道路出行大数据

1. 交通出行大数据到底要分析什么

相数科技表示，交通出行大数据信息包含如：结合城市地理信息数据、车辆信息、停放监测、地理围栏等各类与交通相关的数据信息，经数据挖掘和深度分析，可以为城市规划及管理提供科学、有价值的数据参考。

2. 大数据在交通领域的应用

大数据在交通领域的应用可以改善城市交通拥堵情况、提高道路通行能力、降低交通事故发生率等，具体应用如下：

1. 交通流量预测：通过分析历史车流量数据和实时车辆位置等信息，可以预测未来的交通流量，进而实现交通信号灯控制优化或者路况导航提示。

总之，大数据在交通领域的应用为城市交通运输管理提供了更加准确、高效和科学的手段，从而有效解决了城市交通问题。

3. 大数据理论如何指导交通数据分析

随着城市交通的普及和进步，地面公交路线的设计对于城市公共交通发展有着重要意义，线路的合理性显得更加重要。那么核慎，如何能够利用城市交通产生的大数据，来评价交通体系的健康程度，从而优化服务，给用户带来更佳便捷的出行体验，是我们大数据从业者需要努力的方向。

地面公交路线的设计对于城市公共交通发展有着重要意义，线路的合理性显得更加重要。本文针对公交线路的合理性分析及相关问题进行研究，关于公交线路的合理性评价关键在于评价指标的选择和具体相关数据的调查和收集，公交非高峰期、上下班高峰期、周末高峰期乘车人数数据综合分。从而对公交服务进行合理评价。

首先，我们需要利用租氏耐数据，建立交通的综合评价体系，让我们能够有效的评价，并且发掘问题所在，这样才能够有目标的进行改善。那么，城市公交评价体系有哪些维度的数据指标，我们一起来看一下：

公交资源利用率

乘客口碑分析

公交运营成本

人均乘车时间

乘客平均出行时耗

非高峰期车辆满载率

站点覆盖率

有了这些评分指标，我们就可以对一个城市的公交体系进行健康分析，一旦总体得分下降，势必与其中部分指标息息相关，我们的决策者，可以根据情况调整管理方向，及时的改善公交服务。

便捷性评估维度

站点覆盖率：指公交线路全部停靠站点总数N个的覆盖面积与服务区域面积F值比，用于表示公交站点在公交服务区域内平均分布状况和反映居民接近公交站点的程度。显然，区域内站点覆盖率越高，便捷性就越好;

乘客平均出行时耗：指居民在交通行为中人均需要耗费的时间，反映了公交系统对居民生活的实际影响情况。当然乘客平均出行时耗越小，就说明公交线网对于居民而言便捷性越高。

高效性评估维度

车辆满载率：指运营车辆全天载运乘客的平均满载程度，反映了公交资源弊春的利用程度。很显然，车辆的满载率越高，公交系统的高效性体现越充分;

道路饱和度：饱和度越好，公交线路对道路资源的利用率越高。

公交效益评估维度

运营成本主要考虑公交车辆行驶的耗油量以及路线车型的大小，耗油量反映出公交车行驶路线的长短，从而反映公交线路的日常运营成本;

线路的非直线系数是指公交线路的实际长度与空间直线距离之比，非直线系数越小，

如何计算这些指标，我们需要统一一下：

非一线城市，交通建设良好情况下

非高峰期乘客平均出行时耗为t1=20.3分钟;

上下班高峰期乘客平均出行时耗为t2=21.0分钟;

周末高峰期乘客平均出行时耗为t3=30.5分钟。

直线系数为=公交线路的路线长为／起始站的空间几何距离

国家建议的公交标准如下：

乘客平均出行时耗应在20至60分钟之间;

非直线系数应在1.0至1.4之间

站点覆盖率应在0.25至0.5之间

车辆满载率应在0.25至0.5之间

车辆乘车人数规定在60人以内

根据数据结合计算公式，我们对照国家标准，就可以评估一个城市的公交服务到底是优，良，中，差四种评价中的哪一个了。

一旦出现了差评，那么我们管理者也可以根据指标判断是那方面出现了问题，及时的参与管控，提高服务质量。

4. 如何运用交通大数据智慧出行

2015年两会上，“大数据（big data）”一词首次写入政府工作报告。在交通领域，大数据一直被视作缓解交通压力的技术利器。应用大数据有助于了解城市交通拥堵问题中人的出行规律和原因，实现交通和生活的和谐，提高城市的宜居性，为政府精准管理提供基于数据证据的综合决策。

随着手机网络、全球定位系统（global positioning system，GPS）/北斗车载导航、车联网、交通物联网的发展，交通要素的人、车、路等的信息都能够实时采集，城市交通大数据来源日益丰富。在日益成熟的物联网和云计算平台技术支持下，通过城市交通大数据的采集、传输、存储、挖掘和分析等，有望实现城市交通一体化，即在一个平台上实现交通行政监管、交通企业运营、交通市民服务的集成和优化。