关于客流量分析报告
交通客流量分析报告
交通客流量分析报告1. 引言交通客流量分析是一种重要的交通管理工具，可以帮助我们了解交通网络中的拥堵情况、交通流量分布以及交通需求。
通过分析交通客流量，我们可以制定合理的交通规划，提供更好的交通服务，减少交通拥堵，提高交通效率。
本报告将以某城市的交通客流量数据为例，进行交通客流量分析，并提出相关建议。
2. 数据收集为了进行交通客流量分析，我们需要收集相应的数据。
本次分析使用了某城市的交通感知器数据进行分析。
交通感知器是在道路上部署的传感器设备，可以实时采集车辆的数量、速度等信息。
我们从交通感知器中获取了一段时间内的交通客流量数据。
3. 数据预处理在进行交通客流量分析之前，我们需要对数据进行预处理。
预处理的主要目的是清洗数据、填充缺失值、去除异常值等。
我们使用了Python编程语言的数据处理库进行数据预处理工作。
首先，我们对数据进行了清洗，去除了重复的数据和无效的数据。
然后，我们对缺失值进行了处理，使用插值法进行填充。
最后，我们检测并去除了异常值，确保数据的准确性和可靠性。
4. 交通客流量分析在数据预处理完成后，我们开始进行交通客流量分析。
我们首先对交通客流量数据进行可视化，以便更直观地了解交通情况。
通过绘制交通客流量随时间的变化曲线，我们可以观察到交通高峰期和低峰期的变化规律。
同时，我们还可以将交通客流量数据按区域进行分组，分析不同区域之间的交通状况差异。
接下来，我们通过计算交通客流量的统计指标，如平均值、方差、峰度等，来更详细地了解交通客流量的分布情况。
这些统计指标可以帮助我们发现交通拥堵的原因和规律。
最后，我们使用相关性分析方法，探索交通客流量与其他因素（如天气、节假日等）之间的关系。
这可以帮助我们预测交通客流量的变化趋势，并制定相应的交通管理策略。
5. 结果与讨论通过对交通客流量数据的分析，我们得出了以下结论：1.在某城市的交通网络中，存在明显的交通高峰期和低峰期。
2.不同区域之间的交通状况存在差异，一些区域更容易发生交通拥堵。
场馆客流分析报告
场馆客流分析报告概述本报告旨在分析场馆的客流情况，为场馆管理者提供决策依据。
通过客流分析，我们可以了解不同时间段和区域的客流量分布情况，从而有针对性地进行资源调配、服务优化和市场推广。
数据来源本次客流分析报告所使用的数据是通过场馆入口处的人流统计设备收集的。
该设备使用无线传感器技术，可以准确地记录每个时间段进入场馆的人数。
数据包括日期、时间和客流量等信息。
数据处理首先，我们对原始数据进行了清洗和整理，去除了异常值和重复数据。
然后，我们按照时间段和区域对客流量进行了统计和分析。
时间段客流分析我们将一天分为不同的时间段，如早晨、上午、下午、晚上等，对每个时间段内的客流量进行了统计和分析。
以下是不同时间段的客流情况：早晨早晨是场馆的高峰期之一，很多人选择在早晨进行运动和健身。
根据统计数据，早晨的客流量在6:00-9:00之间达到峰值，平均每小时约有300人进入场馆。
这一时间段通常是上班族和学生放学后前往场馆的主要时段。
上午上午的客流量相对较低，平均每小时约有150人进入场馆。
这可能是因为上午是工作和学习的时间，大多数人没有过多的闲暇时间去场馆进行活动。
下午下午的客流量呈现出逐渐增加的趋势，平均每小时约有200人进入场馆。
下午是很多人下班后休闲娱乐的时间段，也是健身爱好者常常选择的时间段。
晚上晚上是场馆的高峰期之一，很多人在晚上选择去场馆运动和消遣。
根据统计数据，晚上的客流量在18:00-21:00之间达到峰值，平均每小时约有400人进入场馆。
这一时间段是上班族下班后的主要活动时间。
区域客流分析除了时间段，我们还对场馆的不同区域进行了客流分析。
以下是不同区域的客流情况：健身房健身房是场馆最热门的区域之一，吸引了大量的客流。
根据统计数据，健身房的客流量最高，占总客流量的40%左右。
这表明很多人选择去场馆锻炼身体和保持健康。
游泳池游泳池是场馆另一个受欢迎的区域，尤其是在夏季。
根据统计数据，游泳池的客流量较高，占总客流量的30%左右。
火车客流数据分析报告
火车客流数据分析报告一、引言近年来，中国的铁路运输系统得到了快速的发展，人们对火车出行的需求也在不断增加。
随着火车客流量的上升，对火车客流数据的分析和研究变得尤为重要。
本报告通过对火车客流数据的收集和分析，旨在揭示火车客流规律和趋势，为铁路运输管理部门和旅客提供决策参考。
二、数据收集本次数据分析报告所用的火车客流数据来自于中国铁路总公司的数据库，其中包含了过去一年内全国范围内各个城市之间的客流数据，包括起点站、终点站、乘车人数、日期等信息。
我们从数据库中随机抽取了100天的数据进行分析。
三、客流规律分析1. 客流随季节的变化：根据数据分析，火车客流量呈现出明显的季节性变化。
夏季和春节假期是客流高峰期，而冬季和清明节、国庆节假期是客流低谷期。
这种季节性的变化与人们的节假日安排和天气变化有关。
2. 客流随周几的变化：分析数据还发现，火车客流量在周一至周五相对稳定，但在周末和节假日期间明显增加。
这可能与人们在工作日乘坐火车上下班以及在休息日选择外出旅游有关。
3. 每日客流峰值时间段：通过对数据的统计，我们发现火车客流量在每天的早晨和下午5点至7点之间达到峰值。
这与人们上下班的时间相吻合，也显示了火车作为城市交通工具的重要性。
四、客流趋势分析1. 城市间客流分布：通过将数据绘制在地图上，我们可以看到不同城市之间客流的密度分布情况。
大城市之间的客流量较高，而中小城市之间的客流量较低。
这一趋势表明，人们更倾向于选择前往发展较好、交通更便利的城市。
2. 高铁对客流带来的影响：分析数据还发现，高铁的开通对客流产生了积极的影响。
高铁的运营缩短了城市之间的距离，提高了出行效率，使得更多旅客选择乘坐火车。
未来，随着高铁网络的进一步扩大，预计客流量还将进一步增加。
五、结论与建议通过对火车客流数据的分析，我们可以得出以下结论和建议：1. 铁路运输管理部门应根据客流峰值时间段，合理安排车次和座位资源，以提高运输效率和乘车体验。
小吃客流数据分析报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对某知名小吃店近一年的客流数据进行深入分析，揭示其客流量的变化规律、消费群体特征以及影响客流量的关键因素，为小吃店未来的经营策略提供数据支持。
二、数据来源与时间范围数据来源于某知名小吃店的销售系统、会员管理系统以及第三方客流监测设备。
时间范围为2022年1月1日至2022年12月31日。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析：对客流量、消费金额、顾客停留时间等指标进行统计描述。
2. 时间序列分析：分析客流量随时间的变化趋势。
3. 顾客细分分析：根据顾客特征进行市场细分，分析不同细分市场的消费行为。
4. 关联规则分析：分析顾客购买行为中的关联性。
四、数据分析结果（一）客流量分析1. 客流量总体趋势：从图表中可以看出，本年度客流量呈现出明显的季节性波动。
在节假日、周末以及工作日的午晚餐时段，客流量明显增加。
2. 日客流量分布：通过对日客流量的分析，发现客流量最高的时间段集中在11:00-13:00和17:00-19:00，这与人们的用餐时间规律相符。
3. 周客流量分布：周内客流量呈现明显的周末效应，周六和周日的客流量明显高于周一至周五。
（二）消费金额分析1. 消费金额总体趋势：从图表中可以看出，消费金额在节假日和周末有明显的提升，这与客流量趋势基本一致。
2. 消费金额分布：通过对消费金额的分布分析，发现顾客的消费水平较为集中，中等消费水平的顾客占比较高。
（三）顾客细分分析1. 顾客年龄分布：顾客年龄主要集中在20-40岁之间，这部分人群具有较高的消费能力和消费需求。
2. 顾客性别分布：顾客性别比例较为均衡，男女顾客各占一半。
3. 顾客职业分布：顾客职业分布广泛，主要集中在白领、学生和自由职业者。
（四）关联规则分析1. 热门菜品组合：通过对顾客购买记录的分析，发现以下菜品组合较为受欢迎：A 套餐+B饮品、C套餐+D甜品。
2. 促销活动影响：在开展促销活动期间，客流量和消费金额均有明显提升。
商场客流量分析报告怎么写
商场客流量分析报告1. 引言本文旨在分析商场客流量的情况，并提供一些改善措施，以提高商场的客流量和销售额。
商场的客流量是商家和管理者关注的重要指标之一，因此对其进行分析和改进具有积极的意义。
2. 数据收集首先，我们需要收集商场客流量的相关数据。
这可以通过安装监控摄像头或人数统计设备来实现。
数据收集的时间范围可以根据需要进行选择，比如每小时、每天或每周。
3. 数据预处理在进行客流量分析之前，我们需要对数据进行预处理。
这包括去除异常值、填补缺失值以及对数据进行清洗和转换。
例如，我们可以将客流量数据按天、按周或按月进行聚合，以便更好地理解客流量的趋势和变化。
4. 客流量趋势分析通过绘制客流量的时间序列图，我们可以观察到客流量的趋势和周期性变化。
这有助于我们了解商场客流量的高峰和低谷，并为商场的经营决策提供参考。
通过对客流量趋势的分析，我们可以确定哪些时间段是客流量较高的，进而针对这些时间段制定相应的营销策略。
5. 客流量分布分析除了了解客流量的趋势外，了解客流量的分布情况也很重要。
我们可以通过绘制热力图或柱状图来展示商场中不同区域的客流量分布情况。
这有助于我们确定哪些区域是客流量较高的，从而优化商场的布局和陈列方式，以提高客流量。
6. 客流量与销售额的关联分析商场的客流量与销售额之间存在一定的关联性。
通过对客流量和销售额的数据进行相关性分析，我们可以了解客流量对销售额的影响程度。
如果客流量与销售额呈现较强的正相关性，那么增加客流量可以提高销售额。
在分析过程中，我们还可以考虑其他因素如季节性变化、促销活动等对销售额的影响。
7. 改进措施基于对客流量分析的结果，我们可以提出一些改进措施来提高商场的客流量和销售额。
这些措施可以包括但不限于： - 优化商场的布局和陈列方式，提高商品的可见性和吸引力； - 开展促销活动和营销活动，吸引顾客； - 提供更好的服务和购物体验，增加顾客的满意度和忠诚度； - 与周边商户合作，共同开展宣传和促销活动。
旅游线路客流量分析报告
旅游线路客流量分析报告一、引言旅游业作为现代服务业的重要组成部分，对于促进经济增长、增加就业机会和推动文化交流具有重要意义。
而旅游线路的客流量则是衡量旅游市场需求和旅游产品吸引力的重要指标。
本报告旨在对某旅游线路的客流量进行深入分析，以揭示其发展趋势、影响因素和潜在问题，并提出相应的对策建议，为旅游目的地的规划、开发和管理提供参考依据。
二、研究区域与数据来源（一）研究区域本次研究选取了具体旅游线路名称作为研究对象，该线路涵盖了具体景点等多个热门旅游景点，具有一定的代表性。
（二）数据来源本报告所使用的数据主要来源于以下几个方面：1、旅游景区的门票销售系统，获取了游客的购票数量和时间信息。
2、在线旅游平台的预订数据，包括订单数量、游客来源地和出行时间等。
3、旅游统计部门发布的相关数据，如旅游接待人数和旅游收入等。
三、客流量的时间分布特征（一）季节性特征通过对多年数据的分析，发现该旅游线路的客流量呈现出明显的季节性特征。
旅游旺季通常出现在旺季时间段，此时气候宜人，适合出游，游客数量较多；而旅游淡季则主要集中在淡季时间段，由于天气寒冷或炎热，以及节假日较少等原因，游客数量相对较少。
（二）节假日特征在法定节假日期间，如春节、国庆节和劳动节等，客流量会出现明显的高峰。
其中，国庆节的客流量最大，其次是春节和劳动节。
此外，一些小型节假日，如端午节和中秋节，也会对客流量产生一定的影响，但幅度相对较小。
（三）周内特征从周内的客流量分布来看，周末的游客数量明显多于工作日。
周六的客流量通常是一周中最高的，而周一至周五的客流量相对较少。
四、客流量的空间分布特征（一）景点分布不同景点的客流量存在较大差异。
热门景点名称等景点由于知名度高、景观独特，吸引了大量游客，客流量较大；而冷门景点名称等景点由于开发程度较低、宣传推广不足，客流量相对较少。
（二）客源地分布通过对游客来源地的分析，发现该旅游线路的客源地主要集中在主要客源地省份或城市等地区。
车站年度客流分析报告
车站年度客流分析报告1. 引言车站作为城市交通的重要组成部分，每年的客流量对于交通管理和规划具有重要意义。
本报告旨在通过分析车站的年度客流数据，了解客流量的变化趋势，并提供相关的建议。
2. 数据收集与整理为了进行客流分析，我们收集了车站在过去一年内的客流数据。
这些数据包括每天的进站人数、出站人数、换乘人数等。
我们对这些数据进行了整理和统计，以便后续的分析工作。
3. 客流量分析3.1 年度客流量趋势分析通过对客流数据的统计，我们得到了车站每个月的客流量数据。
根据这些数据，我们绘制了一张折线图，展示了车站在过去一年内客流量的变化趋势。
从图中可以看出，车站的客流量呈现出明显的季节性变化，夏季和节假日时客流量较高，而冬季和工作日时客流量较低。
3.2 星期客流量分析除了月度变化，我们还对每周内不同工作日的客流量进行了分析。
通过统计每周一至周日的客流量数据，我们得到了每天的客流量变化情况。
从统计结果中，我们发现周末的客流量明显高于工作日，这可能是由于周末有更多的休闲和旅游活动。
3.3 尖峰与非尖峰时段分析为进一步了解客流量的变化情况，我们对每天内不同时间段的客流量进行了分析。
根据统计结果，我们将一天分为尖峰和非尖峰时段。
尖峰时段通常是早上和下午的高峰期，而非尖峰时段则是其他时间段。
通过比较尖峰和非尖峰时段的客流量，我们发现在尖峰时段车站的客流量要明显高于非尖峰时段。
这可能是由于上下班高峰期间的通勤客流量较大。
4. 建议与总结根据以上的客流分析结果，我们可以提出以下的建议：1.在夏季和节假日时，车站应加强人员调配和服务，以满足高峰期的客流需求。
2.在冬季和工作日时，车站可以考虑适当减少人员和资源，以节省成本。
3.针对周末客流量较高的情况，可以增加临时列车或加强巡逻，以提高安全性和服务质量。
4.在尖峰时段，车站应增加检票口和安检设备，以提高安全和流程效率。
总的来说，通过对车站年度客流量的分析，我们可以更好地了解客流的变化趋势，提供相应的管理和规划建议，以提高车站的服务质量和效率。
客流量分析报告
客流量分析报告
1. 概述：客流量分析报告旨在汇总和分析一定时间范围内的客流量数据，以揭示客流量的趋势、规律和影响因素。
2. 数据来源：报告基于不同数据来源收集的客流量数据，包括摄像头观测、传感器数据、POS系统数据等。
3. 时间范围：报告覆盖的时间范围取决于数据可用性和分析需求，可以是每日、每周、每月或其他合适的时间间隔。
4. 客流量趋势分析：报告会根据时间范围内的客流量数据制作相应的趋势图表，以展示客流量的变化趋势。
可以通过线性回归分析等方法预测未来客流量的变化趋势。
5. 客流量高峰分析：报告也会分析客流量的高峰期和低谷期。
通过识别高峰期，可以帮助企业合理安排人员和资源，提高服务效率。
6. 影响因素分析：报告将分析可能影响客流量的因素，如天气、促销活动、假期等。
通过比较不同因素对客流量的影响，企业可以制定相应的营销策略，吸引更多客户。
7. 区域客流量分析：如果有区域划分的数据，报告还会对不同区域的客流量进行分析，以及各个区域间客流量的差异。
这可以帮助企业发现潜在的市场机会或问题。
8. 结论和建议：报告将总结分析结果，并提供相应的结论和建
议。
这些建议可以包括人员调配的优化、推广活动的调整和改进服务品质等。
9. 报告展示形式：可以选择以文档形式呈现报告，或使用可视化图表和图像来更直观地展示数据和分析结果。
总之，客流量分析报告可以帮助企业了解客流量的规律和趋势，为企业的经营决策提供有价值的参考。
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关于客流量分析报告
【篇一】客流量分析报告调查结果显示，今年春运客流总体呈上升趋势，交通运输部门压力较去年有所增加，但相关单位已经做足准备，有信心打好这场持久战。
从今天起，《浙中城事》推出春运专版，为准备回家的你提供服务。
首先我们要告诉你的，就是这份刚出炉的金华XX年春运客流调查报告，以便你了解今年春运的大势，更合理地安排出行。
运管部门预计，今年春运道路旅客运输总量为3101.7万人次，比去年同期增长2.3%;
预计旅客周转量16.9亿人公里，比去年同期增长1.6%;
预计高峰日客流量预计在81.2万人次左右;
预计全市春节黄金周旅游客流量将达到5.9万人次。
返乡流分2个方向，在外地经商、打工的金华人，准备春节回家的预计有65万左右。
另外，在金华做生意或务工的外地人大约有260万，预计六成左右将返乡过节。
探亲访友流将在大年初二至初六时达到高峰，短途客运班线在这个时段会比较紧张，出行的市民要提前做好准备。
学生流主要由大专院校学生和民工子弟学生构成，预计人数约为27.2万
人。
由于今年各类学校的放假时间普遍比往年提早一周，因此学生的离校时间大约在1月13日前后，而返校高峰将出现在元宵节之后。
中转流是金华地区比较特殊的一种客流，作为全国23个民工中转地之一及全国37个民工输送地之一，金华有着特殊的交通地位。
运管部门预计，节后来金华中转的人员大约有128万，高峰主要集中在节前10天和正月初八之后的12天内。
春节前后有冷空气容易出现雾霾天气
根据气象部门提供的XX年1～2月冬季天气趋势预报，春运期间，金华地区气温变化幅度较大，有阶段性寒冷、冰冻和降雪天气。
其中，1月28～31日、2月15日～19日2个时段均有强冷空气影响，2月22日～24日则会有冷空气影响，总降水量比常年偏少。
由于气温变化幅度大，冷暖变化交替出现，气象部门预计，今年春运期间，容易出现雾霾天气，影响公路、航空的正常运行。
铁路：预计不会实行实名制
今年春运客流高峰期，火车票一票难求的状况依然会出现。
全市几个火车站特别是义乌火车站，将不可避免地出现火车客站拥堵现象。
为了缓解客流压力，铁路部门将进一步增加临时加班旅客列车，如铁路遇突发事件造成旅客滞留，将根据实际情况在旅客压力较小的线路上抽调客运运力和机动运力应急。
不过，具体的春运计划目前尚未公布，火车票实名制预计不会在金华实行。
公路：运力充足，措施便民
今年春运期间，全市可投入营运客车共有7412辆，客位147622个，营运车辆数与去年相比有所增长，基本能满足我市春运期间道路旅客运输周转需要，如遇到特殊情况，还可从城市公交、农村短途、旅游包车等处调配运力。
记者从运管部门了解到，最近，全市客运站都已开始逐步推行各项便民措施，如送票下乡、延长预售票时间、在流动人口集中点设流动车、上门售票、增设候车棚等。
以浦江为例，1月4日起，浦江县汽运中心专门开通了农民工返乡客运专线，共投入20余辆豪华旅游客车，并主动与用工企业联系，协助办理包车客运业务，只要农民工返乡团体包车，中心将提供优惠客票，并随时发车，做好便民服务。
民航：义乌正在申请临时航班
为了应对春运，义乌民航正在向上级部门申请增加春运临时航班，平时停航的航班也准备复班。
运管部门预计，春运期间，义乌飞往汕头、广州、香港等方面的客流量将有所增加。
【篇二】客流量分析报告 2月21日，《长沙市2023年春运期间交通出行分析报告》(以下简称《报告》)出炉。
据悉，2023年春运从1月10日开始，已于2月18日结束。
《报告》以综合交通运输、城市公共交通、道路交通以及百度地图慧眼人口
迁徙等数据为基础，分析了春运期间长沙市的客运总体情况、人口迁徙趋势、公共交通、路网运行和疫情防控措施，并提出合理化建议，为日后有序开展春运工作及公共卫生事件防控工作提供参考。
据悉，受新冠肺炎疫情影响，2023年长沙市春运出行情况与2023年相比有了较大变化，全市公、铁、空三种营运方式累计完成客运量686.8万人次，同比下降49.3%。
春运四十天中，节前十五天的客流规律与去年基本一致，节后二十五天客运量急剧下降且未形成客流高峰。
节前长沙人口迁徙以迁出为主，迁出规模是迁入规模的1.6倍。
迁入迁出人口主要来源地/目的地是省内城市;节后以迁入为主，迁入规模是迁出规模的1.57倍。
长沙节后返程的迁入规模指数为50.4.仅为节前迁出规模指数106.3的47%。
春运期间常规公交、巡游出租车客运量与2023年相比整体下降。
春运期间轨道交通客运量同比下降，但节前十五天轨道交通客运量同比上升明显。
《报告》由长沙市交通运输局组织编制，技术支撑单位是长沙市交通运输信息中心、长沙市规划勘测设计研究院和百度地图慧眼-长沙规划联合创新实验室。
【篇三】客流量分析报告 12月12-18日，我单位组织人员对东圃站B3、B7线进行了为期一周(工作日)的驻点客流调查，现将部分调查情况(周四至下周二)报告如下：
一、调查安排
为保障本次调查的真实有效性，我单位对本次调查做了认真、充分的准备：
一是由部门专人带队，安排了比较固定的、充足的调查人员，采取了一人盯一卡位、守候式调查的模式，提高调查数据的真实率;二是制定了本次调查专用的客流调查表格，对调查及取数口径进行了统一的培训，实现标准化度量，提高调查结果核对的准确率，具体安排如表1、表2示。
表1：调查人员安排表：
表二2：东圃站专项客流调查表
二、调查方法及统计口径
(一)调查方式：驻点客流调查。
(二)统计口径：
1、统计时段范围：7：01-8：30时，首班按发班时间统计，尾班统计按入位时间统计。
2、所有统计时间均为北京时间，座位数取实际，核载人数均按95人(12米大巴车型)计。
3、入位时间：以车辆开门上客时间为准;发班时间：以车门关闭停止上客为准;留站人数：以车辆停止上客后的现场即时客流人数为准;现场车辆台数：为留站车辆数，即车辆发车后的即时剩余车数。
4、数据计算公式：满载率=上车人数核载人数 100%;
平均发班间隔=每班车发班间隔合计发班班次; 平均上客时长=每班车上客时间合计发班班次; 平均现场车辆台数=每班次后留站车辆数合计发班
班次。
三、B3、B7线基本情况介绍
B3线配车67台，其中12米车42台，11.2米车25台，在7：01-8：30时段分为快线和慢线(短线)共计2个发班卡位;B7线配车48台，均为12米车型，分为B7快线和B7慢线。
根据现场客流调查显示，因都为大巴车型，本次调查线路每班车上客情况
与车长关联不大，为合理比较总站发班客流核载情况，核载人数均按95人(12米大巴车型)计。
四、具体客流调查情况 (一)B3线驻点客流调查情况 1、B3慢线(短线)调查分析
(1)基本发班情况：B3慢线(短线)日均发班12.75班，日均运载乘客981.25人次，平均发班间隔7分40秒，平均上客时间4分27秒，平均每班次载运76.96人次，满载率81.01%，现场平均留站车数为2.72台，具体见表3.
表3：B3慢线(短线)7：01-8：30时基本发班情况表
(2)客流匹配情况：根据现场调查显示，B3慢线(短线)现场留站人数呈
现～型变化，在7：40-8：10分时段进入候乘高峰，然后进入降峰阶段，至8：21-30时时段再次出现候乘小高峰，其中8：21-30时段小高峰主要系B3快线停止运营时过渡乘客所引起的，线路真正的候乘高峰为7：40-8：10时，具体见表4.
表4：B3慢线7：01-8：30分留站人数变化情况图
由表5：B3慢线7：01-8：30分满载率变化情况图
根据表5数据，B3慢线(短线)在7：30时段后开始处于满载负荷状态(满载率超90%，下同)下运行，结合表4现场滞留旅客情况变化图分析：B3慢线在7：30时段前车容量有富余，在7：40-8：00时段逐渐出现运能不匹配，后在8：10-8：30时段运能逐渐超过客流变化，整个7：01-8：30时时段不匹配时间有限。
2、B3快线客流情况分析
(1)基本发班情况：B3快线日均发班11.5班，日均运载乘客859.25人次，平均发班间隔7分49秒，平均上客时间4分36秒，平均每班次载运74.72人次，满载率78.65%，现场平均留站车数为2.23台，具体见表6示。
表6：B3快线7：01-8：30时基本发班情况表
(2)客流匹配情况：根据现场调查显示，B3快线现场留站人数呈现︹型变化，在7：10-8：20分时段留站人数超40人，持续进入候乘高峰，直至B3快线停止运营，具体见表7示。
表7：B3快线7：01-8：30分留站人数变化情况图
表8：B3快线7：01-8：30分满载率变化情况图。