司机通常关心的核心指标包括：
1. 小时收入率（Earnings per Hour）：在单位时间内能够得到的收益。
2. 客单价（Average Fare per Trip）：平均每单的收入情况，包括基础车费、附加费、拥堵费、以及小费等综合因素。
3. 小费比例（Tip Percentage）：关注何时何地或什么特征下更容易获得更高小费率。
4. 空驶率与接单效率（Utilization Rate）：关注接单时段、地区和服务类型，使司机在工作时间内能完成更多有效订单，从而提升总体收入。
基于以上指标，我们可以尝试用Spark对数据做聚合与建模分析，以期帮助司机决策，包括：
• 哪些时间（按小时、周几）和地点（PULocationID，DOLocationID）有较高的平均收益率
• 哪些订单类型或支付方式下更有利可图（例如高出车费的地区、带有机场费的行程）
• 不同车辆类型（是否WAV车辆）、共享/不共享模式对收入的影响
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1. 数据缺少唯一车辆标识：
你现在的数据集只有 platform（平台，比如 Yellow, Uber, Lyft），并没有用于区分单辆车的唯一车辆标识（例如车辆ID或牌照信息）。在没有单车唯一标识的情况下，我们无法知道哪一条记录属于同一辆车，也就不能拼接一辆车在一天中连续多单之间的空置时段。
2. 现有数据是订单级别而非车辆级别：
数据行代表每一次行程。当你只有平台和时间信息时，你只能聚合分析平台在每个小时的总订单量、收入等指标。但无法从中分辨出某个具体小时内，某一辆车是否在该小时的某段时间空置。
3. 需要车辆ID与更细粒度的数据：
如果想知道一辆车未运行的时间段，需要具备：
• 唯一的车辆标识（vehicle_id）
• 该车辆所有订单的开始和结束时间
有了这些数据，才能对同一辆车的连续订单之间的时间间隙进行计算，进而确定空置时段（即车在两单之间的等待时间）。
那我们怎么办？
没有车辆ID时的替代方法
在没有车辆ID的情况下，你无法直接获得单车层面的空置时段。不过可以做一些平台层面的近似分析，如计算“空载率”或“利用率”：
• 空载率（平台层面）：假设每有订单的小时都是满60分钟的“潜在运行时间”，则：
空载率 = 1 - (总行驶时间总和 / (订单小时数 * 3600))
尝试得到近似结果
收入上，我们看到uber/lyft司机获得了比较高的时间利用率，但收入却没有比yellow taxi高…这是怎么回事呢？我们都懂…
- 如果每天工作8小时，找到能够最大化收益的时间段
- 连续8小时
- 间断8小时
- 分析数据中的地理位置信息，找到最大化收益的路径