交通大數據到底該

㈠ 大數據對交通行業有什麼作用

第一，為用戶提供服務內容越來越精準。有賴於基於大數據的交通路網動態分析，為用戶提供了出行的實時方案選擇。

第二，交通通行效率越來越高。這也有賴於各種各樣的互聯網感知器，對復雜天氣、事故、各種突發事件的實時分析，使得交通管理部門掌握了更多的交通狀況，及時做出反應。

第三，現場人工執法越來越少。有賴於基於大數據的行為分析，交通執法的事情都變成一個事後的非現場的執法。

第四，交通服務自動化程度越來越高。移動支付和各種自動化設備的應用，自助服務和無感服務普遍應用。

第五，交通主管部門的決策越來越科學。政府對重大政策的制定和推出越來越依賴於對交通行為的分析，最典型的就是廣州限外地牌照這件事情，專業機構通過數據分析發現廣州道路擁堵的症結。

㈡ 交通銀行如何應對大數據

交通銀行要學會「走出去」以應對大數據。
拓展資料：
在「大數據時代」，銀行所面臨的競爭不僅僅來自於同行業內部，外部的挑戰也日益嚴峻。互聯網、電子商務等新興企業在產品創新能力、市場敏感度和「大數據」處理經驗等方面都擁有明顯的優勢，一旦涉足金融領域，將對銀行形成較大的威脅。日前，互聯網公司阿里巴巴已開始在利用大數據技術提供金融服務，通過其掌握的電商平台阿里巴巴、淘寶網和支付寶等的各種信息數據，藉助大數據分析技術自動判定是否給予企業貸款，全程幾乎不用出現人工干預。這種基於「大數據」分析能力的競爭優勢已明鮮顯示了這種威脅的現實性和急迫性。

數據將是未來銀行的核心競爭力之一，這已成為銀行業界的共識。應該說，銀行對於傳統的結構化數據的挖掘和分析是處於領先水平的，但一方面銀行傳統的資料庫信息量並不豐富和完整，如客戶信息，銀行擁有客戶的基本身份信息，但客戶其他的信息，如性格特徵、興趣愛好、生活習慣、行業領域、家庭狀況等卻是銀行難以准確掌握的;另一方面對於多種異構數據的分析是難以處理的，如銀行有客戶的資金往來的信息、網頁瀏覽的行為信息、服務通話的語音信息、營業廳、ATM的錄像信息，但除了結構化數據外，其他數據無法進行分析，更談不上對多種信息進行綜合分析，無法打破「信息孤島」的格局。也就是說，在「大數據時代」，銀行的數據挖掘和分析能力嚴重不足。

㈢ 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。

㈣ 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。

㈤ 如何運用交通大數據智慧出行

2015年兩會上，「大數據（big data）」一詞首次寫入政府工作報告。在交通領域，大數據一直被視作緩解交通壓力的技術利器。應用大數據有助於了解城市交通擁堵問題中人的出行規律和原因，實現交通和生活的和諧，提高城市的宜居性，為政府精準管理提供基於數據證據的綜合決策。

隨著手機網路、全球定位系統（global positioning system，GPS）/北斗車載導航、車聯網、交通物聯網的發展，交通要素的人、車、路等的信息都能夠實時採集，城市交通大數據來源日益豐富。在日益成熟的物聯網和雲計算平台技術支持下，通過城市交通大數據的採集、傳輸、存儲、挖掘和分析等，有望實現城市交通一體化，即在一個平台上實現交通行政監管、交通企業運營、交通市民服務的集成和優化。

㈥ 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。