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智慧城市:利用 DSS 增强公共服务

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公司规模
Large Corporate
国家
  • Worldwide
产品
  • Path to Park
技术栈
  • Data Science Studio
  • OpenStreetMap
  • iOS app
实施规模
  • Enterprise-wide Deployment
影响指标
  • Productivity Improvements
  • Customer Satisfaction
技术
  • 分析与建模 - 预测分析
  • 应用基础设施与中间件 - 数据交换与集成
适用行业
  • 城市与自治市
  • 运输
适用功能
  • 物流运输
用例
  • 智慧城市运营
  • 补货预测
服务
  • 数据科学服务
  • 软件设计与工程服务
关于客户
Parkeon 是一家全球停车和交通系统供应商。他们的核心专长在于支付解决方案,例如多车位停车计费表、手机支付、售票机等。Parkeon 系统遍布全球 3,500 多个城市和 55 个国家/地区。他们拥有大量有关城市驾驶员习惯的数据,并希望利用这些数据构建一款能够可靠预测停车位可用性的应用程序,并丰富停车计费表数据以创造更大的智能。
挑战
Parkeon 是一家全球停车和交通系统供应商,他们希望利用他们所掌握的有关城市司机习惯的大量数据。他们的目标是设计一个强大的停车位可用性预测 B2C 应用程序,该应用程序可以提供可靠的停车位可用性预测,并丰富停车计费器数据以创造更智能的功能。挑战在于将停车计费器数据和地理定位数据转化为准确的预测,以便在用户友好的移动应用程序中使用。
解决方案
Parkeon 使用 Data Science Studio 构建了一款名为“Path to Park”的移动应用程序,该应用程序可预测驾驶员更有可能找到停车位的区域。该应用程序使用最先进的预测算法来分析每天来自停车计费器的数百万笔交易,并将其与来自开源 OpenStreetMap 的地理数据相结合。街道被划分为多个部分,并丰富了各种信息,例如周围的兴趣点。停车计费器的数据与街道部分和兴趣点进行交叉检查,以提供准确的停车位可用性预测。
运营影响
  • Parkeon was able to develop the 'Path to Park' app with DSS, which is a simple and intuitive example of a modern data product.
  • The predictive algorithm developed with DSS is embedded into the app, allowing Parkeon to predict parking availability in each street according to parking meter data and points of interest data.
  • Parkeon can use their data to develop and refine predictive models that put drivers in the right place at the right time.
  • The app can scale with its growth thanks to machine learning and hybrid architecture.
数量效益
  • The app predicts 3 parking options around the driver’s location.
  • There is more than an 80% probability for drivers to find a parking spot in the near vicinity.
  • The app allows for fast iteration enabling tests & improvements of the predictive algorithm.
  • The app has easy scalability to extend the product to several cities.

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