前言
上一篇專門針對mobike的空間可視化效果寫了一篇總結，本篇主要基於滴滴的大數據可視化做一個描述，上篇介紹的空間可視化效果偏靜態的，滴滴的大數據可視化更加動態，形式上也更加豐富多彩，本篇主要參考了這篇文章：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1588178807086352632和《滴滴出行2017年度城市交通出行報告》。
蝌蚪圖
通過“蝌蚪圖”，滴滴大數據描繪的北京早晚高峯，揭示出北京職住分離與高通勤成本。近年來，北京城市空間規模迅速擴張，蝌蚪圖最直觀的呈現了職住分離和就業多中心的發展趨勢。
滴滴大數據描述的北京早晚高峯通勤
星雲圖
如同璀璨星河一般，每一座城市在流動中，都形成了自己獨特的輪廓和結構。滴滴出行大數據記錄下中國百城城市的流動數據，並嘗試爲每一座城市描繪出客觀而嚴謹的輪廓結構。
主要城市的“星雲圖”
蝴蝶圖
根據京津冀的城際出行OD（即Original Destination，起訖點）與河北省內的城際出行OD，繪製出的城市連接如蝴蝶展翅一般。網約車將區域內的所有城市連通在一起，不僅成爲跨城出行的重要工具，而且在一定程度上提高了每座城市的區域相對連接度。
京津冀的城際出行OD圖
萬花筒
絢麗與科技感十足的藍色線條，描繪了滴滴十一期間跨城出行全貌，展示了全國城市間在2017“最長假期”溝通與連接，城市圈的樣貌也逐一顯現。
十一期間跨城順風車。
燈光圖
根據出行需求，描繪出全國400城24小時出行熱力變化。出行是一個城市人氣集聚、夜生活活躍程度以及城市繁榮的表象，活躍的城市對人流吸引強，也往往經濟更發達，產業更繁榮。發光的蜘蛛網是都市圈，一個個亮斑是孤立的大城市，而小城市則在夜晚黯淡了許多。
全國400城24小時出行熱力變化
小橙點
滴滴大數據呈現的凌晨（0時-4時）北京首都機場出發訂單分佈。每個橙色的圓點代表一個訂單，軌跡顏色深淺代表走過的路程頻率，機場高速大概是晚上最繁忙的一條高速路，最遠的訂單北至北六環，南至南五環外。
凌晨首都機場出發訂單分佈
城市等高線
城市就像一座山峯，鳥瞰城市“高峯低谷”間的車流湧動，探尋夜間消費與出行的緊密勾連——新華網數據新聞團隊，依據滴滴出行與大衆點評數據分析，開創性地描繪了真實靈動的“京城夜態”。
北京航天橋地區夜間打車流向
城市半徑
以城市中心爲原點，絕大多數（超過90%）的出行起點或終點都分佈在以此爲半徑的圓圈之內。通過對出行範圍的度量，網約車數據可以呈現不一樣城市半徑，劃定整個城市的邊界。
廣州的城市半徑
城市中心
流動是城市的本質，有了頻繁的流動，一個城市纔有生機。而一個城市的中心，則是城市流動的“心臟”，滴滴大數據發佈城市24小時熱力圖，最熱門的出行地，即是“心臟”所在。
北京24小時“城市中心”變化
武漢24小時“城市中心”變化
東莞24小時“城市中心”變化
城市脈絡和結構
方格網式結構-西安
環狀放射式結構-成都
狹長式結構-重慶
濱海式結構-深圳
蜘蛛網式結構-廣州佛山
