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如何才能提高计程车运将的薪水，甚至比大学教授还要高？新加坡管理大学资讯学系助理教授郑世昐透过大数据分析，找出了新加坡收入前百分之五的计程车司机的经营秘诀，也提出了提高计程车营运效率的方法。
郑世昐利用新加坡政府提供计程车营运资料来进行分析，包括每一辆计程车的起站点、路线、叫车方式、收费方式等，而且数据每三十秒就更新一次，不过，由于此份资料包含大量的地理和时间资讯，如行驶路线等，然而，他说，由于具有时间序列导致难以分割资料，来进行分析，也成为进行大数据分析的挑战之一。
新加坡政府严格地控制全国的计程车数量，目前计程车总数为2万8千辆，但是，只有5家车行经营，其中规模最大的车行，掌握了近百分之六十的计程车辆，新加坡人搭乘计程车主要有三种方式，和台湾十分相似，分别为街上招车、在招呼站排队等车、与用手机播打车行叫车。
而搭乘的尖峰时间为早上八点至九点，而且在购物中心与金融中心有大量搭乘的需求，除此之外，从机场到市区之间也是有许多民众需要搭乘计程车。另外，他也发现，在新加坡搭乘计程车的人数中，有百分之十的人单趟里程只有1公里，而百分之二十的人单趟里程也只有2公里。
而每一位计程车司机皆必须自负盈亏，也就是说，他们必须在没有车行帮助的情况下，自行找出获取最大收益的策略。从下图可以发现，计程车司机的收入呈现常态分布，收入前百分之五的计程车司机，每日收入高达8,500元左右，但是后百分之五的司机，甚至还有亏损的2,300元的情况，而百分之七十至八十的计程车司机收入则为1,600元左右。
他透过认知层次（Cognitive Hierarchy）?模型来分析每一位驾驶策略分析的能力，研究发现，策略分析能力越高的驾驶，收入越高。
郑世昐也指出，计程车司机判断要去哪里载乘客，往往仅是根据个人经验，或是当地的资讯加以判断，而没有一套精确分析系统，来指出哪个地方有搭车的需求，以解决新加坡计程车产业供需失衡的问题。
举例来说，经常发生某地区的有许多民众，同时需要搭乘计程车，但计程车司机却毫无所知，导致计程车辆供需失衡，也间接降低了计程车司机的收入。郑世昐说，如何在不增加计程车数量的情况下，能服务更多顾客，就是进行大数据分析最重要的目的。
而新加坡政府在机场设立了一个电子看板，上面显示了在机场中，计程车排班数量，与飞机降落数量，郑世昐说，当政府设立了这一块看板之后，民众也可以透过App看到此资讯，而计程车的生产力甚至提高了近百分之二十。
此外，新加坡的计程车营运资料并非可以直接在政府网页上下载，而是需要政府高层授权，才能取得。郑世昐说，新加坡政府内部将开放资料分为三个层级，第一个层级的资料不涉及个人隐私，可直接在网路上公开，第二个层级的资料则需要向政府申请才能使用，而第三层级的资料则涉及产业机密与国家安全等，则需要政府高层授权，当希望取得第三层级的资料时，必须向政府出具报告，并说明不会影响到计程车的产业利益。
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