京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据对智慧城市交通意义非凡 仍面临五大难题-数据分析师考试
日前,在2015中国智慧城市国际博览会上,来自台湾的科技公司高层透露“台湾政府在将近九年前就开始规划所谓的大的交通数据云,用数据来管理整个交通出行。比如通知你从A到B大概走多少时间,这个时间给你选择走西会更快或者更慢一点,通过这种模式来做。”在公共交通部门,张及人称台湾已经全面做到了公车到站提醒,准确率在96在97%。“这样大家坐公交时不会浪费时间,能合理地安排自己的出行计划。”在出租车和商用车方面,“台湾有一个服务厅,可以清楚地告诉调度公司,在某个天气、时间、路口会有比较多乘客,只要买了这个服务,系统会高速你客人在哪里,这就是大数据做的应用。
大数据之于智能交通意义重大
智能交通建设和运营的过程中,从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB级别,并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”,但按照相关规定,需要对数据进行有期限或无期限的保存,这无疑给用户在存储成本上带来压力,而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用,很好地解决了行业用户的此类问题,给用户带来经济效益,同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。
大数据之于智能交通的意义,可以解决跨越行政区域的限制,实现数据信息的共享,在信息集成优势和组合效率上,有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。
大数据支撑智能交通发展仍面临五大难题
随着移动互联网、大数据、车联网等技术越来越多地渗透到交通领域,百姓的出行将越来越高效便捷,同时也有利于管理部门为社会提供更好的公共交通服务。借助移动互联网、云计算、大数据、物联网等先进技术和理念,将互联网产业与传统交通运输业进行有效渗透与融合,形成具有线上资源合理分配,线下高效优质运行的新业态和新模式。积极用好大数据技术来支撑交通运输行业科学决策。交通运输部正在推进开展行业信息资源整合,同时也与互联网企业开展合作,利用定位大数据和智能化分析技术,成为科学决策的技术支撑。
不过,大数据虽然支撑着智能交通的前行,但其发展道路上难免要历经磨难,从目前来看主要存在五个问题。
问题一:海量设备管理问题
随着系统规模扩大,前端设备点位增加,设备故障点也呈几何级数增长,管理人员仅忙于应付设备故障,无暇他顾。以电子警察系统为例,目前一、二线城市基本都实现了电警设备在重点路口、路段的全覆盖,建设规模均有上千台摄像机及相应的控制设备,由于各厂商产质量量良莠不齐,前端设备实际完好率不高。设备故障未暴露,或暴露但没有得到及时维护的现象非常严重,给业主造成了大量的投资浪费。
问题二:统一标准和技术规范
国内智能交通系统项目的建设先于行业统一标准的推出。在缺乏标准的条件下,许多地区的智能交通系统自成体系,缺乏应有的衔接和配合,标准互不统一。即便在城市内部,道路上的传感器标准也非常混乱,因为传感器设备生产企业缺乏统一的接口标准。标准和规范的混乱妨碍了交通数据的获取,从而无法进行交通流的分析和预测。在高速公路收费系统方面,各省或地区内建设的网络一卡通或不停车收费系统,也没有统一指导和标准,为将来的全国联网造成了困难。
问题三:系统可靠性与稳定性
智能交通系统复杂度和整合程度越来越高,而系统的健壮性却没有同步提高,往往有牵一发而动全身的问题出现。以某地级市为例,智能交通系统由近200台服务器和2千多台前端设备组成,包括信号控制、交通流量采集、交通诱导、电子警察、卡口等子系统,数据要和省级交管平台、区县级交管子平台、公安业务集成平台等系统相连。系统具有流程复杂、业务系统众多、客户端分散等等一系列特点。业主竭尽全力为了保证业务系统的正常运行,但还是经常出问题。系统及网络结构复杂是一方面,业务系统众多无法“照顾”过来才是最严重的问题。
问题四:数据源的质量
智能交通应用需要高质量的数据源,而目前设备长时间运行的性能得不到保证,数据质量不高限制了智能交通业务高水平的扩展应用。现代化的交通诱导和交通信号控制需要实时准确的交通流量数据以供交通状态判断以及短时交通预测使用。而由于目前系统健壮性不足,难以自行判断数据质量,从而使得交通诱导和信号控制系统不能发挥预期效用,从而影响了整体智能交通系统的投资价值。
问题五:信息安全问题
由于智能交通兼具交通工具带来的移动特性和通信传输所使用的无线通信两方面的特点,它也就集成了无线网和移动网两大类型网络的安全问题。然而,当前针对智能交通的研究还只是偏重于其功能的实现,忽略了其信息安全问题。实际上,无论是从信息的收集、信息的传输、信息的处理各个环节,智能交通都存在严重的信息泄露、伪造、网络攻击、容忍性等安全问题,亟须受到人们的关注和重视。
结语:未来伴随着移动互联网、大数据、车联网等技术越来越多地渗透到智能交通,将会使我们的出行越来越便捷、高效、舒适。对于管理部门来讲,通过智能交通设施大数据分析预测出行规律和趋势,科学安排各项保障工作,为全社会提供更好的公共交通服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06在数据驱动的建模与分析场景中,“数据决定上限,特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后,往往难以直接支撑模 ...
2026-01-06在Python文件操作场景中,批量处理文件、遍历目录树是高频需求——无论是统计某文件夹下的文件数量、筛选特定类型文件,还是批量 ...
2026-01-05在神经网络模型训练过程中,开发者最担心的问题之一,莫过于“训练误差突然增大”——前几轮还平稳下降的损失值(Loss),突然在 ...
2026-01-05在数据驱动的业务场景中,“垃圾数据进,垃圾结果出”是永恒的警示。企业收集的数据往往存在缺失、异常、重复、格式混乱等问题, ...
2026-01-05在数字化时代,用户行为数据已成为企业的核心资产之一。从用户打开APP的首次点击,到浏览页面的停留时长,再到最终的购买决策、 ...
2026-01-04在数据分析领域,数据稳定性是衡量数据质量的核心维度之一,直接决定了分析结果的可靠性与决策价值。稳定的数据能反映事物的固有 ...
2026-01-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,数据读取是连接原始数据与后续分析的关键桥梁。如果说数据采集是“获 ...
2026-01-04尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level III 考试大纲将于 2025 年 12 月 31 日实施重大更新,并正式启用,2026年3月考 ...
2025-12-31“字如其人”的传统认知,让不少“手残党”在需要签名的场景中倍感尴尬——商务签约时的签名歪歪扭扭,朋友聚会的签名墙不敢落笔 ...
2025-12-31在多元统计分析的因子分析中,“得分系数”是连接原始观测指标与潜在因子的关键纽带,其核心作用是将多个相关性较高的原始指标, ...
2025-12-31对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,高质量的数据是开展后续分析、挖掘业务价值的基础,而数据采集作为数据链路的 ...
2025-12-31在中介效应分析(或路径分析)中,间接效应是衡量“自变量通过中介变量影响因变量”这一间接路径强度与方向的核心指标。不同于直 ...
2025-12-30数据透视表是数据分析中高效汇总、多维度分析数据的核心工具,能快速将杂乱数据转化为结构化的汇总报表。在实际分析场景中,我们 ...
2025-12-30在金融投资、商业运营、用户增长等数据密集型领域,量化策略凭借“数据驱动、逻辑可验证、执行标准化”的优势,成为企业提升决策 ...
2025-12-30CDA(Certified Data Analyst),是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,源自中国,走向世界,面向全行业的专业技能认证,旨 ...
2025-12-29