大資料資料探勘在交通領域有哪些應用？

1樓：miao君

關於應用場景，樓上的知友們已經說了很多了，不過說的大多都是城市交通建設方面的大資料應用。那我就來講講大資料是如何被應用在交通運輸領域的企業裡的，帶大家感受下資料具體的魅力吧。

唯捷城配大家應該不陌生吧，B2B倉配物流的頭部企業，和華潤萬家、沃爾瑪、百果園等都有合作。隨著公司的發展，其原有的BI系統從明顯已經無法支撐業務的需求，也無法滿足與日俱增的資料要求，所以去年唯捷城配找到了帆軟FineReport來優化大資料中心，做一次全面的BI公升級。

1、對物流配送業務的運營情況進行資料監控。

唯捷城配的核心業務，自然是配送。而隨著公司業務的擴大，不斷地開新城、開新倉，配送資料每天都在不同的城市系統中產生。想要優化企業的服務質量，彙總檢視與分析這些資料、從全盤檢視運營質量，是避不開的難題。

比如，到倉及時率是不是很重要？

把這個資料展現出來之後，你是不是就能知道到底哪條線路拖了公司配送準點率的後腿了？然後再去重點突破，可能是這條路線堵車的可能性比較大，那就重新規劃一條路線，等等。

再比如，車輛裝載率是不是很重要？

同樣地，把這個資料呈現後，進行深入的裝載配置優化，經常裝不足的就分配小型貨車來配送，或者組合配送，提高裝載率，大大節約配送成本。

還比如，車輛的行駛總里程是不是也很重要？

優化配送路線，走最快最方便的路線，同樣也是節約成本的一大重點。

為了滿足唯捷城配配送業務部門的需求，帆軟的做法是，資料中心通過將業務系統中的資料全部同步到數倉中，並為各分類資料建立資料集市（DM），在滿足資料同步的同時，保證了資料檢視的效率。

2、對運輸風險和倉儲風險進行資料監控。

同時，帆軟對唯捷城配的運輸風險也布局了全面的資料監控。資料中心通過盤點倉儲與業務的全流程節點，對於有可能出現異常的節點設定各種監控規則，針對操作的不規範、資料的不准準確、業務流程的異常等各場景建立了唯捷的資料異常監控規則庫。這樣就能夠實現智慧型的，自動化的問題發現。

3、為公司決策設計物流運輸＆倉儲的駕駛艙，讓資料來說話。

帆軟為唯捷城配重新設計了整個駕駛艙，通過Finereport決策報表實現頁面模組化，將駕駛艙分為七大模組，分別為：應收成本、收支與業務量對比、預算達成、應收賬款、資源指數、業務收支以及業務量這七大模組。

駕駛艙實現了日、周、月之間的切換，讓領導者可以通過不同的角度去檢視公司經營的情況。並且可通過日期控制項實現了歷史資料追溯，通過城市下拉列表實現單城市檢視及多城市的資料彙總檢視。

總言之，在這次BI公升級之後，通過對大資料的把控，對公司運營資料的實時監控，唯捷城配的交通運輸成本下降了15%，帆軟預計幫助唯捷城配每年節省了過百萬的交通運輸和倉儲運營成本。另外，運營與經營情況資料化、圖表化、視覺化的轉型也為唯捷的決策提供了依據，大大提高了公司的整體運營效率與服務質量。

2樓：

扔個鏈結就跑：http://

mac.heinz.cmu.edu

CMU的mobility data analytics center. 很多交通資料的應用。

3樓：

另一方面，單純的路況資訊已不能滿足使用者對其的需求更深一步的資料探勘，就是所謂的周邊環境地理資訊也正在更好的服務著商家、使用者。

以及當今時下最熱門的物聯網技術應用。交通行業更是佔比15%。

4樓：

非常重要。

我搬的磚就是處理城市交通中的資料。

現在我們有越來越多的設施能收集各種交通資料，上面也提到了，神馬GPS，智慧卡，車載監控裝置等等。

然後那這些資料進行處理，分析並得出結論。然後指導交通規劃方方面面。

其中分析得過程不是簡單的excel就能分析，裡面涉及到資料探勘，人工智慧方面，這可以得出更多更好地結論，而且將是未來的一種趨勢。

所以，很重要，噠~

就是這樣，耶~

大資料 資料探勘在交通領域有哪些應用？