城市萬花筒-跨城出行數據可視化分析

之前看過滴滴的2017滴滴大數據出行報告，有一張萬花筒效果的數據呈現，原文描述如下:

絢麗與科技感十足的藍色線條，描繪了滴滴十一期間跨城出行全貌，展示了全國城市間在2017「最長假期」溝通與連接，城市圈的樣貌也逐一顯現。

正如上述所描述的城市間的溝通和聯繫，構成了城市群的概念，如我們所理解的長三角、珠三角、京津冀等城市群，本次筆者通過將跨城數據進行可視化研究，同樣也得到了一張城市萬花筒地圖，並通過這張地圖發現一些規律和信息，更好的理解我們所處的城市。

首先介紹下本次數據分析的數據源，來自於高德的駕車跨城數據，數據是每日更新。原始數據中只有排名，沒有量化值，本次分析的數據對原始數據進行了解析並自定義了權重。

首先我們看下未添加權重的城市跨城出行全圖：

通過上圖，基本上勾勒出了中國的大部分城市節點，其中亮度比較高的節點，表明城市的出行量和活躍度較高，基本上符合傳統的胡煥庸線認知。

接著我們按照出行排名權重進行重新渲染

這張圖基本上跟最開始滴滴那張圖相似了，可以勾勒出主要的城市群區域。

我們按照權重由低到高進行線路的過濾顯示，看一個動圖：

隨著出行路線的權重越來越大，城市群中的核心城市會越來越明顯。

接下來我們按照區域進行分別展示，先看一張珠三角的跨城出行聯繫圖：

我們選取了2018-9-21號的數據，排名顯示前十名跨城路線中有6條路線屬於珠三角區域：分別是：東莞-深圳，深圳-東莞，廣東-佛山，佛山-廣東，廣東-東莞，東莞-廣東，這四個城市相互之間的出行聯繫，構成了中國最熱的跨城出行區域。

我們再看一張長三角的圖：

在全國前十的跨城出行路線中，長三角有兩條線路，分別為：上海-蘇州，蘇州-上海。在這個區域還有其它的幾個主要城市如：杭州、無錫、南京、嘉興、常州、合肥等。這些城市之間的聯繫構建了最密集，範圍最大的長三角城市群。

接下來我們看下京津冀地區，排名前十的有兩條路線，為：北京-廊坊，廊坊-北京。

京津冀城市群的跨城出行基本上還是以北京為主、天津為輔，河北地區的城市的跨城出行，主要還是圍繞著這兩個城市。

除了三大城市群之外，我們再看下其他的幾個主要城市群：

成渝城市群

山東半島城市群

中原城市群

東北城市群

最後，我們單獨看一個跨城出行比較獨立的區域：海南

接下來，我們引入一個城市首位度的概念：

「城市首位度」是美國學者馬克·傑斐遜於1939年提出的一個概念，指一個國家（或區域） 首位城市與第二位城市的人口規模之比。

根據GDP數據，來計算27個省會城市的首位度排行榜。計算方法是「省會城市」／「非省會城市中GDP最大的城市」。排名前五的城市分別為：成都、武漢、銀川、長沙、蘭州。

成都、武漢、長沙是主要經濟大省中「首位度」最高的省會城市，尤其是成都的首位度高達6.4，說明成都GDP是省內第二大城市綿陽的6.4倍，武漢則是省內第二大城市宜昌的3.2倍，長沙是省內第二大城市岳陽的2.95倍。

我們分別看下這5個城市的跨城出行有什麼特點：

通過上圖可以看出，首位度越高的城市，跨城出行數據在整個城市圈中呈現發散的特點，由中心點向其它節點發散開來，其它節點的聯繫度很差，相反首位度越低的城市，如濟南、鄭州、南京、福州、杭州等地，雖然在整個城市群中有很大的權重，但是周邊城市的出行聯繫度也很大，呈現一個閉合圈的特徵。

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