京公网安备 11030102010643号作为2021数字中国创新大赛大数据赛道的一个赛题方向，城市管理大数据专题赛事以“数聚赋能 众智成城”为主题，征集基于城市管理大数据领域的算法模型和创新应用解决方案。
旨在通过城市管理与大数据的融合，针对当前城市管理的难点和痛点，以共享单车管理为切入点，发掘出一系列城市智能管理创新项目，切实巩固提升城市精细化、智能化、人性化管理水平，推进基于大数据的城市智能管理项目的落地与发展，树立城市治理体系与治理能力现代化标杆，不断提升数字产业集聚高地影响力。
赛题分为算法分析题与创意分析题两种类型，共设三道赛题。
通过对共享单车车辆数据的综合分析，对厦门岛内早高峰时段潮汐点进行有效定位，进一步设计高峰期群智优化方案。
赛题说明共享单车，延伸了城市公共交通脉络，解决了市民出行“最后一公里”问题。然而，随着共享经济模式被越来越多市民接受，成为出行习惯，潮汐现象也随之出现。白天工作、晚上休息的人类活动规律的客观存在，加之上下班时间段的集中，导致早晚高峰“一车难寻”、“无地可停”的供需矛盾。本题希望通过对车辆数据的综合分析，对厦门岛内早高峰阶段潮汐点进行有效定位，进一步设计高峰期群智优化方案，缓解潮汐点供需问题，以期为城市管理部门和共享单车运营方研究制定下一步优化措施提供数据支撑。
赛题说明任务一：为更好地掌握早高峰潮汐现象的变化规律与趋势，参赛者需基于主办方提供的数据进行数据分析和计算模型构建等工作，识别出工作日早高峰07:00-09:00潮汐现象最突出的40个区域，列出各区域所包含的共享单车停车点位编号名称，并提供计算方法说明及计算模型，为下一步优化措施提供辅助支撑。
任务二：参赛者根据任务一Top40区域计算结果进一步设计高峰期共享单车潮汐点优化方案，通过主动引导停车用户到邻近停车点位停车，进行削峰填谷，缓解潮汐点停车位（如地铁口）的拥堵问题。允许参赛者自带训练数据，但需在参赛作品中说明所自带数据的来源及使用方式，并保证其合法合规。（城市公共自行车从业者将发生在早晚高峰时段共享单车“借不到、还不进”的问题称之为“潮汐”现象。本题涉及的“潮汐现象”聚焦“还不进”的问题，识别出早高峰共享单车最淤积的40个区域）
通过大范围跨空间集中式有效调度，解决市民出行困扰、提升共享单车运营企业车辆利用率，进一步优化用车体验，提升城市居民出行幸福感。
赛题说明伴随着厦门市的飞速发展，城市人口规模不断扩增，城市居民绿色出行也进入高速发展阶段。2020年我市共享单车配额超过13万辆，城市管理部门科学规划设置电子围栏近1.5万个。但目前仍存在高峰期重点起点区域车辆不够、市民无车可用的问题，同时部分终点区域车辆饱和甚至堆积，急需大范围跨空间集中式有效调度，解决市民出行困扰、提升共享单车运营企业车辆利用率，进一步优化用车体验，发挥共享单车系统的效率和优势，提升城市居民出行幸福感。请结合多种数据源，主动深入分析挖掘潜在规律和调度策略，设计科学智能全局调度创新解决方案，为下一步优化决策工作提供参考和支撑。
赛题任务参赛者基于主办方提供的单车数据、轨道交通数据等数据，针对工作日早高峰乌石浦地铁口附近停车和用车问题，自由进行数据分析和算法模型构建，以共享单车资源合理分配为目标，设计共享单车调度方案，实现城市区域大范围跨空间的集中式车辆优化调度，必要时需要对供需资源进行准确预测和时空匹配。根据发现的规律和创意思路，进行方案设计并提交创意方案。允许参赛者自带训练数据，但需在参赛作品中说明所自带数据的来源及使用方式，并保证其合法合规。
希望选手对密集骑行路段的道路使用情况进行分析研判，为构建安全、连续慢行路径网络和营造美丽、舒适的慢行设施环境提供合理化建议。提升骑行体验，体现城市综合管理温度。
赛题说明城市绿色慢行系统包括步行和自行车交通系统，是倡导城市居民绿色出行的必要基础设施，也是营造城市高品质人居环境的重要组成部分。然而，受限于城市人口激增、道路环境复杂和交通规划滞后等复杂因素，现有城市道路的骑行友好度差异性较大，对城市精细化管理水平也提出了更高要求。例如，慢行道路狭窄或因施工占道而不连续、早晚高峰时段的交通枢纽及学校周边的机动车与单车混行、部分道路夜间照明条件欠佳等，均对慢行道路的骑行友好度造成影响。本赛题期望选手通过综合利用城市路网、共享单车等多源数据和信息，对密集骑行路段的道路使用情况进行分析研判，为构建安全、连续慢行路径网络和营造美丽、舒适的慢行设施环境提供合理化建议。引导公众合理安排骑行线路，确保骑行安全，提升骑行体验，体现城市综合管理温度。
赛题任务参赛者基于主办方提供的特定区域的数据，以及自有渠道获得的数据，主动发现影响城市骑行友好度的因素（包括但不限于赛题描述中提及的部分），综合考虑如何解决或缓解造成友好度下降的问题，自由进行数据分析和线路模型构建，根据发现的规律和创意思路，进行方案设计并提交创意方案。允许参赛选手自带训练数据，但需在参赛作品中说明所自带数据的来源及使用方式，并保证其合法合规。
赛题FAQ：https://shimo.im/docs/dpgWPXRcygjKg9GH/
涉及到的数据处理技能：
涉及到的数据可视化技能:
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