京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
国庆出行之路这么堵,大数据为何失灵
如今大数据被赋予了神一样的能量,好像只要是大数据当道就可以解决一切难题。这种想法显然不对,即便大数据可以帮助我们了解的更多,也不能预测到我们想象中的程度。
智能手机已经很普及,大多数的人们都拿着具有定位功能的手机,而4G网络又是这样的覆盖广泛,以至于我们每个人的行动时时刻刻都被运营商、互联网应用提供商所“监控”,这些数据被整合脱敏之后可以成为大数据分析的基本信息来源,从而为交通和出行提供管理上的帮助。
媒体报道,2006年,斯德哥尔摩与IBM合作,在通往市区的18个路段安装了传感器和照相机。搭载了感应装置的汽车在通过该路段时,系统会自动识别该车辆,并对其征收通行费。没有搭载感应装置的汽车通过该路段时,系统会自动识别照相机拍摄的车头照片上的车牌号码,确认汽车所有者,并对其征收通行费。该系统实施后,斯德哥尔摩市区交通量降低了25%,二氧化碳排放量减少了14%。
我们很多人都乐观的估计,主要信息足够,通过大数据分析来实现的智慧交通系统就会帮助我们做出理性的规划,从而,路路畅通。
理想很美好,可现实却很残酷。即便是各部门的大数据应用都起到了作用,国庆节出行的道路却依然拥堵,且没有任何改善的迹象。很多人都体会了10月1日各地道路上的堵车盛况,甚至有乘客下车在高速路上开始遛狗。在这一刻,大数据选择了失灵。
实际上,很多公司通过大数据已经对交通拥堵做出了预测。比如,全国最堵的京藏高速预计从30号到1号下午拥堵超过24小时,十一的返程高峰会出现在长假结束前一天下午3点到长假最后一天的23点。但这些数据都没有能够帮到很多人,大多数人还是会一如既往的走上拥堵的道路。
大数据肯定不是万能的,即便再强,也只是基于现实数据进行的一种分析,可以给我们提供参考,但这种参考的价值却不应该被无限制的放大。比如,我们可以提前通过大数据分析进行预警,那条道路会拥堵,会拥堵到什么程度,可如果条条大路都是超负荷的,大数据的提前预警作用也就失效了。
大数据可以帮助我们提前规划路线,避开拥堵的道路,但一旦道路全在拥堵,我们就失去了选择的机会。在这种情况下,“理性的人”应该选择呆在家里,这样就可以让自己不被堵在路上,也不会造成更大的拥堵,这样选择的人多了,道路可能就通畅了。问题是,很多人都这样想,大家都觉得别人会不出行,结果,群体性理性的选择带来了更大的拥堵。还有一种情况是,大家只有这个时候出行,再挤也要去,否则就没有别的机会可以选择。
因此,大数据的分析结果在群体性公共知识的面前,一定会变得毫无意义,甚至会起到负面作用。很多人认为,信息不对称的是导致交通拥堵的重要原因,而在实践中,信息太对称,也一样会导致拥堵。
我们获得的大数据也并非全面,还有很多人并不使用智能手机的定位功能,一些大数据分析公司无法获得数据。斯德哥尔摩是通过在公共交通工具上安装传感器,分析这些传感器数据,来掌握道路的拥挤情况,这种方式对城市道路很实用,而对于高速公路来说,目前大数据分析普遍采用的用户个人的智能手机定位数据并不可靠。
大数据分析也是十分复杂科学的工作,任何的理论或操作上的微小失误都可能造成分析结果的被错误使用。即便获得了用户数据,在分析的方法和使用的策略上也存在不足,难以充分发挥大数据的价值,这也造成了分析上的偏差,错误的引导会带来局部更为严重的拥堵。
与此同时,大数据在偶发事件面前也无能为力。在国庆节这样的大车流的情况下,一起偶然发生的交通事故就可以造成蝴蝶效应,由此带来一个路段的拥堵,然后是整个路段的拥堵,接着会造成更多辐射的路段上的连环拥堵的发生。这种事故是不可预测的,其后果也很难提前预知,而节日的道路变通的余地很小,一旦发生突发事件,交通拥堵的严重程度就会超出想象。
实事求是的说,大数据确实可以提升道路管理水平,但大数据却无法解决信息沟通中的群体错位决策,也无法解决超出符合的刚性需求到来的道路绝对拥堵,更没有办法应对随时可能出现的随机性的事故影响。大数据对于节假日期间的交通拥堵问题,绝对是有心无力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23