您可能想知道这“似乎”是如何侵犯司机的私生活的

然而，优步对其收集的信息来源非常透明。在美国针对客户和司机的隐私政策中，它写道：“优步以匿名和汇总的形式使用您的个人数据，以密切监控其服务的功能。最常用的分析模式并确定我们应该在哪里提供或集中服务. 我们可能会与第三方共享此信息以进行行业分析和统计。”

虽然数据滥用的危险一直潜伏在 Uber 周围，但从收集这些匿名和汇总数据中获得的见解很有价值。优步使用数据来预测从客户等待时间到建议司机在哪里停车以利用最具竞争力的价格和最多客户的一切。所有这一切对司机和客户都是实时发生的。

供需监控
Uber 对数据的最大用途之一（也可能是乘客最令人沮丧的数据用途）是价格上涨，这是 Uber 称为“Geosurge”的模型。如果您赴约迟到或需要在繁忙的街区叫车，请准备好支付双倍的费用。2011 年，在纽约除夕，1 英里（1.6 公里）的车程从 37 美元涨到 135 美元。

这种灵活定价类似于酒店或航空公司采用的定价策略：费率和税收通常在假期或周末增加。但不同的是，优步是根据交通情况、供需情况进行实时预测。Uber 甚至为这种定价方式申请了专利。

Uber 并不是为了赚更多的钱而一直使用“Geosurge”。相反，该公司使用科学数据来分析价格上涨对客户的短期和长期影响。
在短期内，突然的价格上涨会显着影响需求量，而长期价格上涨可能是留住或失去客户的关键。客户对价格上涨的敏感度如此之高，因此优步考虑应用机器学习算法。

机器学习是一种能够自动建立分析模型的数据分析方法。使用迭代算法，机器学习允许计算机找到未明确编程的隐藏的有价值信息。应用机器学习来预测哪里的需求会增加，让司机可以最充分的准备满足这个需求和相应的价格，这样高峰时段涨价的现象就会明显减少。。优步明白，要获得并留住客户和司机，它需要以创新的方式处理数据。

优步通过在内部构建无数数据系统来做到这一点，从 Argos，它在发生重大盗窃事件 拉脱维亚 WhatsApp 号码列表 时监控数百万个系统交互、测量和警报，再到 Gurafu，这是一种帮助司机的工具 司机实时拥有更好、更安全的路线. 这些系统也适用于新的 Uber 服务，包括 UberPOOL 和 UberEATS。



然而，需要注意的是，不同城市的供需数据并不相同，因此优步工程师设计了一种方法来创建城市的“脉搏图”，以连接司机和通勤者，从而更高效地乘车。如果您认为所有大城市都一样，请再想一想。看看纽约和伦敦的图表：

2 优步数据使用
优步使纽约和伦敦的供需数据直观化

该图显示了优步在纽约和伦敦一周内的行程。
乘客在晚上进出纽约，而在伦敦，亮点表明夜间出行的高度集中。这表明优步在一个城市有效的做法在另一个城市可能行不通。