咋根据公司已有的数据分析（关于杭州汽车充电和停车的数据）出有用的东西
这个提问包含的内容信息未免少了一些，单单是时长这块我认为应该就有两种解释吧，一种是保持充电状态的时长以及从开始到充满电的时长，如果是前者，也许可以结合一些数据来判断使用者的职业信息、消费情况或者是直接的产品忠诚度，但是这个也需要有一个广泛的参考指标，而这个指标应该来源于你庞大的后台数据；如果是后者，那么可以大致判断使用者的出行距离，这个要结合电动汽车的相关数据了，如果贵公司的充电桩能够识别这一项，那么应该可以大致推断使用者的生活情景，或者说其大概的生活范围。而这些只是基于使用者比较经常使用电动车或者是只有电动车的情况，而针对度数和金额，还要加入当地的电价信息，有些地方采用峰谷电价的，可以大致推断使用者的收入或者消费情况，至少是对于金钱的一些观点吧，但是峰谷电价目前并不是所有地区都有使用这一电价方式，所以要具体看待了。至于停车时间就不是很明白了。
总之，提问的很含糊，没有数据量，维度可能也不完全，而且也没有针对各个维度进行相应的说明，我相信很多人应该不是专门搞电动汽车这块的分析师，我也不专业，只是看到了说下。
■网友
谢谢邀请
首先可以分析哪些是高频用户，可以对这些高频用户做什么服务改进？有没有高频的用户后期不来了？是什么造成他们不来了？搬家了还是什么原因？不同用户的停车时长也可以分析挖掘，停了这么久的用户去做什么了？是工作，还是去休息？用户的停车时间大概是啥分布？来的是不是规律？不规律的是因为什么不规律？是因为附近有啥活动来的？停车的时间跟附近活动有没有相关性？。。。
还有很多地方可以深入挖的，加油。
■网友
【咋根据公司已有的数据分析（关于杭州汽车充电和停车的数据）出有用的东西】 加上空间维度，就能分析出多维组合的数据了
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