随着网络技术的发展,互联网越来越深入人们的日常生活中,近两年大热的共享经济的代表——网上约车服务,便是基于互联网的发展而兴起。人们在网上享受各种互联网带来的便利的同时,也留下了大量的有着高附加值的大数据,大数据时代正式来到我们的身边。以滴滴打车为例,每天都有数以万计的用户通过其专有的APP完成几千万次交易,在这些交易订单中我们可以发掘出在城市交通领域的重要信息。其中最显著的就是城市交通的供需问题,显性的表示为打车软件的用户在发出一笔订单的时候,会不会有司机及时接收订单。这个问题可以为我们合理的调配城市运力资源、合理设置公共交通设施提供一些借鉴。本文的主要研究思路就是通过研究滴滴打车上海市连续三周的订单数据,运用机器学习的方法,挖掘出订单中的隐形规律。文章的切入点选取的是主要预测在一天中某个时间段某片区域中所发出订单中没有被响应的数量。本文选择的统计方法是以决策树为基础的机器学习算法,它是由Breiman在2001年提出,在处理复杂多维数据方面表现的非常优秀,是现阶段非常流行的数据挖掘的方法。同时通过对打车软件在固定时间段固定区域的缺口预测,为城市交通建设的发展提供一些可行的思路,促进城市交通建设的良性发展,继续让人们的出行更加方便快捷!