大数据，数据挖掘在交通领域有哪些应用

交通领域大数据分析和应用的场景会相当多，这里面要注意两点，一个是大数据本身的技术处理平台，一个是数据分析和挖掘算法。具体场景当时写过点内容，如下：
对于公交线路规划和设计是一个大数据潜在的应用场景，传统的公交线路规划往往需要在前期投入大量的人力进行OD调查和数据收集。特别是在公交卡普及后可以看到，对于OD流量数据完全可以从公交一卡通中采集到相关的交通流量和流向数据，包括同一张卡每天的行走路线和换乘次数等详细信息。对于一个上千万人口的大城市而言，每天的流量数据都会相当大，单一分析一天的数据可能没有相关的价值，而分析一个周期的数据趋势变化则会相当有价值。结合交通流量流向数据趋势变化，可以很好的帮助公交部门进行公交运营线路的调整，换乘站的设计等很多内容。这个方法可能很早就有人想到，但是在公交卡没有普及或海量数据处理和计算能力没有跟上的时候确实很难实际落地 *** 作，而现在则是完全可以落地 *** 作的时候了。
从单一的公交流量流向数据动态分析仅仅是一个方面，大数据往往更加强调相关性分析。比如对于在某一个时间段内公交流量和流向数据发生明细的趋势变化的时候，这个趋势变化的究竟和哪些潜在的大事件或其它影响因素的变化存在相关性，如何去分析这些相关性并做出正确的应对。举个简单的例子来说，当市中心区内的房屋租金持续增长的时候一定会影响到交通流的变化，很多人可能会搬离到更远的地方去居住，自然会形成更多的新增公交流量和流向信息。在《大数据时代》里面谈到更多的会关心相关性而不是因果只是一个方面的内容，实际上往往探索因果仍然很重要，就拿尿片和啤酒的例子来说看起来很简单，但是究竟是谁发现了这种相关性才更加重要，发现相关性的过程往往是从果寻因的过程，否则你也很难真正就确定是具备相关性。
其次就智能交通来说，现在的智慧交通应用往往已经能够很方面的进行整个大城市环境下的交通状况监控并发布相应的道路状况信息。在GPS导航中往往也可以实时的看到相应的拥堵路况等信息，而方便驾驶者选择新的路线。但是这仍然是一种事后分析和处理的机制，一个好的智能导航和交通流诱导系统一定是基于大量的实时数据分析为每个车辆给出最好的导航路线，而不是在事后进行处理。对于智能交通中的交通流分配和诱导等模型很复杂，而且面对大量的实时数据采集，根据模型进行实时分分析和计算，给出有价值的结果，这个在原有的信息技术下确实很难解决。随着物联网和车联网，分布式计算，基于大数据的实时流处理等各种技术的不断城市，智能的交通导航和趋势分析预测将逐步成为可能。
还有一个在国外大片中经常能够看到的就是实时的车辆追踪，随着智慧城市的建设，城市里面到处都是摄像头采集数据，当锁定一个车辆后如何根据车辆的特征或车牌号等信息，实时的追踪到车辆的行走路线和位置。这里面往往需要实时的视频数据采集，采集数据的实时分析和比对，给出相应的参考信息和数据。这个个人认为是具有相当大的难度，要知道对于视频流和图像信息的比对和分析往往更加耗费计算资源，需要更长的计算周期，要从城市成千上万个摄像头里面采集数据并进行实时分析完全满足大数据常说的海量数据，异构数据，速度和价值等四个维度的特征。基于车辆能够做到，基于人当然同样也可以做到，希望这类应用能够逐步的出现，至少现在从硬件水平能力和技术基础上已经具备这种大数据应用的能力。
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随着互联网的不断发展，大数据的使用变得越来越普遍，并且成为了IT行业中最火热的应用。什么是大数据呢？大数据是指在某个时间段内由常规软件工具进行获取、管理和处理的数据集合。其中主要包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘网格、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。那么大数据有什么用途呢？下面电脑培训为大家具体介绍。

1、大数据处理分析成为新一代信息技术融合应用的节点。现在移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形式，它们能够连续产生大量的数据。

2、大数据信息产业是持续高速发展的新引擎。新技术、新产品、新服务、新业态势相继出现。在硬件和集成装置的领域中，对芯片、存储产业产生重要影响，并且IT培训发现将一体化的数据储存在处理服务器、存储器计算等市场上。

3、大数据资源的使用将是提高核心竞争力的关键因素。各业界的决定由“业务驱动”转变为“数据驱动”。北大青鸟认为通过分析大量的数据，零售业者可以实时把握市场动向，迅速应对。企业可以提供决策制定支持，以制定更准确有效的市场营销战略。

4、大数据时代科学研究的方法发生了重大的变化。在大数据时代，通过实时监控，跟踪研究对象在互联网上发生的大量行为数据，进行挖掘分析，昆明北大青鸟发现揭示了有规律的数据，可以提出研究结论和对策。

1、大数据技术与应用是学面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux *** 作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

2、大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。

大数据的应用是以大数据技术为基础，对各行各业或生产生活方面提供决策参考。

大数据应用的典型有：电商领悟、传媒领领域、金融领域、交通领域、电信领域、安防领域、医疗领域等。

1、电商领域：

  电商领域是大数据技术应用最为广泛的领域之一，如个性化推荐，精准广告推送，其中抖音，快手就是很好的例子。此外还有大数据杀熟等技术，但是大数据杀熟技术已经被法律明令禁止了。

2、传媒领域：

  传媒领域得益于大数据技术的应用，可以做到精准营销，直达目标群体，不仅如此，在交互推荐，猜你喜欢上大数据技术也有着关键作用。

3、金融领域：

   金融领域也是大数据应用的一个重要领域，比如信用评估，风险管控，客户细分，精细化营销，都是很好的例子。可以根据用户的行为大数据对用户进行评估，根据当时的金融形势大数据进行风险评估。

4、交通领域：

    交通领域与我们息息相关，预测交通拥堵状况，最优导航规划，路况分析，给出最优路线。此外还有智能红绿灯等，都是大数据技术应用的典型。

5、电信领域：

   电信领域也有大数据技术的身影，如电信基站的选址就要用到用户地址大数据，舆情监控等。

6、安防领域:

   大数据也可以应用于安防领域，如犯罪预防，通过对大量犯罪细节的分析总结，帮助警察找到犯罪证据，犯罪嫌疑人。此外还有天网监控等。

7、医疗领域：

   医疗领域的大数据应用主要体现在智慧医疗，疾病预防，病源追踪等方面。典型的例子就是现在的新冠疫情防控。

同时大数据的应用是把双刃剑，一方面可以为我们带来便利，另一方面也会造成个人隐私泄露的问题。

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