「數據分析」在現實生活中的應用：用數據智斗偷車賊

本文為 Neeraj Madan 在2017 Dallas Data Science Conference上的演講內容

原文標題：Real-life Application of Analytics: Fighting the Underworld of Bike Theft with Data

2016年2月19日，兩副沒有車輪的自行車架被鎖住留在了停車架旁。攝於亞利桑那州立大學Tempe校區。（來源：http://wordpress.com）

我在亞利桑那州立大學的朋友頻繁丟失自行車， 這引起了我對校園內自行車被盜事件的興趣和這背後的原因。我想既然在亞利桑那都有如此多自行車盜竊，更不用說整個美國。通過分析，我取得了一下幾個有趣的發現：

1. 在亞利桑那州立大學的tempe，downtown，west和polytechnic四個校區每年都有約490輛自行車被盜，價值約157,596美金。

2. 在2010到2014年期間，總計2447輛自行車被盜，價值約787,984美金。

3. 45%自行車被盜的人沒有報案。

4. 近五年來的盜竊指數回升了4.37%（107 out of 2447）,是近五年來丟失自行車價值的3.64% 。

於是我們針對亞利桑那州立大學進行了調查，發現四個校區中學生數最多的tempe校區，丟失自行車價值也最高（91%）。並且通過分析我們發現，春季和秋季是自行車丟失的高發季節，因為此時正是新生入學的繁忙季節。

根據以上背景調查，我們確定了一下幾個目標：

1. 確定一種方法來跟蹤和報告關鍵的時間點

2. 確認自行車盜竊事件中的關鍵因素

3. 分析利益相關人士分享的案情

4. 規划出合理的建議來解決自行車盜竊

5. 吸收利益相關人的反饋並且分享一個項目報告

然後我們開始分析校園裡自行車的管理人員，停車場等，試著找出哪一些是影響車輛被盜的關鍵因素？最終我們確定下來，地理位置，車輛的價值，時間，環境，天氣，使用的車鎖等重要影響因素，並且決定分析前三個最重要的因素。

1. 找出自行車丟失最多的「熱門」地點，建築。

我們找出了丟失自行車最多的10個建築，丟失了佔總價值40%的自行車。

2. 測試校園中四處安全存車處是否有效

我們發現其中兩處存在很大的安全隱患，很多起盜竊發生在這裡。

3. 根據這幾條原則，在步行區域三區提議一個新的安全存車點

1) 安全存車點應該設置在步行區域

2) 安全存車點不應該靠近現有的安全存車點

3) 安全存車點不應該靠近學生住宿區

4. 探索潛在的被盜車輛銷售市場

我們發現許多自行車被同一個手機號買到了亞利桑那州的不同城市。許多相同的號碼被指出既是賣自行車的人，又是買自行車的人。我們將某些號碼的使用者鎖定成犯罪嫌疑人，並且與警方討論進一步篩選。

5. 我們試著去理解現在學生們是如何認為校園停車安全的.

我們向學生們問了幾個問題：

1) 你覺得你的自行車在校園裡被偷的可能性多大？

總結：60%的學生認為很大可能被偷。

2) 你的自行車被偷時是如何上鎖的？

總結：大多數學生因為趕時間，簡單的將U型鎖鎖在了車胎上，而沒有鎖在更安全的車架上。在恰當使用U型鎖的前提下，Y型鎖沒有U型鎖安全。

3) 你覺得校園中哪裡放自行車最安全?

總結：學生們覺得安全的地方與事實恰恰相反。

當我們整理研究中的其他發現，試圖總結出一些給學生們的建議時，我們意識到一件時事，停車場的編號並不能帶來幫助。舉個例子，就停車場來說，每個停車場都有一個編號，但是由於每年都可能會有新增的停車場，因此停車場的名字每年都可能會變，所以無法確定這個停車場的編號，也就沒有主關鍵字（primary key）來鎖定這個停車場。

其二，60%的學生對自己的自行車感到不安全，學校也應該採取一些措施。其中一個推薦是在使用gps自行車。

其三，45%的學生自行車丟失之後都沒有像警察局報案。由於春秋季新生入學時是自行車被盜的高發時段，為了減少被盜後不報案的情況，我們應該在新生orientation時加入相關的聲明，讓學生防患於未然。

以上就是我們針對亞利桑那州立大學自行車被盜的調查分析，希望對大家有所啟示，謝謝大家！