业员工具有较稳定的收入来源，总体上来看对价格也比较看重，但其追求的还是准时性、便捷等，快车和顺风车能满足其需求，少部分具有一定社会地位的人往往还注重网约车的档次，专车符合了他们的需求。
其他年龄段的人群使用网约车的比例偏小，其各种特征决定了他们不能成为网约车的主体消费群。
3、结语
虽然网约车服务带来了较大的社会效益，但仍普遍存在较多问题，如：黑车带来的安全隐患、高峰时期难打车、网络支付可能存在安全隐患、司机态度问题等，仔细分析可知，这些问题也并非网约车自身矛盾，主要还是各项管理制度不完善。
从问卷调查结果来看，绝大多数消费者希望网约车未来发展还是要更多关注安全、及时、优惠政策及服务，如，可以采取对入网私家车严格审核、提高打车APP识别准确性，减少派单距离、根据打车次数累积优惠、对司机在线培训和考核等措施以规范整个市场。
从总体上看，消费大众还是对网约车发展持比较满意态度并且会选择支持网约车的改革和发展。
参考文献：
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[4] 尤龙生.“互联网+”时代“专车服务”发展探析[J].武汉交通职业学院学报,2015(12):4-8.作者简介：李洪磊，辽宁师范大学管理学院，博士，大数据与商务 智能实验室主任，研究方向：管理工程； 张佳禹，辽宁师范大学管理学院，在读研究生，研究方
向：电子商务。
图5 四类网约车服务
的客户年龄分布。