日均单量、高峰时段、主要快递公司占比），作为校园物流基本盘的参考。
第二步：数据清洗与地理编码。
原始数据杂乱且存在噪声（如模糊的位置描述、重复或虚假订单、测试数据）。古民进行处理：
1.位置标准化：将“南三宿舍”、“二食堂”等文本描述，通过校园地图API（或手动建立的映射表）转换为经纬度坐标或地图上的精确区块。对于更模糊的描述（如“校内”），则根据任务类型和发布时间，结合物理观察，将其分配到最可能的区域（如午餐时段“代买”订单可能集中在商业街或食堂附近）。
2.任务分类与加权：将订单按类型分类（快递、外卖、文件、购物、其他），并为不同类型的订单赋予不同的“热度权重”。例如，一个“取大件快递”的订单，因其耗时耗力，其“热力”值可能相当于两个“送文件”订单。一个高悬赏的紧急订单，其“热力”值也相应提高。
3.时间切片：数据按小时、按工作日/周末进行切片分析。识别出一天中的明显高峰（如中午11:30-13:30的午餐外卖和快递高峰，傍晚16:30-18:30的晚餐及快递次高峰，晚上20:00-22:00的夜宵及急件小高峰）。
第三步：热力图生成与模式识别。
处理后的数据被输入到一个简单的热力图生成程序（使用Python的Matplotlib或Folium库），叠加在校园电子地图上。左屏上，代表不同时间切片的动态热力图开始轮播，或以时间轴动画形式播放。不同颜色（从冷蓝色到炽红色）代表了不同区域在单位时间内的“加权订单热度”。
通过持续观察和分析热力图，古民识别出几个关键模式：
1.清晰的“热区”与“冷区”：
??核心热区：校园内几个主要的快递集中点（近邻宝、菜鸟驿站）周边半径200米范围内，全天候呈现较高热度，尤其是中午和傍晚。这是“物流黑洞”，大量包裹在此聚集，产生海量的“最后一公里”取件需求。
??次热区：各宿舍楼群出入口、主要教学楼/图书馆门口、商业街两侧。这些区域是“任务发生地”或“交接地”，产生代买、送件等需求。
??脉冲
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