Comment fonctionne la notation dans l'industrie de l'autopartage. Partie 1. Présentation des outils populaires sur les données réelles

L'autopartage, malgré sa jeunesse, est l'un des domaines en développement le plus actif du secteur automobile russe. 5 ans se sont écoulés depuis le lancement de la première entreprise, et aujourd'hui plus de 25 opérateurs spécialisés dans les baux à court terme travaillent sur le marché. Avec le développement de l'autopartage, les données des utilisateurs s'accumulent, et maintenant l'autopartage, comme les banques, dispose d'un certain système de notation des clients. Cela dépend aussi de l'âge, du sexe, de l'expérience de conduite, mais ce n'est pas l'historique de vos prêts, mais l'historique de vos déplacements. L’un des objectifs de cette notation, outre la solvabilité, la validation d’un permis de conduire, les amendes, est de prévoir la probabilité d’accidents pour un conducteur en particulier.



Dans cet article, nous analyserons la logique du fonctionnement des algorithmes de notation pour les utilisateurs de covoiturage, qui ne s'appuieront que sur l'âge et le style de conduite. En plus de ces paramètres, et pour obtenir des résultats plus précis, ils peuvent être utilisés - statut social, voyages avec des enfants, activité sur les réseaux sociaux et informations de la caméra dans la voiture. Cependant, aujourd'hui, nous nous concentrerons sur deux principes de base: l'âge et le style de conduite.

Notez que dans l'article, nous allons démontrer la logique de la notation par l'exemple de l'activité de conduite de 50 000 utilisateurs et 260 000 déplacements. Toutes les données ont été anonymisées. En outre, nous avons utilisé des données sur 220 accidents commis avec Moscou et la région de Moscou.


Dans l'autopartage, une voiture est en outre un moyen de générer des profits, achetés avec de l'argent de crédit. Avec cette approche, il est important de l'utiliser aussi efficacement que possible, en évitant les temps d'arrêt. Et si la voiture a eu un accident, la paperasserie avec l'assureur, la coordination, la commande de pièces détachées et la réparation proprement dite peuvent prendre un temps considérable, de plusieurs jours à plusieurs mois. La notation peut identifier de manière prédictive les accidents potentiels et, sur cette base, vous pouvez donner aux clients des informations sur les risques d'une conduite dangereuse.

Il est important pour les opérateurs d'autopartage de préserver leur propriété et d'en tirer profit. Ainsi, la plateforme d'autopartage est simplement obligée de collecter toutes les informations possibles sur la voiture et ce qui se passe avec elle. Pour chaque trajet, l'autopartage collecte des données télématiques - points de trajet avec un intervalle ne dépassant pas 1 seconde et indicateurs de voiture à ces points (vitesse, tours, accélérations, états des portes et fenêtres, etc.).

Âge

Lors de la conclusion d'un contrat avec un opérateur d'autopartage, le conducteur doit indiquer son âge et son expérience de conduite. Sur la base de ces données, nous pouvons construire l'histogramme suivant.


Figure 1. Âge des utilisateurs

La figure 1 montre un graphique à barres de l'âge des utilisateurs d'autopartage. L'axe horizontal est l'âge des utilisateurs, l'axe vertical est leur nombre, la ligne pointillée marque la médiane de 30 ans. Il ressemble à une distribution normale et à des augmentations prononcées du nombre d'utilisateurs âgés de 25, 30 et 35 ans.

Ensuite, nous considérons la distribution des âges des utilisateurs identifiés par les coupables de l'accident.

Figure 2. Âge des utilisateurs accidentés

La figure 2 montre un histogramme de la répartition des âges des utilisateurs responsables d'accidents de la circulation, horizontal - l'âge des utilisateurs, vertical - le nombre d'utilisateurs. Encore une fois, la ligne pointillée marque la médiane de 26 ans. Ainsi, il est clair que les utilisateurs de moins de 26 ans sont plus souvent que les autres coupables d'accidents.

Selon l'histogramme, la moitié de l'accident est due à la faute d'un groupe d'un quart des utilisateurs (utilisateurs de moins de 26 ans). De même, un groupe d'utilisateurs de plus de 30 ans, représentant la moitié du total, n'a généré qu'un quart de l'accident.

Ainsi, nous constatons que la probabilité d'un accident pour les utilisateurs de moins de 26 ans est quatre fois plus élevée que pour les utilisateurs de plus de 30 ans. Ce qui attire l'attention supplémentaire sur le groupe plus jeune d'utilisateurs du côté des opérateurs d'autopartage. Ce n'est pas une coïncidence si de nombreux opérateurs ne doivent pas commencer par l'âge de 18 ans, mais par 21 ans. L'autopartage souhaite également voir des conducteurs expérimentés parmi leurs utilisateurs et indiquer une expérience de 2 ans, balayant ainsi les jeunes conducteurs inexpérimentés.

Style de conduite

Le style de conduite est plus compliqué. À l'heure actuelle, il existe un modèle établi dans l'industrie pour déterminer un style de conduite - un modèle pour calculer les accélérations brusques et le freinage. Examinons-le plus en détail.


Figure 3. Un graphique des changements de vitesse du véhicule.


Si la vitesse du véhicule sur un intervalle de temps ∆t≤3sec. augmente de ∆s ≥ 15 km / h, puis dans cet intervalle de temps, la voiture accélère fortement. De même, si pendant un intervalle de temps ∆t≤3 sec. La vitesse de la voiture diminue de ∆s ≥ 15 km / h, puis dans cet intervalle de temps, la voiture freine fortement. ∆t et ∆s sont des paramètres du modèle et peuvent être modifiés à la fois vers le haut et vers le bas. Par exemple, le graphique 3 montre la dépendance de la vitesse du véhicule par rapport au temps, et dans l'intervalle de la 8e à la 11e seconde, la vitesse de la voiture a fortement augmenté de 20 km / h à 40 km / h, et dans l'intervalle de la 15e à la 18e seconde, la vitesse a fortement chuté de 60 km / h à 30 km / h
A est le nombre d'accélérations brusques le long de l'itinéraire, B est le nombre de freinages brusques. La figure 4 montre la distribution de la somme A + B sur l'échantillon de routes utilisées.


Figure 4. Répartition des accélérations brusques et du freinage

Notez que le voyage peut durer 15 minutes et peut-être 5 heures, vous devez donc tenir compte de la durée ou de la distance du voyage lors du choix des paramètres de notation. D est la longueur de l'itinéraire en kilomètres. Nous calculons le nombre d'accélérations brusques et de freinage par 1 km de parcours, soit ((A + B)) / D. Nous obtenons la distribution asymétrique indiquée dans l'histogramme de la figure 5, où les valeurs sur la gauche se désintègrent beaucoup plus rapidement que sur la droite. Malheureusement, la plupart des méthodes statistiques ne fonctionnent pas pour des distributions très asymétriques. Dans de tels cas, une transformation logarithmique aide généralement, ce qui convertit souvent l'asymétrie en symétrie, car elle vous permet d'étirer l'échelle au voisinage de zéro.


Figure 5. Répartition des accélérations et du freinage sur 1 km de route

Après avoir logarithmisé cette fonction, nous obtenons Log⁡ (((A + B)) / D). En conséquence, la distribution est très similaire à la normale - Figure 6.


Figure 6. Logarithme du nombre d'accélérations et de décélérations par trajet de 1 km

C'est sur la base de cette fonction qu'un modèle de notation d'un style de conduite est généralement construit. Essayons de parcourir à travers chaque fonction toutes les routes de chaque utilisateur. Sur l'histogramme Figure 7.


Figure 7. Comparaison des utilisateurs avec et sans accident

Il montre en bleu les résultats de tous les utilisateurs, avec la ligne pointillée bleue leur médiane, en rouge les résultats des utilisateurs avec des accidents et la ligne pointillée rouge leur médiane. On voit que les résultats des utilisateurs avec des accidents sont décalés vers la droite, c'est-à-dire les utilisateurs accidentés sont souvent fortement freinés et accélérés dans le processus de déplacement. Cependant, le déplacement est extrêmement faible et, en fait, il n'y a pas de corrélation entre cette valeur de la fonction et le fait d'entrer dans un accident. Nous considérons les performances moyennes des utilisateurs, mais il est possible que les utilisateurs conduisent en moyenne en toute sécurité, mais parfois de façon imprudente. Envisagez des déplacements sans accident avec la valeur maximale de la fonction Log⁡ (((A + B)) / D) pour chaque utilisateur. L'histogramme est la figure 8, où la ligne pointillée marque la médiane.


Figure 8. Pires déplacements des utilisateurs

Nous ajoutons un histogramme des trajets des utilisateurs avec accidents, et nous ne prendrons pas non plus en compte leurs trajets au cours desquels l'accident s'est produit. Les histogrammes résultants sont affichés sur la figure 9, où la ligne pointillée bleue est la médiane des utilisateurs voyageant sans accident, la ligne pointillée orange est la médiane des utilisateurs voyageant avec un accident. Il y a un plus grand décalage vers la droite. C'est-à-dire les utilisateurs avec des accidents de cette manière se distinguent du groupe général.


Figure 9. Comparaison des pires trajets des utilisateurs

Sur la base de cette méthode, nous construisons un modèle de notation. Les résultats du modèle sont présentés dans la figure 10. Le bleu indique les résultats de tous les utilisateurs, l'orange - les résultats des utilisateurs avec des accidents. La vitesse est de 0 à 10, où 0 est le pire résultat et 10 est le meilleur. Les lignes pointillées indiquent les scores médians de deux groupes d'utilisateurs. Dans le même temps, la vitesse moyenne des utilisateurs accidentés est d'environ 4, et tous les utilisateurs sont 5. 80% des utilisateurs accidentés ont une vitesse inférieure à la moyenne, en d'autres termes, 80% des utilisateurs accidentés conduisent moins bien que la moyenne.


Figure 10. Résultats de la notation

Un modèle similaire est généralement utilisé pour calculer le score de conduite basé sur des données télématiques. En fonction de ses résultats, l'accès aux voitures premium ou au service en général peut être limité. Cependant, ce n'est pas le seul et le plus optimal pour tous les cas.

Le modèle décrit dans l'article n'est pas parfait pour prévoir les accidents. Dans cet article, nous n'avons fait qu'une revue des modèles actuels d'autopartage. Dans la partie suivante, nous parlerons du modèle d'énergie de mouvement, qui opère spécifiquement sur le style de conduite (changement de vitesse, manœuvre, etc.).

Publié par Kirill Kulchenkov, kulchenkov32 , Business Consultant, Bright Box.