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摘 要：作为城市的核心交通工具，公共交通的使用满意程度直接影响着人们对出行方式的选择，一个服务周到的公交系统也能够间接提高居民的幸福指数。文章采用青岛市黄岛区真情巴士集团近五个月的满意度问卷调查数据，利用SPSS对数据进行初步分析找出数据特性，依照相关性的高低作为评价依据赋以权重构建出模糊评价模型，寻找影响乘客满意度的关键因素，从而寻求提高满意度的方法，力图为营造一个和谐舒适的社会公共交通体系做出一定贡献。
关键词：公共交通 数据分析 满意度提升
一 、引言
本次满意度调查以青岛市黄岛区真情巴士集团2016年6月到2016年9月的五个月的满意度问卷原始数据为基础，利用SPSS对数据进行特征分析，找出数据分布的类型，进一步检验数据内部的一致性。在所有调查项目一致性良好的前提下继续应用数据进行相关性分析得出相关性矩阵，根据矩阵中相关性的大小采用模糊评价的基本原理对九个调查项目赋以不同的权重，将其作为依据来衡量乘客对于整个公交系统的满意度。
二、数据的处理
在数据应用方面，利用SPSS进行单样本的非参数检验，设置检验的显著性水平为0.05发现所有项目的数据均服从二项分布并得到了各项数据的均值与标准偏差（表1）。
三、数据分析过程
1.一致性检验。一致性检验的目的，是分析每位乘客对于所调查的项目认知是否一致，是否具有稳定性。一致性检验是决定数据是否可以应用的基础。针对二项分布的数据，在一致性检验的过程中选用了Cronbach's Alpha法由黄岛区真情巴士乘客满意度调查得到的可靠性统计表（表2）。
结果显示，分析的九项内容中有七项的α值在8.0以上从以上分析可以看出，参与调查的乘客对于同一项调查内容的认同程度十分接近，这就为进一步的相关性分析提供了数据基础。
2.相关性分析。应用相关性分析的目的，是找出问卷调查的项目中哪些与总体满意度的相关程度最为密切，这些关系密切的项目也就成为我们提高满意度的突破口。在相关性分析过程中，主要用到的是Pearson相关系数法，这是一种线性相关系数原理，衡量两组数据是否可以拟合在同一条直线上，它可以衡量定距变量之间的关系。相关系数用r表示，计算公式如下：
（公式3-2）
样本的简单相关系数一般用r表示，其中n 为样本量，分别为两个变量的观测值和均值。r 的绝对值越大表明相关性越强，要注意的是这里并不存在因果关系。就黄岛区真情巴士乘客满意度应用 Pearson相关系数法进行相关性分析得出的各变量与总体满意度的关系表（表3）。
3.满意度评价。根据上述分析结果建立模糊评价模型。首先将待评价的满意度体系的分值F作为解释变量，采用归一化的原理计算得到分值F：
公式（3-3）
其中Xi八个变量的取值为数据分析阶段的到均值与标准偏差中的均值。在模糊评价模型可以得出黄岛区乘客满意度的分值F=84.79，代表了现阶段黄岛区乘客对真情巴士的整体的满意度。
四、研究总结及改善建议
1.研究总结。本文针对黄岛区真情巴士的问卷调查数据进行了满意度评价，其中问卷调查的对象为社会各年龄段各职业的城市居民，数据真实有效且有较强的针对性。就现阶段的满意分值F=84.79我们可以推断，现阶段黄岛区居民对于真情巴士的总体服务算是比较满意，但仍留给真情巴士集团很大的提升的空间。
2.改善意见。首先，多数乘客还是认为车厢内比较拥挤，这就需要公交集团在客流量较大的时候减小发车间隔时间来减缓车厢的拥挤状况，同时安排其他时间发车间隔的合理性来提高乘客的满意度。其次，从满意度的相关性矩阵中可以了解到，乘客在乘坐公交车时对驾驶员的服务态度尤为关注。因此，提高驾驶员的服务态度也就成了提高满意度的关键所在。最后，针对黄岛地区特有的社会特点，其居住区与工作区有着较明显的区域分隔特征，在早晚高峰期会出现钟摆式交通，需要在进行车辆调度的时候根据人群聚集特征有针对的进行发车安排，实现合理化的安排调度。
参考文献：
[1]李均立，洪灿城.海口市公交车服务满意度调查分析[J].当代经济，2015（25）.
[2]杜强，贾丽艳.SPSS 统计分析从入门到精通[M].北京：人民邮电出版社，2011.
[3]吴喜之.应用回归及分类-基于R[M].中国人民大学出版社，2016.
[4][美]Frank J.Ohlhorst .大数据分析点“数”成金[M]. 王伟军、刘凯、杨光 北京：人民邮电出版社，2013.
[5]邵春福，魏丽英.城市交通调查[M].北京：北京交通大学出版社，2014.
[6]薛兴海，巩丽媛，倪亚洲，刘星昊.基于乘客满意度的公交服务水平模糊评价[J].科技和产业，2012（5）.
[7]彭晗，吴金妹，姚林曉.基于AHP-DEMATEL 法的公交换乘系统乘客满意度模糊评价[J].重庆交通大学学报（社会科学版），2014（1）.
[8]金宁.公共交通乘客满意度测评理论及实证研究[D].吉林大学，2009.
关键词：公共交通 数据分析 满意度提升
一 、引言
本次满意度调查以青岛市黄岛区真情巴士集团2016年6月到2016年9月的五个月的满意度问卷原始数据为基础，利用SPSS对数据进行特征分析，找出数据分布的类型，进一步检验数据内部的一致性。在所有调查项目一致性良好的前提下继续应用数据进行相关性分析得出相关性矩阵，根据矩阵中相关性的大小采用模糊评价的基本原理对九个调查项目赋以不同的权重，将其作为依据来衡量乘客对于整个公交系统的满意度。
二、数据的处理
在数据应用方面，利用SPSS进行单样本的非参数检验，设置检验的显著性水平为0.05发现所有项目的数据均服从二项分布并得到了各项数据的均值与标准偏差（表1）。
三、数据分析过程
1.一致性检验。一致性检验的目的，是分析每位乘客对于所调查的项目认知是否一致，是否具有稳定性。一致性检验是决定数据是否可以应用的基础。针对二项分布的数据，在一致性检验的过程中选用了Cronbach's Alpha法由黄岛区真情巴士乘客满意度调查得到的可靠性统计表（表2）。
结果显示，分析的九项内容中有七项的α值在8.0以上从以上分析可以看出，参与调查的乘客对于同一项调查内容的认同程度十分接近，这就为进一步的相关性分析提供了数据基础。
2.相关性分析。应用相关性分析的目的，是找出问卷调查的项目中哪些与总体满意度的相关程度最为密切，这些关系密切的项目也就成为我们提高满意度的突破口。在相关性分析过程中，主要用到的是Pearson相关系数法，这是一种线性相关系数原理，衡量两组数据是否可以拟合在同一条直线上，它可以衡量定距变量之间的关系。相关系数用r表示，计算公式如下：
（公式3-2）
样本的简单相关系数一般用r表示，其中n 为样本量，分别为两个变量的观测值和均值。r 的绝对值越大表明相关性越强，要注意的是这里并不存在因果关系。就黄岛区真情巴士乘客满意度应用 Pearson相关系数法进行相关性分析得出的各变量与总体满意度的关系表（表3）。
3.满意度评价。根据上述分析结果建立模糊评价模型。首先将待评价的满意度体系的分值F作为解释变量，采用归一化的原理计算得到分值F：
公式（3-3）
其中Xi八个变量的取值为数据分析阶段的到均值与标准偏差中的均值。在模糊评价模型可以得出黄岛区乘客满意度的分值F=84.79，代表了现阶段黄岛区乘客对真情巴士的整体的满意度。
四、研究总结及改善建议
1.研究总结。本文针对黄岛区真情巴士的问卷调查数据进行了满意度评价，其中问卷调查的对象为社会各年龄段各职业的城市居民，数据真实有效且有较强的针对性。就现阶段的满意分值F=84.79我们可以推断，现阶段黄岛区居民对于真情巴士的总体服务算是比较满意，但仍留给真情巴士集团很大的提升的空间。
2.改善意见。首先，多数乘客还是认为车厢内比较拥挤，这就需要公交集团在客流量较大的时候减小发车间隔时间来减缓车厢的拥挤状况，同时安排其他时间发车间隔的合理性来提高乘客的满意度。其次，从满意度的相关性矩阵中可以了解到，乘客在乘坐公交车时对驾驶员的服务态度尤为关注。因此，提高驾驶员的服务态度也就成了提高满意度的关键所在。最后，针对黄岛地区特有的社会特点，其居住区与工作区有着较明显的区域分隔特征，在早晚高峰期会出现钟摆式交通，需要在进行车辆调度的时候根据人群聚集特征有针对的进行发车安排，实现合理化的安排调度。
参考文献：
[1]李均立，洪灿城.海口市公交车服务满意度调查分析[J].当代经济，2015（25）.
[2]杜强，贾丽艳.SPSS 统计分析从入门到精通[M].北京：人民邮电出版社，2011.
[3]吴喜之.应用回归及分类-基于R[M].中国人民大学出版社，2016.
[4][美]Frank J.Ohlhorst .大数据分析点“数”成金[M]. 王伟军、刘凯、杨光 北京：人民邮电出版社，2013.
[5]邵春福，魏丽英.城市交通调查[M].北京：北京交通大学出版社，2014.
[6]薛兴海，巩丽媛，倪亚洲，刘星昊.基于乘客满意度的公交服务水平模糊评价[J].科技和产业，2012（5）.
[7]彭晗，吴金妹，姚林曉.基于AHP-DEMATEL 法的公交换乘系统乘客满意度模糊评价[J].重庆交通大学学报（社会科学版），2014（1）.
[8]金宁.公共交通乘客满意度测评理论及实证研究[D].吉林大学，2009.