Analiza korytarza

Kraków Główny Warszawa Centralna

Analiza na żywo

Kwiecień 2026

Tania
Typowa
Droga
PON
WT
ŚR
CZW
PT
SOB
NIE
30
31
1
49
2
79
3
129
4
89
5
89
6
49
7
55
8
55
9
79
10
139
11
89
12
95
13
49
14
55
15
49
16
79
17
149
18
129
19
89
20
55
21
49
22
49
23
79
24
159
25
99
26
95
Powrót →
Wyjazd ↓
15 kwi
16 kwi
17 kwi
18 kwi
19 kwi
20 kwi
12 kwi
124
PLN
158
212
189
158
124
13 kwi
108
PLN
124
189
212
168
124
14 kwi
158
144
189
245
189
124
15 kwi
245
212
268
289
212
189

Ceny za podróż w obie strony, 2. klasa. Kliknij komórkę, aby wybrać daty.

Rekomendacja
KUP TERAZ
Ceny raczej nie spadną dalej
15% poniżej średniej

Analiza predykcyjna

Najniższa aktualna 108 PLN
Średnia na korytarzu 128 PLN
Przewidywane minimum 105 PLN
Pewność modelu 85% — Wysoka

Opartye na 1 240 historycznych obserwacjach dla tego korytarza. Poziom pewności podawany jawnie w celu zachowania zaufania analityka.

Alert ceny

Monitorowanych: 14 pociągów dziennie. Następny wzrost cen zazwyczaj następuje 4 dni przed odjazdem.

Uzasadnienie projektu

Źródło: Badanie 009 (Google Flights + Hopper UX)

  • Wizualizacja heatmapy (Hopper): Kalendarz używa kolorowych kafelków (zielony/żółty/czerwony) umożliwiających skan całego miesiąca w 2 sekundy. Zgodnie z filozofią Hoppera „kolor ważniejszy niż liczby".
  • Porównanie macierzowe (Google Flights): Siatka dat pozwala odkryć „najtańszy przedział" dla kombinacji dat wyjazdu i powrotu, przesuwając model myślenia z „stałych dat" na „najtańszą kombinację".
  • Rekomendacje narracyjne: Odznaki „Ceny 15% poniżej średniej" dają natychmiastowy kontekst. Wzorzec z Google — etykiety w języku naturalnym do interpretacji surowych liczb.
  • Ujawnienie poziomu pewności (Kayak): Jawny wskaźnik pewności 85% zapobiega ślepemu zaufaniu. Uznaje ograniczenia modelu przy zachowaniu wiarygodności.
  • Kotwiczenie horyzontowe: Nie tylko „Poczekaj" — dashboard sugeruje DLACZEGO i KIEDY ceny się zmienią, naprawiając typowy antywzorzec interfejsów predykcyjnych.
Mockup 17 — Siatka dat i najlepsza data podróży CORE

Co to pokazuje

Dwa tryby: kalendarz miesięczny (heatmapa cen per dzień) oraz macierz dat wyjazd × powrót, umożliwiająca odkrycie najtańszej kombinacji w stylu Google Flights.

Status danych

Dane symulowane. W produkcji: codzienny fetch przez daily_fetch.py —horizons; kolory kalendarza mapowane na kwantyle cen z bazy DB (tanie = Q1, typowe = Q2–Q3, drogie = Q4).

Nakład pracy

Umiarkowany — backend już zbiera dane horyzontalne (+1d do +90d). Frontend wymaga komponentu kalendarza z mapowaniem kolorów i siatki macierzy z filtrowaniem dat.

Rezonans z zarządem

Wysoki — format znajomy z podróży własnych (Kayak, Google Flights). Natychmiastowa odpowiedź na pytanie „kiedy najtaniej?", kluczowe dla decyzji o promocjach i planowania pojemności.

Moja rekomendacja

Włączyć jako drugą zakładkę w widoku korytarza. Widok macierzy silniejszy analitycznie niż kalendarz — domyślnie pokazywać macierz, kalendarz jako opcja uproszczona.

Kolejne kroki

Dodać filtr przewoźnika do kalendarza (RJ / IC / LEO). Wyróżnić „najlepszą datę" (najniższy percentyl) osobnym znacznikiem. Zaimplementować w komponencie React z TanStack Query.

System monitoringu rynku kolejowego · Prototyp 17 · Podgląd wewnętrzny