瞄准民众出行“最后一公里”的痛点，共享单车应运而生。得益于各路资本的杀入，共享单车实现了井喷式发展，如雨后春笋般兴起的各类共享单车，鱼贯而入各大街小巷，而其中当属摩拜与ofo发展势头最为迅猛。那么作为共享单车市场一南一北的割据，在这场无硝烟的用户抢夺之战，谁将最后胜出呢? 在等待时间告诉我们答案的同时，不妨和泰一数据先来探探秘~~
橙黄之战谁主沉浮?
共享单车从兴起到发展至今，最多的时候有超20余家企业淘金。在经过一年多的市场洗牌后，ofo与摩拜凭借各自背后雄厚资本的不断注入、独具优势的运作方式、起步领先等原因脱颖而出并成为共享单车南北割据市场的领头羊。
摩拜单车兴起于车水马龙的上海，ofo孕育于书卷清香的北大校园。两位创始人不止性别不同，背景也是大相径庭。摩拜单车胡炜玮有着十余年的汽车行业从业经验，不是技术出身，是“文艺女青年”的定性，以坚持不懈的创新理念催发了摩拜的诞生。而ofo创始人戴威则是从热爱中长途单车骑行开始转向解决用户的短途出行痛点，首创无桩共享单车模式，从而促成ofo在校园的孕育。
ofo与摩拜虽然都是解决“最后一公里”的出行痛点，但两者最初的用户定位是不同的。ofo诞生于北大校园，更多考虑的是学生出行的便利性， 因而ofo初期的车型简洁、轻便，性价比高。依托于庞大的学生用户群体，ofo迅速打响知名度，进入高速发展期。摩拜一开始就进入社会市场投放，因而对社会群体的消费特征有更高的把握度，领先使用智能锁和GPS定位光板，虽然单车制造成本更高，但是维护及运营成本低于ofo。
得用户者得天下，谁将笑到最后且看广大用户的选择!
据数据统计，ofo目前已经覆盖包括北上广沪江浙等重要省份的33个城市，已是摩拜的1.4倍。摩拜自然不甘落后，据摩拜提供的数据显示，摩拜在抢占共同城市市场份额的同时，正布局覆盖全球100多个城市的计划。
融资情况对比
以目前的融资情况来看，作为共享单车行业最具潜力的两家企业，资本市场对两者都保留良好的评价。虽然融资的轮数不一致，但融资的总金额近似，均获得5亿美元以上融资总额。
随着ofo接入支付宝端口，摩拜入驻微信九宫格，这场共享单车无硝烟的火拼，逐渐衍变成背后两大巨头微信与支付宝的大战，吃瓜群众又可以免费观赏一场激烈大战。
通过对比ofo与摩拜在百度的舆情搜索指数，可以看出两者大部分周期都在你追我赶，不分上下。其中凸起部分与各自获得相关融资及开展战略合作，有一定关系。
舆情搜索指数对比
ofo与摩拜激战正酣，吃瓜群众在押宝谁将胜出之时，各地政府以迅雷不及掩耳之势相继出台有关规范和整顿共享单车混乱市场的新政策：
4月21日,《北京市鼓励规范发展共享自行车的指导意见<试行>》,《意见》公开征求意见，明确共享单车不能无序发展，区级政府应设定辖区最大投放数量，对共享单车总量进行控制。
无独有偶，4月25日，杭州市公安局、市交通运输局、城市管理委员会和杭州西湖风景名胜区管委会四大部门联合发出公告，五一期间，严控共享单车进入景区。
系列政策的出台和颁布，预示着政府以政策法规来整顿共享单车混乱市场的开端。
拨开云雾见月明——大数据助力共享单车市场整顿
共享单车相比城市公共自行车的明显优势是取消了“停车桩”，取消了对单车统一停放、统一入锁的要求，将单车变成随用随骑、随停随锁的“共享用品”。但离开了固定车桩的统一停放和管理，仅仅依靠人们自觉意识，给共享单车的市场监管带来了很大的问题——“公车私用”、密码破解、车辆被盗、随意停放造成道路围堵等状况频发。
据比达咨询预测，2017年，共享单车市场用户规模将继续保持大幅增长，年底或达5000万用户规模。用户规模的激长，将会给共享单车市场带来更大的挑战。无论是ofo、摩拜及其他单车企业，都需要审视自身，直面当下问题。
综观共享单车市场，几乎所有的共享单车企业都是互联网科技类企业。区别于传统以量产为优势的单车生产企业，这些互联网科技公司，自身拥有创新的互联网思维，海量积累的用户数据。
这些日积月累的用户数据，通过大数据技术汇聚和分析，精确描述单车市场的实时状况：哪些地区堆积了大量的单车，可能造成的拥堵;哪些地区容易发生丢失车辆、车辆破损率高;通过大数据统计建立信用连带机制，更好地防范车辆的丢失和破损;大数据为共享单车市场整顿提供科学依据，帮助共享单车市场拨开云雾见月明。
决战单车之巅——大数据洞察用户千百度
共享单车本着解决民众“出行最后一小时”痛点而诞生，是为居民和城市解决交通问题而不是制造新的问题，用户是其存在价值的衡量者。泰一数据认为，不管是ofo还是摩拜，最终胜出者都应以满足用户的需求为根基。单车作为最轻便和最环保的交通工具，用户的需求是不断变化的，只有以用户为核心，利用大数据实时分析市场变化，深度挖掘用户不断变化的需求，契合用户未来消费升级后的个性化需求，才能建立良好品牌口碑，长立于不败之地。
将共享单车与大数据、人工智能等技术深度融合，准确捕捉、分析、预测用户骑行行为。通过汇聚和精准检测车辆、骑行、停放、环境等众多数据，可以更精确地描述单车车轮下的城市，预测假期出行热点，为城市规划提供有效帮助。
