观光巴士的客流统计数据显示，旅游旺季单日最高载客量可达2000人次，而淡季可能跌至300人以下。这种波动让运营方头疼——车派多了浪费资源，派少了又影响体验。

我们分析了上海外滩观光巴士的运营数据，发现周末客流比工作日高出47%。更让人意外的是，晚班车的上座率比早班车高出22%，这和大多数通勤线路完全相反。

客流统计系统能精确到每个站点的上下车人数。南京路站平均每小时上下客83人，而有些站点可能2小时才等来5个乘客。这些数据直接决定了要不要调整站点位置。

现在的智能统计设备能区分大人和小孩，甚至能识别带行李的游客。数据显示带行李的游客平均乘车时间要多出15分钟，这对排班调度很有参考价值。

有人问：人工计数不行吗？试过，误差大到离谱。上周五人工统计说来了580人，系统实际记录是732人。这种误差会导致多支出30%的运营成本。

拓展知识：最新的人脸识别技术可以统计游客的回头率。数据显示，同一游客平均会乘坐2.3次观光巴士，这个数据对设计套票价格很有帮助。

常见问题：数据会不会泄露隐私？放心，现在的系统都采用脱敏处理，只统计数量特征，不记录个人身份信息。而且这些数据7天后会自动清除。

广州有家运营商发现，安装统计系统后，空驶率从38%降到了19%。按他们20辆车的规模算，一年能省下近60万油费。这钱够给所有司机涨一轮工资了。

客流分析最实用的功能是预测。系统会根据天气、节假日等18个因素，提前48小时给出客流预测。准确率？目前能做到误差不超过8%。