
“众创+大数据”破解“堵城”之困
8月25日,国内数字地图供应商高德发布的《2015年第二季度中国主要城市交通分析报告》显示:今年第二季度,全国重点城市拥堵排行榜中,国内“十大堵城”依次为北京、杭州、广州、济南、大连、哈尔滨、深圳、上海、重庆、成都。
而在去年第二季度的该份“榜单”中,上海则名列国内十大“堵城”之首。
这一年,上海做了什么,摘掉了最堵之城的“桂冠”?
治堵两大“法宝”奏效
翻开《2014年上海综合交通运行年报》,“堵”字当头令人心堵。如何“治堵”成了上海全城热点话题,也成为今年初上海交通工作会议的重中之重。
在“浓墨重彩”的治堵对策中,“公交优先”与“指数管理”成为其中的两个亮点。“公交优先”,对于各“堵城”来说,并不陌生,也是各大“堵城”共同的不二对策。
对于上海而言,不同的是把“公交优先”提升到创建“公交都市”的战略层面。今年以来,围绕全面推进“公交都市”创建,上海加快推进国家“公交都市”及区县“公交城区”创建工作:加快江湾-五角场城市副中心综合交通示范区建设,围绕大型居住社区、轨道交通新线等配套调整公交线路,把公交推到“最后一公里”,逐步形成“一线一路,区域成网”的格局。
而另一“法宝”,则是有点拗口的“指数管理”,即“由指标管理转变为指数管理”。具体的做法是,建立道路交通拥堵分级管理系统,应用大数据、信息化技术,形成以指数为支撑的精细化治堵机制;定期发布道路交通运行情况,针对拥堵和严重拥堵情况,综合采取优化公共交通、推动加强道路施工管理、强化通行管理等综合措施,缓解道路交通拥堵。
从最新出炉的“堵城榜”看,这些应对之策,有了明显的成效。
核心交通数据国内首开放
尝到“大数据治堵”甜头的上海,又把眼光盯向了“众创”智慧。日前,记者从上海市经信委、市交通委获悉,上海将首次向社会开放超过1000g交通信息数据,举办“上海开放数据创新应用大赛”(soda),希望通过“众创+大数据”,开发出“互联网+”新产品,破解交通难。
记者了解到,上海目前有15条轨交线、1377条公交线,日均客运总量超过1500万人次,再加上出租车和各类社会车辆,这个城市每时每刻都在产生海量交通数据。
但此前开放的24个与交通相关的数据集,基本都只包含静态数据——或者说是类似于路边监控摄像头位置、公交车首末班车时间、车管所地址等无需经常更新的数据,但究竟摄像头拍到了什么、停车场当时有几个车位、地铁车站即时人流量等动态信息,尚未公开。
上海市经信委相关负责人告诉记者,公共数据是城市宝贵的信息资源,它们的共享和开放,是信息化新发展的核心问题。要释放这些数据的真正价值,只能靠开放。此次上海对外开放的交通相关数据,就包括交通事故数据、出租车实时轨迹、公交与地铁列车运行情况、交通卡刷卡数据、全市交通拥堵指数、pm2.5浓度、降水量等等。这些数据中的大部分,在国内其他省区市还没有对外开放的先例。
民间智慧“众创”治堵
18日已开锣的“上海开放数据创新应用大赛”(soda)宣布,将面向全球征集改善城市交通和市民出行的数据可视化应用和解决方案。国内外“互联网+”好手通过初选后,就可接触到原本只有少数机构能接触的核心交通信息。从参赛方案中,有关部门将评出若干优秀方案予以重奖,并引导天使投资、孵化器对团队进行培育。
可以说,这是一个借助“众创+大数据”模式,解决城市管理问题的典型案例。2011年以来,英、美等多国也曾举办过类似的大数据应用活动,取得了非常好的效果。上海市经信委负责人表示,这次向全社会征集大数据应用创意、寻找交通解决方案的试点,实际上也是希望用数据开放的成效,倒逼一些部门打破数据藩篱。
众人拾柴火焰高,有关部门对民间智慧寄予厚望。上海交通主管部门以及轨交、公交、出租车企业,对这次“大数据众创”非常支持,期望有团队能运用大数据为上海治堵提供理想的优化方案,让上海在令人闹心的“堵城榜”中的名次,再往下掉掉。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16