日常生活中我们会坐高铁、地铁、公交、大巴，这些交通系统为我们的生活带来了极大的便利，车辆时刻表是如何动态维护的？购票逻辑如何处理的？本文展开谈一谈。

1. 概述

本文从产品经理的视角展开内部的实现逻辑，并用Python Pandas实现实时生成列车时刻表、并实现购票的核心逻辑，基于本代码逻辑可以实现其他拓展功能。

输出内容为两张表格：

2. 架构逻辑

架构分为三部分

2.1 前期准备

道路情况、营运资质、前期建设等不是本文关注的点，我们不展开，本文主要关注以下内容

2.1.1 路线

路线就是哪里是出发站，经过哪些站，哪里是终点站。高铁、地铁、公交、专线大巴的运营都是固定路线的运营，都有固定的入站和出站口。都有正方向和反方向的运营。出租和私家车虽然不会有固定的路线，但是每次出行也有出发站、终点站，实际上也适用本模型。路线主要包括：站点编号、站点名称、距离上一个站点的距离三个信息。

2.1.2车辆

交通靠车辆承载，不同的车辆的成本造价、功率、载客量、速度各有不同，同时车辆也是交通运营的主要成本之一。车辆主要关注以下信息：

车辆编号：唯一识别车辆的编号，如果是汽车可以是车牌，如果是高铁和地铁可以是其他自定义标识。

座位：是整个运输过程中任意时间点，最大可承载的客户数量，客户中途有上有下，原则上同一时间可运载的客户不能超员。

功率：功率是指单位距离所做的功，高铁、地铁、油动力汽车、电动力汽车功率各有不同，根据功率和车辆的能量转化率和能量价格，很容易计算每公里花费的金额。车辆成本的计算，本文并未展开，但是留下了钩子。

速度：距离/速度=时间，根据速度可以计算列车运营时间表。

2.1.3 排班表

排班表指的每条路线安排的车辆、发车时间。

始发站/方向：确定车辆行驶经过的车站，用来计算车辆到站的时间。

车次：指的是某个时间点发出的车。高铁因为距离远，车次少，比较容易注意到车次的概念。地铁、公交因为距离近，周期短，所以感知略弱，但是这两者也是有车次的概念。

发车时间：根据发车时间，和每个站的距离和速度可以计算到达每个站的时刻表。实际运营时，一般只有高铁、地铁这些有独立车道的运载工具能做到比较准时，而汽车、大巴这些使用共享车道的车辆，由于道路情况复杂，难以做到准时。不过这些特点不影响本文的分析。

2.2 实际运营

实际运营指的是，基于前期准备产生列车运营时刻表。实际运营主要包括以下核心部分：

2.2.1 根据排班表计算车辆时刻表

排班表给到车辆和发车时间，根据距离下个站点的距离和车辆行驶的速度，可以预估到达后续各站点的时间。

δ时间=δ距离/δ速度 

实际车辆运行时，距离是固定的，速度是变化的，所以用该公式计算仅是理想情况。实际业务中可以使用卫星和钟表直接测量，两种取值方式对时刻表的计算逻辑没有影响。

2.2.2 售票

售票场景对高铁这种长距离、车次少的交通工具体验最明显。我们在12306上下单买票，系统必须保证车票不能超售。

2.3 客户服务

客户服务，此处指的是售票、付款等，系统未展开，系统会自动记录售票记录。

2.4 代码片段

完整源代码可以在GitHub中，搜索"ImPmZhang"查看

3. 拓展分析

此处仅举三个场景。

3.1 收入和支出

基于时刻表，可以统计每列车运营的公里数、消耗能量数从而计算成本。

3.2 车站停留时间分析

以高铁为例，车站建好后，车站的吞吐量就定下来了，但是随着城市的发展车站服务的客户可能会持续增加。系统可以根据每个车站上下车的旅客数量，决定是否需要延长或缩短本站的停留时间。

3.3 用户画像分析

地铁、公交因为不提供差异化服务，用户画像分析的意义不是特别强，高铁上有一等座、二等座，可以提供差异化服务，可以基于RFM模型研究不同路线的客户情况，为一等座、二等座的数量安排提供决策依据。

相对于高铁而言，飞机运营更个性化，使用机器学习算法做用户画像分析产生的意义会更大。