千万级共享单车数据处理与网络分析平台产品系统

本项目面向城市交通出行与智慧城市数据分析场景，针对共享单车多城市、多来源数据格式不统一、数据规模大、难以直接用于建模分析的问题，构建标准化数据处理与网络分析流程，实现千万级骑行数据清洗、OD（Origin-Destination）网络构建、时空特征分析及建模数据生成，为交通规划、出行行为分析和时空点过程建模提供高质量数据支撑。

1、数据标准化处理：统一不同城市、不同时期共享单车数据格式，完成千万级 CSV 数据分块清洗、异常数据过滤及质量统计；
2、用户行为分析：区分 Customer 与 Subscriber 用户群体，生成时段分布、出行规律等统计分析结果；
3、OD 网络构建：构建有向 Origin-Destination 网络，计算标准化边权及站点关联关系；
4、网络结构分析：完成站点社区发现、网络拓扑分析及可视化，为交通网络研究提供支持；
5、建模数据生成：输出标准化事件流、站点信息及建模特征，为 Hawkes Process 等时空点过程模型提供数据输入；
6、可视化分析：生成需求曲线、OD 热力图、站点网络等分析图表，辅助理解城市共享单车运行特征。

负责整个项目的数据处理流程设计与核心代码开发，基于 Python、Pandas、NumPy、SciPy、NetworkX 等技术构建千万级数据处理流水线，采用分块读取（Chunk Processing）降低内存占用，实现多城市共享单车数据标准化清洗、OD 网络构建、站点元数据整理、统计分析及可视化输出。项目累计处理超过 1.13 亿 条原始骑行记录，生成约 9422 万 条高质量标准化事件数据，并为后续时空点过程（Hawkes Process）建模和网络分析提供可复用的数据基础。