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订单数据分成两部分，一部分是订单头，一部分是订单详情海口市每天的订单数据包含订单的起终点经纬度以及订单类型、出行品类、乘车人数的订单属性数据。
| 字段ID | 字段名称 | 字段样本描述 |
|---|---|---|
| order_id | 订单ID | string类型且已脱敏 |
| product_id | 产品线ID | 1滴滴专车， 2滴滴企业专车， 3滴滴快车， 4滴滴企业快车 |
| city_id | 城市ID | 选取海口当地 |
| district | 城市区号 | 海口区号 |
| county | 二级区县 | 记录区县id |
| type | 订单时效 | 0实时，1预约 |
| combo_type | 订单类型 | 1包车，4拼车 |
| traffic_type | 交通类型 | 1企业时租，2企业接机套餐，3企业送机套餐，4拼车，5接机，6送机，302跨城拼车 |
| passenger_count | 乘车人数 | 拼车场景，乘客选择的乘车人数 |
| driver_product_id | 司机子产品线 | 司机所属产品线 |
| start_dest_distance | 乘客发单时出发地与终点的预估路面距离 | 乘客发单时，出发地与终点的预估路面距离 |
| arrive_time | 司机点击‘到达’的时间 | 司机点击‘到达目的地’的时间 |
| departure_time | 出发时间 | 如果是实时单，出发时间(departure_time) 与司机点击‘开始计费’的时间(begin_charge_time)含义相同；如果是预约单，是指乘客填写的出发时间 |
| pre_total_fee | 预估价格 | 根据用户输入的起始点和目的地预估价格 |
| normal_time | 时长 | 分钟 |
| product_1level | 一级业务线 | 1专车，3快车，9豪华车 |
| dest_lng | 终点经度 | 对应乘客填写的目的地对应的经度 |
| dest_lat | 终点纬度 | 对应乘客填写的目的地对应的纬度 |
| starting_lng | 起点经度 | 对应乘客填写的起始点对应的经度 |
| starting_lat | 起点纬度 | 对应乘客填写的起始点对应的纬度 |
注意：
- 保留起终点经纬度小数点后四位，可能导致与真实环境坐标存在偏差，误差范围大概在十几米到几十米左右。
- 针对独门独户上下车点进行技术脱敏处理，将上下车点漂移到小区门口或街道上。
总结:
经过对数据简单的分析，我们可以做对数据进行实时分析和离线分析,其中实时分析通过回访数据的方式来模式真实场景(订单数据从滴滴app下订单，传到滴滴中台，再到大数据环境的过程通过数据的回放的方式来模拟真实场景)。
