京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析:外地车游贵州 哪些地方易违法
贵州交警利用大数据对2014年国庆期间我省9个州市外地车违法行为进行分析,结果显示:9个州市中,前往贵阳市和遵义市旅游的外地车交通违法行为主要发生在市区和旅游区,其余7个州市主要是高速路上超速。
“外地车违法行为最集中的地点,说明该地外地旅游车辆多,另外,大家都容易忽视的违法行为才会最多。虽然每年的游客可能不同,但游玩的主要地点差不多相同。”省公安厅交管局相关负责人表示,赶时间、路途不熟等情况和游览、吃饭、住宿这些时候最易因疏忽导致产生交通违法行为,提醒大家今年国庆黄金周出游时注意,避免被处罚。
2014年黄金周贵阳市外地车最突出的违法行为
贵阳 外地车违停逆行突出
高速路上超速多,市区不按规定车道行驶、旅游区和吃住地附近违停多,这是9月30日,省公安厅交管局利用大数据对去年国庆黄金周7天,我省9个州市外地车在当地最易产生交通违法地点和违法类型进行统计和分析得出的结果。我省9个州市中,前往贵阳市和遵义市旅游的外地车交通违法行为主要发生在市区和旅游区,其余7个州市主要是高速路上超速。
贵阳市区,外地车最突出的违法行为中,未按规定车道行驶、违停、违反标线指示、闯红灯、逆行排前五,分别占38.79%、24.78%、16.55%、8.03%和4.46%。其中,兴筑西路与奥兴路交叉口、宝山北路与延安东路交叉口、沙冲路与兴关路交叉口、云潭南路与石林东路交叉口、中山东路与富水中路交叉口、黄河路与清水江路交叉口、碧海南路与观山东路交叉口、花溪大道皂角井路口、解放路与南厂路交叉口、解放路与嘉润路交叉口、同心东路与铝建路交叉口、中华北路与黔灵西路交叉口、中华中路与省府路交叉口、清溪路与贵筑路交叉口,外地车不按规定车道行驶的情况最多。违停基本上都是发生在旅游区附近,如违停最多的溪北路,就在花溪公园旁。清镇市富强路,这条单行线上逆行的外地车最多。
遵义市最主要的交通违法是违停,需要注意遵义城区主要路段都禁止停车。外地车违停主要集中在深圳路广州路口、合众路等餐馆、酒店相对较多,以及春天堡、农资市场、火车站路口、大连路贵阳路口等人员往来相对集中路段。仁怀市环茅南路,外地车违停也很多。
7个州市高速路上易超速
去年国庆黄金周,除贵阳和遵义,我省其余7个州市外地车违法行为以超速为主。其中,六盘水市,外地车超速最集中路段是水盘高速73公里和81公里,沪昆高速2142-2143公里和2093公里,都香高速250公里。铜仁地区,外地车超速主要集中在杭瑞高速1495公里和1367公里路段。黔西南州,外地车超速主要集中在沪昆、汕昆、晴兴、惠兴高速公路。毕节市,外地车超速集中在杭瑞高速1696公里、1748公里、1780公里以及黄河大道、广成线。安顺市,外地车超速主要集中在惠兴、都香、安普高速公路。黔东南州,外地车超速集中在沪昆、厦蓉、黎洛高速公路。黔南州主要交通违法是超速和违停,超速行为主要发生在兰海高速1583KM-1601KM 之间,斗篷山路车辆违停较多。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16