人生苦短,珍惜时间

在食堂吃饭,最怕长队漫漫,还有狗粮作伴。人生很多事情因为慢慢等待就错过了,本来打算去食堂吃某一样菜,却因为漫长的排队等待而望而却步。 所以嘛,年轻人要想少留遗憾,就要主动出击,爱要提前行动呀!

鸟
本文主要基于WiFi历史数据,分析NUS 工学院、文学院、YIH食堂的规律(本来最初还计划有computing食堂的,奈何系统上没有相关的信息记录)。
用数据说话,分析每天食堂的拥挤时段给大家参考,以便大家减少排队时间,提高用餐体验。

假设每个用户只有一个设备(在食堂用电脑的也比较少),并且在校园内大多数人都会打开WiFi。我们根据WiFi的连接情况,可以间接的判断人群密度,停留时间,流入流出速率。人群密度只需要统计每分钟连接WiFi的设备数即可。停留时间是由思科WiFi系统记录设备第一次连接WiFi的时间和当前时间作差得出,当设备离线超过15min系统会刷新first located time。流入流出速率则是比较前后两分钟mac address的不同来判断得出。

首先举个例子好啦

WiFi原始数据如下图所示: 可以在NUS Data Commons用NUS ID登录后在Cisco MSE下载。
Table

经过分析处理,得到的结果图如下所示:
E1

  • 蓝色线条 代表总人数
  • 红色线条 代表平均停留时间
  • 绿色线条 代表流入率
  • 黑色线条 代表流出率

上图是周一E1 6楼3月19号周一的情况。首先蓝色线条有5个峰值,而红色线条有5段逐渐增加的区间。两者结合,我们可知E1该天有5个上课时间段:9AM-11AM, 12PM-2PM, 2PM-4PM, 4PM-6PM, 6PM-9PM。
因为在上课时间,总人数肯定比较多,随着课堂的进行,dwell time停留时间也在逐渐增加。在课堂的开始和下课阶段,流入和流出率较大。晚上的课大多数都是master课程,老师一般会在7:30左右课间休息,8:30左右下课。图中的结果和作者亲身经历也完全吻合,侧面说明我们处理分析数据的方法是正确的。

那如何分析食堂的数据呢?

大家肯定想知道,什么时间去吃饭,不算太早但排队的人也不多呢?
本文分析了2018年春季第10周(3.19-3.23)的数据,采用的分析方法是:

  • 一般在总人数陡增前到达食堂是比较的,迟了队伍前面就是千军万马。
    稳

  • 平均停留时间开始急速下降的时候,因为如果没有顾客,食堂的device平均停留时间会由于食堂员工的存在随时间不断增加。当有大量学生来时,平均停留时间会因为基数的增大而开始下降。
  • 流入流出率这里不采用,是因为根据作者的亲身经历来看,每分钟的流入流出率因为不可能那么大。误差估计是WiFi系统对于每分钟probing(探测)设备的统计误差,时有时无造成的。

工学院食堂

Engineer师生常去的食堂,价格也超级便宜。队伍比较长的一般是西餐,日本料理等。感觉这学期在E1的课比较少,每周只有周一晚上才去吃饭。下图是周一工学院食堂的情况,时间为10AM–7:30PM
E

从图中我们可以看出,在11:31时,蓝色线条总人数开始迅速增加,红色线条平均停留时间也开始下降,这不正是暴风雨前的预兆吗?说明这个时间是用餐高峰期的开始。同样的,晚餐的用餐高峰期是从5:20开始的。

文学院食堂

文学院食堂作者最爱的是海南鸡饭,三楼凉拌功夫的麻辣香锅也很不错。作者曾经有一次亲身经历,11:40到文学院食堂,人多到我想放弃。。。下图是周一文学院食堂的情况,时间为10AM–7:30PM
F

文学院食堂从11:20,平均停留时间就开始下滑,11:30后总人数也是急剧攀升。说明这个11:20-11:30时间是用餐高峰期的开始。 晚餐虽然呈现出变化趋势,但真的一点都不拥挤。。。

YIH食堂

YIH的mixed food每次人都超级多,排队时还经常可以吃狗粮,美滋滋。但YIH相比于前面两个食堂,人数明显是少很多,因为食堂本来就不是很大。下图是周一YIH食堂的情况,时间为10AM–7:30PM
Y

从上图可以看出,午餐高峰时间从11:20开始,总人数开始增加,平均停留时间迅速减小,这不正是千军万马来临前的预兆吗? 同样的,晚餐高峰是从5:29开始的。

表格总结 划重点

每个食堂都分析了一周5天的数据,结果汇总在下表:
B

敲黑板:一般来说中午下课时间大概是在11:30,所以赶在这之前去食堂,人都会比较少。晚上除了YIH,其余两个食堂也不怎么拥挤。

剩下的图:周二到周五

E2
E3
E4
E5

F2
F3
F4
F5

Y2
Y3
Y4
Y5

最后的吐槽

最后的一个月,马上就要毕业了,最近忙的没有时间写博客。课程,项目,论文,期末考试,找工作都是一座座艰难的大山。狗住Uo・ェ・oU加油٩(●˙▿˙●)۶…⋆ฺ

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