交通大數據流形

A. 大數據理論如何指導交通數據分析

隨著城市交通的普及和進步，地面公交路線的設計對於城市公共交通發展有著重要意義，線路的合理性顯得更加重要。那麼核慎，如何能夠利用城市交通產生的大數據，來評價交通體系的健康程度，從而優化服務，給用戶帶來更佳便捷的出行體驗，是我們大數據從業者需要努力的方向。

地面公交路線的設計對於城市公共交通發展有著重要意義，線路的合理性顯得更加重要。本文針對公交線路的合理性分析及相關問題進行研究，關於公交線路的合理性評價關鍵在於評價指標的選擇和具體相關數據的調查和收集，公交非高峰期、上下班高峰期、周末高峰期乘車人數數據綜合分。從而對公交服務進行合理評價。

首先，我們需要利用租氏耐數據，建立交通的綜合評價體系，讓我們能夠有效的評價，並且發掘問題所在，這樣才能夠有目標的進行改善。那麼，城市公交評價體系有哪些維度的數據指標，我們一起來看一下：

公交資源利用率

乘客口碑分析

公交運營成本

人均乘車時間

乘客平均出行時耗

非高峰期車輛滿載率

站點覆蓋率

有了這些評分指標，我們就可以對一個城市的公交體系進行健康分析，一旦總體得分下降，勢必與其中部分指標息息相關，我們的決策者，可以根據情況調整管理方向，及時的改善公交服務。

便捷性評估維度

站點覆蓋率：指公交線路全部停靠站點總數N個的覆蓋面積與服務區域面積F值比，用於表示公交站點在公交服務區域內平均分布狀況和反映居民接近公交站點的程度。顯然，區域內站點覆蓋率越高，便捷性就越好;

乘客平均出行時耗：指居民在交通行為中人均需要耗費的時間，反映了公交系統對居民生活的實際影響情況。當然乘客平均出行時耗越小，就說明公交線網對於居民而言便捷性越高。

高效性評估維度

車輛滿載率：指運營車輛全天載運乘客的平均滿載程度，反映了公交資源弊春的利用程度。很顯然，車輛的滿載率越高，公交系統的高效性體現越充分;

道路飽和度：飽和度越好，公交線路對道路資源的利用率越高。

公交效益評估維度

運營成本主要考慮公交車輛行駛的耗油量以及路線車型的大小，耗油量反映出公交車行駛路線的長短，從而反映公交線路的日常運營成本;

線路的非直線系數是指公交線路的實際長度與空間直線距離之比，非直線系數越小，

如何計算這些指標，我們需要統一一下：

非一線城市，交通建設良好情況下

非高峰期乘客平均出行時耗為t1=20.3分鍾;

上下班高峰期乘客平均出行時耗為t2=21.0分鍾;

周末高峰期乘客平均出行時耗為t3=30.5分鍾。

直線系數為=公交線路的路線長為／起始站的空間幾何距離

國家建議的公交標准如下：

乘客平均出行時耗應在20至60分鍾之間;

非直線系數應在1.0至1.4之間

站點覆蓋率應在0.25至0.5之間

車輛滿載率應在0.25至0.5之間

車輛乘車人數規定在60人以內

根據數據結合計算公式，我們對照國家標准，就可以評估一個城市的公交服務到底是優，良，中，差四種評價中的哪一個了。

一旦出現了差評，那麼我們管理者也可以根據指標判斷是那方面出現了問題，及時的參與管控，提高服務質量。

B. 大數據在智慧交通中起了哪些作用

大數據用於智能交通的積極意義
第一，大數據的虛擬性可以解決跨越行政區域的限制。交通大數據的虛擬性，有利於其信息跨越區域管理，只要多方共同遵照相關的信息共享原則，就能在已有的行政區域下解決跨域管理問題。
第二，大數據具有信息集成優勢和組合效率。大數據有助於建立綜合性立體的交通信息體系，通過將不同范圍、不同區域、不同領域的「數據倉庫」加以綜合，構建公共交通信息集成利用模式，發揮整體**通功能，這樣才能發現新價值，帶來新機會。例如氣象、交通、保險部門的數據結合起來，可高效率地研究交通領域防災減災;IC卡數據結合抽樣調查，能更快捷、更精確測得城市交通流分布狀況。
第三，大數據的智能性能較好的配置交通資源。通過對大數據的分析處理，可以輔助交通管理制定出較好的統籌與協調解決方案。一方面減少各個交通部門運營的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通資源的合理利用。如根據大數據結果確定多模式地面公交網路高效配置和客流組織方案，多層次地面公交主幹網路綠波通行控制以及交通信號自適應控制。
第四，大數據的快速性和可預測性能提升交通預測的水平。在對各個部門的數據進行准確提煉和構建合適的交通預測模型後，可以有效模擬交通未來運行狀態，驗證技術方案的可行性。而在實時交通預測領域，大數據的快速信息處理能力，對於車輛碰撞、車輛換道、駕駛員行為狀態檢測等實時預測也有非常高的可靠性。
第五，提高交通運行效率。大數據技術能促進提高交通運營效率、道路網的通行能力、設施效率和調控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量較大，而大數據的大體積特性有助於解決這種困境。
大數據的實時性，使處於靜態閑置的數據被處理和需要利用時，即可被智能化利用，使交通運行的更加合理。大數據技術具有較高預測能力，可降低誤報和漏報的概率，隨時針對交通的動態性給予實時監控。因此，在駕駛者無法預知交通的擁堵可能性時，大數據亦可幫助用戶預先了解。
第六，提高交通安全水平。主動安全和應急救援系統的廣泛應用有效改善了交通安全狀況，而大數據技術的實時性和可預測性則有助於提高交通安全系統的數據處理能力。在駕駛員自動檢測方面，駕駛員疲勞視頻檢測、酒精檢測器等車載裝置將實時檢測駕車者是否處於警覺狀態，行為、身體與精神狀態是否正常。同時，聯合路邊探測器檢查車輛運行軌跡，大數據技術快速整合各個感測器數據，構建安全模型後綜合分析車輛行駛安全性，從而可以有效降低交通事故的可能性。在應急救援方面，大數據以其快速的反應時間和綜合的決策模型，為應急決策指揮提供輔助，提高應急救援能力，減少人員傷亡和財產損失。
第七，提供環境監測方式。大數據技術在減輕道路交通堵塞、降低汽車運輸對環境的影響等方面有重要的作用。通過建立區域交通排放的監測及預測模型，共享交通運行與環境數據，建立交通運行與環境數據共享試驗系統，大數據技術可有效分析交通對環境的影響。同時，分析歷史數據，大數據技術能提供降低交通延誤和減少排放的交通信號智能化控制的決策依據，建立低排放交通信號控制原型系統與車輛排放環境影響模擬系統。

C. 千方科技是如何利用大數據「問診」暢通道路堵點的

千方科技為了打通城市交通「毛細血管」、大力緩解城市交通擁堵。所以，針對超大、特大城市科學治堵，打造了「大數據+全域交通綜合治理」的解決方案。千方科技通過梳理交通大數據，分析問題成因，「診斷」出區域內的交通痛點問題，然後再以大數據作為支撐，形成對不同場景的治理方法。

D. 交通互聯網數據包括

包括如下
如果對交通大數據進行分類，筆者認為可以分為「政務數據」、「運營數據」、「物聯網數據」和「互聯網數據」四大類。

E. 大數據，數據挖掘在交通領域有哪些應用

交通領域大數據分析和應用的場景會相當多，這裡面要注意兩點，一個是大數據本身的技術處理平台，一個是數據分析和挖掘演算法。具體場景當時寫過點內容，如下：
對於公交線路規劃和設計是一個大數據潛在的應用場景，傳統的公交線路規劃往往需要在前期投入大量的人力進行OD調查和數據收集。特別是在公交卡普及後可以看到，對於OD流量數據完全可以從公交一卡通中採集到相關的交通流量和流向數據，包括同一張卡每天的行走路線和換乘次數等詳細信息。對於一個上千萬人口的大城市而言，每天的流量數據都會相當大，單一分析一天的數據可能沒有相關的價值，而分析一個周期的數據趨勢變化則會相當有價值。結合交通流量流向數據趨勢變化，可以很好的幫助公交部門進行公交運營線路的調整，換乘站的設計等很多內容。這個方法可能很早就有人想到，但是在公交卡沒有普及或海量數據處理和計算能力沒有跟上的時候確實很難實際落地操作，而現在則是完全可以落地操作的時候了。
從單一的公交流量流向數據動態分析僅僅是一個方面，大數據往往更加強調相關性分析。比如對於在某一個時間段內公交流量和流向數據發生明細的趨勢變化的時候，這個趨勢變化的究竟和哪些潛在的大事件或其它影響因素的變化存在相關性，如何去分析這些相關性並做出正確的應對。舉個簡單的例子來說，當市中心區內的房屋租金持續增長的時候一定會影響到交通流的變化，很多人可能會搬離到更遠的地方去居住，自然會形成更多的新增公交流量和流向信息。在《大數據時代》裡面談到更多的會關心相關性而不是因果只是一個方面的內容，實際上往往探索因果仍然很重要，就拿尿片和啤酒的例子來說看起來很簡單，但是究竟是誰發現了這種相關性才更加重要，發現相關性的過程往往是從果尋因的過程，否則你也很難真正就確定是具備相關性。
其次就智能交通來說，現在的智慧交通應用往往已經能夠很方面的進行整個大城市環境下的交通狀況監控並發布相應的道路狀況信息。在GPS導航中往往也可以實時的看到相應的擁堵路況等信息，而方便駕駛者選擇新的路線。但是這仍然是一種事後分析和處理的機制，一個好的智能導航和交通流誘導系統一定是基於大量的實時數據分析為每個車輛給出最好的導航路線，而不是在事後進行處理。對於智能交通中的交通流分配和誘導等模型很復雜，而且面對大量的實時數據採集，根據模型進行實時分分析和計算，給出有價值的結果，這個在原有的信息技術下確實很難解決。隨著物聯網和車聯網，分布式計算，基於大數據的實時流處理等各種技術的不斷城市，智能的交通導航和趨勢分析預測將逐步成為可能。
還有一個在國外大片中經常能夠看到的就是實時的車輛追蹤，隨著智慧城市的建設，城市裡面到處都是攝像頭採集數據，當鎖定一個車輛後如何根據車輛的特徵或車牌號等信息，實時的追蹤到車輛的行走路線和位置。這裡面往往需要實時的視頻數據採集，採集數據的實時分析和比對，給出相應的參考信息和數據。這個個人認為是具有相當大的難度，要知道對於視頻流和圖像信息的比對和分析往往更加耗費計算資源，需要更長的計算周期，要從城市成千上萬個攝像頭裡面採集數據並進行實時分析完全滿足大數據常說的海量數據，異構數據，速度和價值等四個維度的特徵。基於車輛能夠做到，基於人當然同樣也可以做到，希望這類應用能夠逐步的出現，至少現在從硬體水平能力和技術基礎上已經具備這種大數據應用的能力。
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F. 大數據在交通領域的應用

大數據在交通領域的應用可以改善城市交通擁堵情況、提高道路通行能力、降低交通事故發生率等，具體應用如下：

1. 交通流量預測：通過分析歷史車流量數據和實時車輛位置等信息，可以預測未來的交通流量，進而實現交通信號燈控制優化或者路況導航提示。

總之，大數據在交通領域的應用為城市交通運輸管理提供了更加准確、高效和科學的手段，從而有效解決了城市交通問題。

G. 智慧城市公共交通大數據建設方案_智慧城市智慧交通

很好，之前中電數通打造的深圳龍崗區消防安全監管解決方案橡族，在龍崗地區實施後，今年上半年龍崗的接報火警已經同比降了七成，盯帆說明提供的方案確實起到凱如雹了作用。

H. 互聯網+交通」 大數據時代下的智能交通

互聯網+交通」：大數據時代下的智能交通
早上十點，張先生准備從位於城南的公司出發去城北的咖啡廳見客戶。出發之前，他打開手機導航APP，選擇了一條車流量最少、交通狀況最好的出行線路。二十分鍾後，張先生順利抵達目的地。令他感到舒心的是，咖啡廳附近新建了停車場，以往他可是因為有急事卻找不到停車位吃了好幾次罰單。和客戶寒暄的過程中，張先生得知客戶這次沒開車，而是選擇了打車軟體，原本40元的車程，他只花了十幾元。
如今，越來越多的人和張先生一樣感受著智能交通帶來的便利。但是他們可能並不知道，經常遇到的攝像頭、電子卡口、電子警察等系統，它們在保障城市安全、維持交通秩序的同時，也在不斷產生大量數據信息，不僅能夠節約時間，也能大大提高交通工具和道路的使用效率，減少能耗。
在「互聯網+」背景下，智能交通大數據技術的應用，不僅將「先知」逐漸變成現實，更建立起車、路、人之間的網路，通過整合信息，最終為人（車內的人和關注車內人的人）提供服務，使得交通更加智能、精細和人性；對管理者而言則大大提高管理者獲取數據的能力，提高他們的決策能力和管理交通的能力。
一、「互聯網+交通」的表現形式
2015年3月5日，李克強總理在政府工作報告中首次提出「互聯網+」行動計劃。互聯網與傳統行業的融合發展將從全流程上改造傳統行業，從而產生新的業態。互聯網與交通的碰撞也形成了「線上資源合理分配、線下高效優質運行」的新格局。
早在2011年底，「互聯網＋交通」已初見端倪。鐵路推出了網路訂購火車票的新舉措，讓百姓利用電腦、手機，通過網路，足不出戶就能買到火車票；民航行動更快，很早就實現了網路訂票，現在通過大數據分析，通過手機APP可實現手機購票值機、查看航班動態等功能；而大力推進高速公路ETC聯網發展，則是公路方面推進網路化的措施。此外，人們平日出行開車也越來越離不開導航系統、打車軟體。
1． 事前預判
我們在生活中，總會有感覺到交通不方便的地方，如飛機晚點、延誤，超級大堵車……如此這些，已經成為我們生活中習以為常的事情。交通永遠不會有發展到最完美的時候，人類會不斷提出新的要求以改善舒適度。
以出行高峰時段的交通擁堵為例，智能交通能夠提高人們出行的計劃性，通過他人的出行數據，預備出行者可以提早知曉不久後的某時段交通預計的流量情況，以此妥善安排自身的出行。其次，智能交通可以提高出行的可靠性，即例如甲要從A地去B地，必經路線的堵車已經無法避免，提高出行可靠性就在於可以通過智能交通的技術手段，根據以往同一時段該路線的交通狀況，預估同樣出行方式下將可能多耗費的時間。再者，智能交通應用在汽車上的自動避讓和制動等功能還可以在一定程度上提高出行的安全性。
總而言之，以智能交通的技術手段提高信息採集強度及採集量，並提高其數據處理水平，繼而把所得信息通過各種不同渠道傳送給每個有需要的人，智能交通正在提高整個交通系統的應變性和個人出行的應變性。
幾年前，海康威視已經布局大數據和雲計算，並在武漢市成立了大數據和雲計算研發中心。目前，海康威視已推出了大數據的初步應用，主要在三個方面：人臉數據的大庫檢索、海量卡口數據的高效檢索分析和案事件數據的分析。
大數據的魅力在於我們可以從數據中找規律，它能使原來的「事後檢索」變成「事前預判」。海康威視大資料庫檢索，可以做到將犯罪分子人臉、作案車輛等特徵圖片放進視頻圖像庫里進行搜索比對，尋找犯罪嫌疑人的蹤跡。
例如，在南方某座特大城市，針對某系列案件，警方運用海康威視的大數據技術，通過大量信息的檢索、比對和分析，發現嫌疑人每次作案前均會到某個地方落腳的規律。當地警方提前在落腳點布防，成功抓獲了准備再次作案的嫌疑人。基於大數據的雲計算搜索，就像網路搜索關鍵詞一樣迅速找到想要的東西，不需要像從前一樣由多名警察一幀一幀盯著事發地點的監控錄像，尋找作案嫌疑人。
大數據還必須做到「秒級響應」，反應遲緩的話，大數據也就失去了價值。海康威視在多個城市的電子卡口系統中應用了大數據技術，在上百億條車輛記錄中快速搜索，幾秒鍾甚至零點幾秒鎖定結果。在此基礎上，可以更好地實現如套牌車輛研判、跟車關聯分析、違法多發時間和地點研判、交通流量分析和交通誘導等應用。
2． 調整更改
在傳統的規劃過程中，設計部門根據對現狀的判斷和經驗的積累，容易對交通項目進行個人意志和團隊意志的主觀操作，更有某些小型設計單位採用閉門造車的方式進行拿來主義的設計，這與規劃的本職形成嚴重對峙，更不符合互聯網+時代下對大數據應用的渴求。
對於城市管理者或是城市交通管理者、公路交通管理者，智能交通是幫助提高其管理的技術手段，大大提高管理者獲取數據的能力，提高他們的決策能力和管理交通的能力。
舉個最簡單的例子，道路的渠化由交通設計院規劃設計，然後施工建設。然而道路及其周邊區域的情況不是一成不變的。隨著城市的發展，道路起初的設計可能無法滿足市民的實際需求。比如城北新建了一個工業園區，那早高峰往北面上班的車會明顯增多，同時晚高峰從城北返城的車會增多。這時之前設計的道路顯然不足以滿足市民的需求，道路再次設計成潮汐車道或者是可變車道均可提升道路的通行能力，滿足市民的需求。但是二者如何選擇，抑或兩個方案一起實施，一直是困擾交通管理者的一件事情。這時，道路上安裝的電子警察、卡口和視頻檢測器所採集的過車信息和車流量數據就可以為道路的渠化提供有用的信息。
再舉個例子，城市交通中，大家最熟悉的是紅綠燈。有些城市的紅綠燈裝有信號控制系統，在所有道路資源都充分使用的條件下，紅綠燈的轉換頻率只能按時間分配，不可能讓路上的車輛變少，然而合理的紅綠燈配時可以讓道路的通行率大大提升。前端信號機配備有車檢板，支持地埋線圈的接入，同時也可以通過視頻檢測器，實現控制區域內車流量、佔有率、車速、排隊長度等交通參數的採集、處理和存儲。交通信號控制系統可根據前端獨立的車輛信息來直接調整對應信號燈的綠信比，也可根據區域整體的車流狀況對信號燈配時方案進行針對性的區域協調。同時這部分交通參數信息也可提供到其他相關聯的交通管理系統使用。比如通過大數據採集分析和交通模擬，進行區域的信號協調控制。
3.分析應用
對交通出行的大數據進行分析總結可以得出不同城市的相互聯系強度、城市流動人口的來源，指導城市對外交通建設；能夠分析出城市交通現象與重要事件之間的關系，有效預防下次突發事件造成的交通壓力；大數據能夠形象地反映居民的出行路徑、偏好，總結出居民的出行習慣從而為第三方服務平台提供參考，加快推進交通運輸由傳統產業向現代服務業轉型升級。
智能交通綜合管控平台存儲了大量的交通數據信息，如何有效充分地利用這些信息將非常重要。通過對平台存儲的數據進行智能研判分析，獲得一些潛在有價值的數據和信息，為交通管理、刑偵稽查提供重要的線索和數據信息。
比如案件刑偵分析時，某些車輛行駛軌跡可能會成為重要線索。平台行車軌跡分析功能可以輸入關注車輛號牌，選定關注的時間段，進行分析。分析結果會以列表的方式呈現在列表中按照時間先後順序顯示該車輛在此時間段內的所有過車信息。如果平台部署了電子地圖模塊。可在電子地圖模塊展現車輛行車軌跡分析結果展示，並在地圖按照車輛行駛的時間和空間順序，在地圖中描繪車輛行駛軌跡。
同時，目前機動車數量的激增，機動車車輛牌照無法憑借肉眼觀察直接判定車輛號牌真偽、套牌與否。出現部分車主為了逃避交通違法處罰，甚至進行其它不法活動時為了躲避刑偵緝查，而使用假牌和套牌的手段。智能交通綜合管控平台使用車牌識別技術，採集經過監測點車輛的信息，如車牌號碼、車身顏色、車輛類型、出現時間，根據創建的套牌分析模型，實時自動完成套牌嫌疑車輛的檢測和報警，可有效打擊使用套牌車輛的行為。
而在治安監控中，外來車輛初次入城信息將會成為外地車輛流竄作案的重要線索。可利用卡口、電子警察對車輛採集進行數據信息，可在指定時間段內，對首次經過指定路口的車輛進行查詢展示，此功能配合城市卡口包圍圈、城際卡口、電子警察採集的數據信息將發揮更大的作用。
現在在很多一二線城市，由於計程車在高峰時期供不應求，催生出了很多非法營運車輛。這些車輛雖然在一定程度內可以方便大眾的出行，但是由於其無監管部門，對於民眾的生命和財產有一定的安全隱患，而此類車輛很難從常規車輛中分辨出來。針對這類情況，可引入車輛積分制度，對符合積分細則的車輛進行積分，例如在本地案件多發地區的車輛進行高積分規則，每抓拍捕獲一次積3分，對相對涉案車輛較少地區的車輛，每次抓拍捕獲積1分。在研判中可按一定時段檢索分值排列靠前的車輛，納入視線，進行重點管控，並從中發現相關線索。積分細則可由相關部門的業務實際應用進行設定，積分細則後期可進行添加和修改，積分實行累加制，不設上限。同時可以對於重點監控區域，如學校、銀行、醫院、廣場、娛樂場所（廣場、KTV等），可以有針對性的對重點區域的卡口/路口某些時段內的車輛進行分析和觀察，分析出這些區域內頻繁出入的車輛、按照次數從高到低排行顯示車輛的詳細抓拍識別信息。對頻繁出入車輛進行關注，從而起到預警作用。
交通管理部門如何保證交通安全、交通秩序是一個重要的任務。在有限警力的條件下如何達到管理交通安全的目標，警力有的放矢的調動安排將非常重要。智能交通綜合管控平台對交通數據進行研判分析，可將違法多發地點按照違法次數從高到低的次序顯示排名靠前的違法多發地點，為交通管理部門的警力調動安排提供參考信息。為了在有限警力的條件下達到管理交通安全的目標，保證警力在最合適的時間出勤。智能交通綜合管控平台對交通數據時間特點進行分析研判，可將違法多發時段分析出來，並按照違法多發時段的違法次數排序，顯示違法多發時間段，為交通管理部門警力調度提供參考。
二、「互聯網+交通」在國內的應用
杭州市建立了「一個中心、三個系統」即交通指揮中心、交通管理信息系統、交通控制系統和交通工程類信息系統。杭州市交警支隊還實行了集中調度指揮和交通信息預報制度，在市區主幹路、主要交叉路口實行分級預警和干預機制，重點解決早晚高峰、節假日重要時段的路面交通問題。
各城市交管部門一直在探索優秀的勤務模式，以最少的警力、最小的行政成本，獲得最好的交通管理效果和最大的社會效益。杭州市通過改變交警的傳統路面巡邏執勤模式，通過交警支隊視頻作戰室、交警大隊分指揮室和交警中隊數字勤務室三級指揮系統的網路巡邏執勤模式，結合路邊重點巡邏，實施「上下聯動」機制，實現「桌面就是路面」，使科技應用直達基層民警，提升了交通管控效能，擴大了路面管理的覆蓋面，加大了路面管理的密度和力度，提高了應對交通擁堵、交通事故等交通突發事件的快速反應能力，減少了道路交通事故和交通違法行為，提高了道路通行能力，緩解了交通擁堵，確保了城市道路交通的安全、暢通、有序。
三、「互聯網+交通」的發展趨勢
首先，要大力發展綠色、便捷、高效、經濟的公共交通。通過智能交通技術手段提高公共交通系統的服務水平，引導城市居民出行方式的轉變。
其次，以智能交通技術提升道路交通管理水平，提高城市道路體系的綜合利用效率。
再次，優化區域交通組織，以先進的交通管理手段如先進的交通信號系統、交通誘導系統、交通違法自動考量系統，減少路口延誤、排隊等候，使得道路通暢、規范停車場管理等關鍵環節。
當前我國城市交通發展處於挑戰和機遇並存的關鍵歷史階段。一方面，隨著城鎮化、機動化的持續快速發展，城市交通擁堵加劇、污染嚴重、事故頻發，面臨嚴峻挑戰；另一方面，我國城市出在老城改造、新城建設的城市大發展時期，是實現生態城市、綠色交通的最佳時機，可以通過「互聯網+交通」的融合發展，通過智能交通實現我國城市綠色交通系統建設的跨越式發展。

I. 交通大數據是指什麼

1、跟交通信息有關的所有數據整合到一起（比如車輛信息、地圖信息、人員信息、違規違章、記錄信息、酒鏈飢駕等等），形成一個數據鏈，這樣的就是交通大數據。
2、大數據（bigdata），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模棚燃返式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
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J. 交通出行大數據到底要分析什麼

相數科技表示，交通出行大數據信息包含如：結合城市地理信息數據、車輛信息、停放監測、地理圍欄等各類與交通相關的數據信息，經數據挖掘和深度分析，可以為城市規劃及管理提供科學、有價值的數據參考。