上海轨道交通早高峰通勤数据分析
上海地铁的市场分析(精选)
上海地铁的市场分析(精选)上海地铁的市场分析(精选)随着城市发展和人口增长，上海地铁成为了交通出行的重要方式。
本文将对上海地铁的市场进行分析，包括市场规模、竞争情况、用户需求和未来发展趋势等方面。
一、市场规模上海地铁作为中国最大的城市轨道交通系统之一，市场规模庞大。
截至2021年，上海地铁已建成了14条运营线路，总里程超过700公里，拥有400多座车站。
每天平均客流量超过1000万人次，其中工作日的客流量更是高达1500万人次以上。
此外，上海地铁还提供多元化的服务，如团体票、定时票、周末票等，以满足不同用户的需求。
这些服务和市场规模的扩大，进一步促进了上海地铁的发展。
二、竞争情况尽管上海地铁市场规模巨大，但仍面临着竞争压力。
随着城市快速发展，出租车、公交车以及共享单车等交通方式的竞争也在不断加剧。
与此同时，私家车的普及也对上海地铁的市场份额造成了一定的冲击。
有些人更倾向于使用私家车，因为其可以提供更加方便快捷的出行体验。
因此，上海地铁需要不断提升服务质量和用户体验，以在竞争中保持市场地位。
三、用户需求上海地铁的用户多样化，需求也较为复杂。
除了便捷的交通服务外，用户还希望地铁提供舒适安全的乘坐环境和便利的换乘条件。
另外，用户对地铁的准点性和运行的密集度也有较高要求。
尤其是上班族，对于时间的准确掌握非常重要，因此地铁的运行情况直接影响着他们的出行效率。
此外，部分用户还希望地铁车厢内提供更完善的设施和服务，比如Wi-Fi覆盖、USB充电插座等。
这些都是未来地铁发展的方向。
四、未来发展趋势上海地铁在未来的发展中应关注以下几个重要趋势。
1. 提升服务质量：上海地铁应持续提升服务质量，包括车辆清洁度、维护运营水平以及车站设施等方面。
通过提供更加舒适便捷的出行环境，吸引更多乘客选择地铁出行。
2. 创新技术应用：随着科技的快速发展，上海地铁可以借助创新技术来提升用户体验。
例如，通过智能化管理系统来优化列车间隔时间，提高准点性；在车厢和车站提供无线网络服务，增强乘客体验。
通勤行为分析报告
通勤行为分析报告1. 引言本报告旨在对通勤行为进行深入分析，以了解个体和社会的通勤习惯和趋势，并提供相关数据和结论，为进一步改善交通系统和城市规划提供参考。
2. 数据收集和方法2.1 数据来源为了分析通勤行为，我们收集了以下数据：1.调查数据：我们进行了一项通勤行为调查，在全市范围内随机选择了1000名居民进行访谈。
我们询问了他们的通勤方式、通勤距离和通勤时间等相关问题。
2.交通运输数据：我们收集了市政府和交通部门提供的交通运输数据，包括公交车、地铁和私人车辆的出行记录。
3.人口统计数据：我们获取了人口普查数据，包括年龄、性别和职业等信息，以了解通勤行为与个人特征的关联。
2.2 分析方法我们使用了以下方法来进行通勤行为的分析：1.描述性统计：我们计算了通勤方式、通勤距离和通勤时间的平均值、标准差和频率分布等统计量。
2.相关性分析：我们使用相关系数分析了通勤方式与个人特征（如年龄、性别和职业）之间的关联。
3.聚类分析：我们使用聚类算法将居民划分为不同的通勤群体，以了解不同群体的通勤偏好和行为。
3. 结果和讨论3.1 通勤方式分析根据我们的调查数据，以下是居民的通勤方式分布情况：•70%的居民选择了开车通勤，这可能与城市交通系统的不完善和私人车辆的普及有关。
•20%的居民选择了公共交通方式，包括公交车和地铁。
这可能与公共交通系统的便利性和环保意识有关。
•10%的居民选择了步行或骑自行车通勤，这可能与工作地点的近程或个人身体健康有关。
3.2 通勤距离和通勤时间分析根据我们的调查数据和交通运输数据，以下是通勤距离和通勤时间的分析结果：•平均通勤距离为10公里，标准差为5公里。
这表明大部分居民通勤距离较短，可能选择较为便捷的交通方式。
•平均通勤时间为40分钟，标准差为10分钟。
这表明大部分居民通勤时间较长，可能与城市交通拥堵有关。
3.3 通勤行为与个人特征的关联分析通过对调查数据和人口统计数据的分析，我们发现以下的关联性：•年龄与通勤方式之间存在显著差异。
早晚高峰地铁拥挤问题研究——以上海9号线为例
236早晚高峰地铁拥挤问题研究——以上海9号线为例陈瑞达上海理工大学 管理学院摘要：城市交通拥堵治理问题，是当前我国乃至世界范围内的一个热门话题和难题。
通过大数据平台针对处在地铁拥堵线路的企业采取错峰上下班措施，实现道路交通负荷的错峰调节，对于城市的交通拥堵状况有显著效果。
剖析通过研究上海9号线地铁的实际早晚高峰情，分析上海错峰上下班措施的实施的必要性和可行性条件，提出上海如何利用大数据平台整合优化错峰上下班工作时间的方案，对于解决交通拥堵问题具有积极的意义。
关键词：早晚高峰；大数据平台；整合上班时间；错峰上下班随着城市轨道交通网络化建设和运营的发展，乘客作为流动介质，数量在不断增长，而在一定时期内，城市轨道交通设施的内容量是有限的，势必会出现局部空间客流短时间大量聚集的情况，从而形成大客流，在高峰时段，人们出行集中也会在短时间内导致客流大量聚集。
由此可知，城市轨道交通系统存在运能不足的问题。
随着高峰时段客流的不断增加，车站内的乘客逐渐从有序排队状态变成无序拥挤状态[1]。
基于这一背景，本文通过系统梳以上海9号线早晚高峰拥堵情况为例，通过轨道交通行业的大数据运用现状、存在的问题，探讨其发展趋势，研究如何改善早晚高峰拥堵情况，使大数据更有效的为上班族服务，改善上下班质量。
一、上海早晚高峰问题现状上海轨道交通客流的高峰特征，包括全网及各线路的时间、空间分布，重点分析了早高峰时段的客流空间分布、潮汐现象，以及拥挤区段的客流去向、客流的方向不均衡性等特征[2]。
根据2017年10月上海轨道交通客流数据及各线路各断面的运能，可计算出各断面的客流拥挤度。
从三高(高峰小时、高方向、最高客流)断面拥挤度来看，1号线、2号线、9号线、6号线、7号线和8号线现状最为拥挤。
由于高峰时段运能增长满足不了客流增长的需要，高峰时段大部分线路出入城段均比较拥挤，如1号线北段、3号线北段、6号线、7号线北段、8号线南段和9号线西段，极端高峰时段车厢内平均站立人数超过10人/m 2，部分站台出现客流积压，部分车站已经采取了高峰限流措施。
关于上海市交通拥堵情况的报告
竭诚为您提供优质文档/双击可除关于上海市交通拥堵情况的报告篇一：关内外交通拥堵的创新性规划上海为例关内外交通拥堵的创新性规划------上海为例摘要本次题目的要求是针对上海特区检查站关内外周边的交通拥堵状况进行定量分析，然后给出了如何改善拥堵情况，改善交通状况的合理化建议。
在数据方面，由于数据的来源广且反复，本文仅选取较为权威的网站，如上海市政府网站等进行摄取。
由于题目中存在数据缺失的情况，而量化指数需要这些缺失的数据，为尽量贴合现实，我们根据百度实时路况的软件对缺失的数据进行了填充。
模型一层次分析法。
将影响各区因素的数据进行标准化处理及量化，较为理想的体现出了各区的功能划分不合理之处。
模型二体现车辆需求的车辆行驶总时间数学模型，本文对现实中道路状况进行简化，只从车辆行驶的角度考虑车流量以及检查站附近的车速等变量，而忽略次要矛盾例如道路的路面情况或是道路两旁的商店等，调整已有的国内外对于交通拥堵状态的评价指标研究等知识建立了车辆行驶总时间数学模型。
模型三路段拥堵指数模型，对现实中道路状况进行简化，只从车辆行驶的角度考虑车流量以及检查站附近的车速等变量，以及从道路两端功能分区的情况角度考虑影响道路车流量的因素，而忽略次要矛盾例如道路的路面情况或是道路两旁的商店等。
同时此模型在模型一的基础上进行了修正，着重考虑道路状况中的拥堵程度，弱化道路的车辆需求的体现，更加适合于表征一条路段的拥堵指数，进一步调整已有的国内外对于交通拥堵状态的评价指标建立了路段拥堵指数模型。
模型四道路拥堵指数模型，对现实中道路状况进行简化，只考虑道路上各个路段在各自不同权重下的拥堵指数对整条道路拥堵指数的影响，而忽略次要矛盾例如整条道路的路面情况，道路两旁的商店以及道路与路段的空间相对位置关系等。
利用加权法进行集成的方法建立了道路拥堵指数模型。
模型五路网拥堵指数模型，对现实中上海市路网状况进行简化，只考虑路网中各个道路在各自不同权重下的拥堵指数对整体路网拥堵指数的影响，而忽略次要矛盾例如上海市的气候、道路车辆通行政策，以及路网路况等。
2022年度中国主要城市通勤监测报告
2022年度中国主要城市通勤监测报告2022年度中国主要城市通勤监测报告随着中国的快速城市化进程，城市交通已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
通勤是城市居民每天所面临的现实问题，对于城市的发展和居民的生活质量都有着重要影响。
为了深入了解和解决通勤问题，对中国主要城市的通勤情况进行监测分析，制定相应的政策和措施，本文将呈现2022年度中国主要城市通勤监测报告。
一、总体情况截至2022年底，中国已有30个城市人口超过300万，其中7个城市人口超过千万。
这些城市人口的快速增长给城市交通带来了巨大的压力。
根据监测数据显示，2022年度中国主要城市通勤总量为312亿人次，比上一年度增长了5%。
二、交通方式分析1. 公共交通公共交通是解决城市交通问题的重要手段之一。
2022年度，中国主要城市的公共交通出行人次为182亿人次，占通勤总量的58%。
其中，地铁和轻轨成为主流交通工具，增长最为迅猛。
由于政府的大力推动，地铁线网不断扩大，覆盖面积进一步增加。
同时，公交车和有轨电车的运营也得到了有效的改善，更多的人选择搭乘公共交通出行，减少了道路拥堵问题。
2. 私人交通与公共交通相比，私人交通的通勤人数稍有下降，占通勤总量的比重从上一年度的38%降至36%。
私家车、摩托车和自行车仍然是私人交通的主要方式。
尽管私家车拥有相对独立的出行空间和时间，但是车辆数量的增加也带来了交通拥堵问题和环境污染。
部分城市加强了对私家车的限购和限行政策，号牌摇号制度也进一步实施，以限制车辆数量的增长。
三、通勤时间分析1. 上班早高峰按数据显示，2022年度，主要城市的上班早高峰时间从早上7点至9点，峰值时间集中在8点至9点之间。
上班人群出行密集导致道路交通拥堵，特别是主干道和进出城的交通要道。
为了减少早高峰的交通拥堵，城市交通管理部门采取了一系列措施，包括引导和规划交通流、提升公共交通运力等。
2. 下班晚高峰2022年度下班晚高峰时间从下午5点至7点，峰值时间集中在6点至7点。
上海轨道交通早高峰通勤数据分析
上海轨道交通早高峰通勤数据分析报告每天清晨，数以百万计的上海人搭乘地铁，短短数小时内完成了从居住到工作的大规模迁徙。
每张票的刷卡进出都是一个数据点，汇聚成为亿万数据的背后，是城市人口的流动和城市运转的机理。
复旦大学数据研究中心选取了上海轨交早高峰7-9点的数据进行分析，用大数据清晰呈现上海轨交通勤的全貌。
一、 上海轨交早高峰通勤概况可以看出，在工作日早高峰（7-9点），两个小时内上海轨交进站达110万人次，出站达95万人次，进站人次比出站人次多出15万，表明早高峰期间的进站压力略大于出站。
在早高峰同一时间段内（7-9点），工作日进站人次110万，周末进站人次40万，工作日进站人次是周末的2.7倍。
对比整个上午（6-12点）的数据，工作日早高峰进站人次占整个上午的60%，而周末早高峰进站人次仅占整个上午的40%。
这表明在工作日，早高峰的客流量无论是绝对数量还是集中程度均远远高于周末。
二、 各时段进出站人次变化趋势200000400000 600000 800000 1000000 1200000 1400000 1600000 1800000 2000000 工作日早高峰周末早高峰工作日6-12点周末6-12点11094864081631914919113069795684632278718157421004305单位：人次上海轨交日均早高峰进出站人次日均进站数日均出站数可以看出，工作日的进站人次从上午6：00起逐渐攀升，至7:30-7:59、8:00-8:29达到顶峰，半小时内分别进站32万人次及35万人次，8:30之后进站人数逐渐回落。
而出站人数在上午8:30之前始终低于进站人数，7:30-7:59进站出站净流入达到最大为14万人次，8:00-8:29进站出站差距缩小。
8:30-9:00出站人次达到顶峰，半小内出站高达39万人次，出站人次首度超过进站，净流出达到14万人次。
9:00之后出站人数急剧下降，表明大多数人通勤到达时间在9点以前。
上海轨道交通运营客流数据应用分析
上海轨道交通运营客流数据应用分析朱霞【摘要】论述上海轨道交通运营客流信息的现状,讨论上海轨道交通系统各类客流信息(包括进出站客流、断面客流、换乘客流等客流信息)的统计原理、方法和过程,梳理出不同客流信息之间的关系.在客流信息整理的基础上,从建设和运营角度出发,深入分析客流信息在实际中的具体应用需求,包括客流在运行图编排及调整、轨道交通应急管理、客流均衡及调整、新线建设设计等若干方面的具体应用.【期刊名称】《都市快轨交通》【年(卷),期】2014(027)005【总页数】4页(P9-12)【关键词】轨道交通;客流;数据挖掘;客流清分;上海【作者】朱霞【作者单位】上海申通地铁集团有限公司技术中心上海201103【正文语种】中文【中图分类】U2931 上海轨道交通运营客流信息概况1.1 上海轨道交通运营客流信息系统上海轨道交通的客流信息系统是依托轨道交通自动售检票系统(automated fare collection system，AFC系统)形成的。
AFC系统对自动售检票的全过程进行控制和管理，在售检票和票务管理的过程中，还担负着采集相关客流数据的任务。
在AFC系统中，乘客经票卡留下时间、地点等信息，由AFC系统的终端层采集，并上传到上级计算机系统，在对相关数据进行处理、计算、统计后，得到各类客流信息。
1.2 上海轨道交通主要客流统计信息上海轨道交通运营客流数据信息主要可以归为以下几类。
1.2.1 进出站客流根据AFC系统所记录的票卡信息，在对数据信息进行统计后，可得到不同线路、不同站点的进出站客流。
对于普通非换乘站点，将AFC系统中的数据进行累加统计，可得到这些站点的进出站客流，即某站进站客流=∑该站进站的票卡数量。
换乘站的进出站客流统计方法与普通非换乘站的进出站客流统计方法有所区别。
在换乘站进站的乘客，需要根据各自的出行目的地确定其出行路径。
例如，一个乘客在7、9号线的肇嘉浜路站(O)进站，若其在7号线的锦绣路站(D)出站，则可以认为这位乘客乘坐的是7号线，算作7号线的进站客流;同理，对于同样在7、9号线的肇嘉浜路站(O)进站的乘客，若其在9号线的中春路站出站，则可以认为这位乘客乘坐的是9号线，算作9号线的进站客流。
上海轨道交通早高峰客流拥挤与居民通勤关系分析
上海轨道交通早高峰客流拥挤与居民通勤关系分析王波【摘要】分析了上海轨道交通客流时段分布特征、客流潮汐现象以及拥挤断面分布等高峰特征.通过分析早高峰时段轨道交通客流的空间分布特征,找出经过高峰客流拥挤断面的客流去向.利用手机信令数据分析经过拥挤断面的外围轨道交通站点1 km范围内居民的职住空间分布,得出这些外围站点周边居民70％以上在中心城区就业、旱高峰集中乘坐轨道交通前往中心城上班的结果.分析了居民通勤的主要通道,发现通勤(职住)通道上的客流不平衡与轨道交通早高峰客流拥挤有较强的相关性.【期刊名称】《城市轨道交通研究》【年(卷),期】2016(019)007【总页数】4页(P75-78)【关键词】城市轨道交通;高峰客流;居民通勤;职住通道【作者】王波【作者单位】上海市城市规划设计研究院,200040,上海【正文语种】中文【中图分类】U293.1+3Author′s address Shanghai Urban Planning & Design Institute,Shanghai 200040,China自1990年上海轨道交通1号线工程正式开工,短短20余年间,上海轨道交通从无到有,从单线运营迈入网络化运营阶段。
但随着轨道交通客流规模的日益增长,一些线路的部分断面开始出现常发性的拥挤,站点限流、高峰时段车站客流滞留、乘车延误等现象的频发也影响着轨道交通高峰时段的服务水平和系统稳定性。
本文从客流的时间、空间分布特征出发,找出上海轨道交通早高峰客流拥挤的深层次原因。
1.1 时段特征从线网客流时间分布的不均衡性来看,工作日客流和周末客流的比值为1.33:1,日高峰小时系数平均在0.12～0.20。
根据2015年10月上海轨道交通客流数据分析结果,5号线、16号线的客流高峰系数最高,超过了20%；各条轨道交通线路中,外环线以外站点越多的线路、越长的线路，高峰小时系数越高,线路入城段的局部断面客流高峰系数更高。
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上海轨道交通早高峰通勤数据分析报告每天清晨，数以百万计的上海人搭乘地铁，短短数小时内完成了从居住到工作的大规模迁徙。
每张票的刷卡进出都是一个数据点，汇聚成为亿万数据的背后，是城市人口的流动和城市运转的机理。
复旦大学数据研究中心选取了上海轨交早高峰7-9点的数据进行分析，用大数据清晰呈现上海轨交通勤的全貌。
一、上海轨交早高峰通勤概况可以看出，在工作日早高峰（7-9点），两个小时内上海轨交进站达110万人次，出站达95 万人次，进站人次比出站人次多出15万，表明早高峰期间的进站压力略大于出站。
在早高峰同一时间段内（7-9点），工作日进站人次110万，周末进站人次40万，工作日进站人次是周末的2.7 倍。
对比整个上午（6-12点）的数据，工作日早高峰进站人次占整个上午的60%而周末早高峰进站人次仅占整个上午的40%这表明在工作日，早高峰的客流量无论是绝对数量还是集中程度均远远高于周末。
二、各时段进出站人次变化趋势可以看出，工作日的进站人次从上午6：00起逐渐攀升，至7:30-7:59、8:00-8:29达到顶峰，半小时内分别进站32万人次及35万人次，8:30之后进站人数逐渐回落。
而出站人数在上午8:30 之前始终低于进站人数，7:30-7:59进站出站净流入达到最大为14万人次，8:00-8:29进站出站差距缩小。
8:30-9:00出站人次达到顶峰，半小内出站高达39万人次，出站人次首度超过进站，净流出达到14万人次。
9:00之后出站人数急剧下降，表明大多数人通勤到达时间在9点以前。
出站顶峰8:30-9:00比进站顶峰7:30-7:59和8:00-8:29延后0.5-1小时，表明大多数人日常地铁通勤时间在单程0.5-1小时之间。
上图为周末上午（6-12点）各时段进出站人次对比。
与工作日相比，周末进出站的变化趋势呈现出截然不同的形态。
进出站人次从上午6:00起缓步攀升，进站人次至8:00-8:29达到顶峰为11.8 万人次，出站人次至8:30至8:59达到顶峰为12万人次，仅相当于工作日同时间段的1/3不到。
9:00之后，进出站人次变化趋势趋缓，维持在每半小时11万人次的水平上。
上图为上海-昆山跨省轨交位于昆山段的三个轨交站点的数据分析。
11号线昆山段于2013年通车，作为首条跨省运营的轨交、拓展了城市发展的空间，也为“昆山买房、上海上班”带来更多的可行性。
从进出站人次变化趋势看，昆山三站的进站人数从6:00起攀升，至7:00-7:29达到顶峰为985人次，这表明已经出现了依赖轨交从昆山向上海市区通勤上班的人群，但规模非常小。
同时，到达进站顶峰的时间段为7:00-7:29，相比上海日均进站的顶峰时间段8:00-8:29，整整提前了一个小时，这表明居住在昆山要比上海市区多承受一个小时左右的通勤时间。
另外，从出站人次变化来看，昆山三站并没有向上海日均出站那样在8:30-8:59形成一个顶峰，而是变化十分平缓，到10:00之后出站人数才有较多增幅。
三、各区县轨交通勤人次分析可以看出，上海各区县早高峰进站人次前三名依次为浦东新区、徐汇区、闵行区，出站人次前三名依次为浦东新区、徐汇区、黄浦区。
其中，浦东新区早高峰进站、出站人次均排名第一，进站人次25.5万，占上海总进站人次22.7%,出站人次22万，占上海总出站人次22.9%,这一比例与浦东新区人口占上海总人口的比例21.9%十分接近，表明该区的轨交设施使用在全市居于均衡地位。
进出站排名第二的徐汇区，进站人次12.9万，占上海总进站人次11.5%,出站人次16.5万，占上海总出站人次17.2%,这一比例远高于徐汇区人口占上海总人口的比例4.7%，表明该区的轨交设施使用在全市居于优势地位。
可以看到，在上海各区县中，早高峰进出站为净流入的仅有四个区，分别是黄浦区、徐汇区、静安区和长宁区。
其中，黄浦区早高峰进站人次4.6万,出站人次13.8万，出站人次高达出站人次3倍之多，净流入为9.1万人次，位列全市首位，表明该区在上海城市功能中牢牢占据了核心地位。
此外，早高峰进出站净流出位居全市首位的是宝山区。
宝山区早高峰进站人次11.8万，出站人次仅2.7万，进站人次高达出站人次4.3倍，净流出为9万人次，表明该区主要承载了城市大型居住区的功能，商务配套相对匮乏。
从地理位置上看，早高峰进出站为净流入的 4 个区非常集中，黄浦区、徐汇区、静安区和长宁区都位于上海黄浦江西岸的核心地区，也就是传统意义上的“上只角”区域。
而早高峰进出站为净流出的区域则以宝山区、闵行区、浦东新区等近郊区为主。
这表明上海在居住人口逐步向外转移的同时，商务办公未能跟上相应配套、仍以中心区域为主。
此外，远郊区如松江区、嘉定区、青浦区均有较低的净流出，这表明伴随着松江新城、嘉定新城等新区建设以及11 号线地铁线路通车等发展趋势，这些远郊区也开始出现依赖轨道交通到其他区域通勤上班的人群，但整体仍未成气候。
四、工作日早高峰进出站前十名站点分析可以看出，人民广场站高居榜首，工作日早高峰期间每天平均有39726 人次进出人民广场站乘坐地铁。
在进站均数前十名的站点中，2号线占了4个站点，足见 2 号线在工作日期间承担的运输量非常大。
同时分析进站均数前十名站点的地理位置可以发现，莘庄、莲花路、淞虹路、以及漕河泾开发区，都地处上海市中心与郊区的结合部，表明许多上海的工薪阶层居住在市中心与郊区的结合部，也表明大型的居住区也分布在市中心与郊区的结合部。
工作日期间都需要通过附近的站点进入到市中心。
可以看出，在工作日早高峰期间平均进站前十位站点中，绝大部分的站点分布与上海城市外围郊区，这样的站点占到9个，同时这些站点有9 个位于浦西，反映出大型的居住区基本位于浦西，而浦东在人口密度上远远小于浦西。
上海南站则是有市中心与郊区过渡地带性质的站点。
在轨交线路方面，在十个站点中，有5个站点位于1号线上，1 号线是上海第一条地铁，表明当时在路线设计上充分考虑到人口进城的需求。
上表是工作日早高峰期间平均出站人数前十名的站点排名。
按照对平均进站量大的站点处于城郊结合部的分析，平均出站人数位列前茅的几个站点应位于市中心地区，上表恰好证明了这个猜测，在出站总人数前十名的站点，有陆家嘴、南京西路、人民广场等 6 个站点位于市中心商业区。
漕河泾属于经济开发区，有企业集聚，平均出站人数位列第四位也是在常理中，排在第九位的张江高科也是相同原因。
在对地铁线路的分析上，工作日早高峰期间平均出站人数前十位的站点中，地铁 2 号线占 6 个。
这也是因为地铁 2 号线为上海东西向大动脉，串联起上海多个市中心商业区，也表明上海东西向的客流要远远大于南北向的客流，东西向的城市开发建设比南北向完善。
上图为是以工作日平均进出站人数前十位的站点为例，比较了这十个站点工作日与周末早高峰期间平均进出站人数的情况。
可以看出二者差距较大，在工作日早高峰期间，该十个站点平均进出站人次在 3 万左右左右，而在周末早高峰期间则只有一万人次左右，人民广场站最高，也仅仅达到15296 人，不足工作日的二分之一。
五、各地铁线进出站日均人次分析可以看出，在上海12 条轨道交通线路中，工作日早高峰进出站日均人次前三位的轨交线路分别是2号线、1 号线、9号线。
其中2号线是上海所有线路中最繁忙的轨交，工作日早高峰进出站人次达到37.7 万人次。
这也是因为 2 号线不仅是上海东西向的大动脉，而且是连接上海两大机场（浦东机场、虹桥机场），两大火车站（虹桥火车站、上海火车站），更是串连着静安寺、陆家嘴、人民广场、南京东路等多个上海大商业区。
相比之下，13 号线工作日早高峰期间由于线路短小，进出站人次仅为 2.3 万人次，不及 2 号线的十五分之一。
六、工作日上午（6-12 点）进出站日均人次分析可以看出，莘庄站高居榜首，工作日上午（6-12 点）共有 4.2 万人次进入莘庄站乘坐地铁，占前十名总量的15.6%。
在进站总人数前十名的站点中，1号线占了 6 个站点，足见 1 号线在工作日期间承担的运输量非常大。
同时分析进站总人次前十名站点的地理位置可以发现，莘庄、莲花路、九亭、淞虹路、龙阳路、彭浦新村、通河新村以及七宝8 个站，都地处上海市中心与郊区的结合部，表明许多上海的工薪阶层居住在市中心与郊区的结合部，工作日期间都需要通过附近的站点进入到市中心。
上表是工作日上午（6-12 点）出站日均人次前十名的站点排名。
按照对进站量大的站点处于城郊结合部的分析，出站量位列前茅的几个站点应位于市中心地区，上表恰好证明了这个猜测，在出站总人次前十名的站点，除了漕河泾开发区之外，其余的站点全部位于市中心商业区，例如人民广场、徐家汇、南京东路等。
漕河泾属于经济开发区，有企业集聚，出站总人数位列第六位也是在常理中。
在对地铁线路的分析上，出站日均人次前十位的站点中，地铁2号线占5个。
这也是因为地铁 2 号线串联起上海多个市中心商业区。
七、周末上午（6-12 点）进出站日均人次分析上表显示的是周末进站总人次与日均进站人次前十位的站点，周末由于是休息日，在进站总人次前十位的站点中，上海火车站取代工作日进站总人次第一位的莘庄，位居榜首。
上海南站则依旧保持第二的位置，莘庄站则下降为第三位。
上海三大火车站都进入到进站总人次前十位的榜单，可能存在的原因是周末上海周边乃至长三角周边的人来上海较多，并且长三角地区铁路发达，距离适中，因此通过铁路进入上海成为很多人的首选。
在日均进站人次的排名中，大部分的站点还是处于城郊结合部，而且在站点上也基本与工作日情况相似。
在周末出站人次前十位站点榜单中，有两大特征值得我们注意。
组成这十个站点，首先是上海市中心的几大地铁站，市中心的几个商业区不仅是上海本地人周末娱乐消费的好去处，同时也是上海主要景点的所在地，吸引周边的游客前来观光。
其次是上海的三大火车站。
延续对前面图表的猜想，长三角周边地区的人周末通过铁路来上海，周末结束也需要通过铁路的方式离开上海，这就造成上海三大火车站周末出站总人数维持高位，其中上海火车站的在三大火车站中的出站总人次最高，达到3万人，其次是虹桥火车站，达到 2.5 万人。
在地铁线路方面，地铁1号线、2号线则是囊括了前十位中的所有站点，而且在这十个站点中，除了陆家嘴站，其余九个站点全部都是换乘站。