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GIS软件操作 | 共享单车骑行OD线数据可视化分析
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共享单车骑行OD（起终点）分析—— “车从哪儿来，到哪儿去？”，展现骑行流动模式
蒙特利尔BIXI是一个覆盖广泛的公共自行车共享系统，在GIS数据分享 | 加拿大蒙特利尔BIXI共享单车数据此文中介绍了历史行程记录数据的获取与处理。
从上图可以看出，一个月的行程数据就有23万条，本文主要介绍在ArcGIS Pro中对共享单车历史行程数据进行骑行OD线的空间分析。
开展共享单车骑行OD分析的价值包括：
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主要用户 |
作用维度 |
核心问题 |
具体价值 |
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2、 把“GIS应用”翻译为“求职地图”
上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
一、生成骑行OD线
生成OD线：使用 “XY转线” 工具，将每一次骑行转换成一条连接起点和终点的直线。
转换后，如果直接可视化，因为数据太多，效果很差
2、 把“GIS应用”翻译为“求职地图”
上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
2、 把“GIS应用”翻译为“求职地图”
上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
二、骑行热点区域分析
找出骑行活动最集中的地方。因此，需要将start和end两类数据合并，形成一个代表“所有骑行事件发生位置”的单一事件点图层。
。
查看连接好起点坐标后的文件：
再次用类似的方法，连接终点坐标
然后导出为单独的新表：
如下，把字段的名称和别名编辑一下，方便区分起点和终点
生成的新的带有坐标值的表如下：
2、 把“GIS应用”翻译为“求职地图”
上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
2、 把“GIS应用”翻译为“求职地图”
上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
二、OD流量聚合
针对这个情况，我们可以采用OD流量聚合：
把完全相同的起点和终点（例如，从A站点到B站点的所有行程）合并为一条记录，并添加一个COUNT字段记录出行次数。
汇总后，总记录为71185条了。我们可以看出哪些站之间的交换最频繁
生成OD线 (XY转线)：搜索并打开 “XY转线” (XY To Line) 工具：
地图上就会出现连接站点的线条，而每条线的属性表里都包含了关键的 FREQUENCY（流量） 字段
2、 把“GIS应用”翻译为“求职地图”
上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
2、 把“GIS应用”翻译为“求职地图”
上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
二、骑行热点区域分析
找出骑行活动最集中的地方。因此，需要将start和end两类数据合并，形成一个代表“所有骑行事件发生位置”的单一事件点图层。
。
查看连接好起点坐标后的文件：
再次用类似的方法，连接终点坐标
然后导出为单独的新表：
如下，把字段的名称和别名编辑一下，方便区分起点和终点
生成的新的带有坐标值的表如下：
2、 把“GIS应用”翻译为“求职地图”
上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
2、 把“GIS应用”翻译为“求职地图”
上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？
借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。
三、骑行热点OD线分析
按流量分级筛选：在完成聚合的基础上，可以只显示流量高于某个阈值（例如，只显示每月出行次数大于50次的OD对）的线路。这样可以清晰地看到城市中的“骑行主干道”。
流量可视化：对生成的线图层，按 “骑行次数” 字段设置分级符号（流量越大，线越粗、颜色越深），直观展现主要骑行廊道。
工程文件（*.aprx）
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工程文件.aprx：是工程的配置文件，保存了工程的结构和设置，但不包含数据。数据存储在MyProject36.gdb文件夹中。
数据获取：关注公众号
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