
研判出行规律,春运首次“牵手”大数据
交通部昨日召开新闻发布会介绍2016年春运交通运输保障情况。据介绍,2016年春节期间全国旅客发送量将近30亿,2月7日零时至2月13日24时,全国收费公路免收小型客车通行费。
首次利用大数据引领春运
记者21日从交通运输部新闻发布会上获悉,交通运输部今年首次利用大数据分析旅客出行规律,预计今年春运期间,旅客平均出行距离约为410公里,其中500公里以内的约占75%。
2016年春运将从1月24日开始至3月3日结束,共计40天。交通运输部预测,预计全国旅客发送量将达到29.1亿人次、同比增长3.6%。
根据大数据研判预测,春运40天客流总量排名前10位的省份分别为:广东、江苏、河南、四川、浙江、安徽、湖南、广西、北京、江西。排名前10位的城市分别为:北京、上海、广州、深圳、成都、郑州、西安、重庆、武汉、东莞。
交通运输部运输服务司副司长王水平介绍,交通运输部门将进一步强化各种运输方式的协同配合,进一步加大运力供给,全力保障旅客春运出行。其中,铁路每天将安排图定旅客列车3142对,同比增加468对;公路将投入营运客车84.6万辆,日发班次将达到260万次、2189.5万个客位;水路将投入船舶2万余艘、103万个客位;民航春运期间将安排航班共计52万班次,较去年增长7%。
针对大范围低温雨雪冰冻天气对公路交通的影响,交通运输部日前已经启动公路交通突发事件一级预警,要求全国交通运输系统做好应对低温雨雪、冰冻天气工作,确保公路水路交通基础设施设备、客货运输及人员安全。
春节长假收费公路继续免费
交通运输部新闻发言人刘鹏飞21日在新闻发布会上表示,2016年春节期间,全国收费公路继续实施免收小型客车通行费政策。2月7日零时至2月13日24时,7座及以下载客车辆以及允许在普通收费公路行驶的摩托车免费通行。其中,普通公路以车辆通过收费站收费车道的时间为准,高速公路以车辆驶离出口收费车道的时间为准。
根据以往经验分析,造成节假日拥堵的原因主要有:免费期间车辆集中出行,交通量超过了道路通行能力。车流量大、易发生剐蹭等交通事故,影响车辆正常通行。对此,交通部门将加强路网运行监测,加大信息发布力度,及时提供路况信息,为旅客出行提供参考。
春运期间,一些互联网平台将推出私人小客车拼车回家的业务。交通运输部运输服务司副司长王水平表示,鼓励不以盈利为目的拼车出行,同时也提醒拼车双方能够明晰双方权益,以免发生不必要的纠纷。
王水平同时提醒广大车主和驾驶员在出行前对车辆状况进行维护检测,确保技术状况良好,途中要平稳驾驶、注意休息,不要超速超员,不要疲劳驾驶。
开展首批旅客联程运输试点
今年春运,围绕旅客联程运输服务,交通部门组织开展首批旅客联程运输服务试点,加强各种运输方式之间的统筹协调,让旅客接驳换乘更加顺畅。
王水平说,试点工作统筹调动铁路、公路、民航运输企业及第三方网络平台等各方资源,积极探索联程运输服务新举措,并通过春运重点时段检验评估联程运输服务模式效果。试点主要包括5种模式:线上平台一体化售票服务模式;民航机场空铁联运服务模式;综合客运枢纽公铁联运服务模式;城市候机楼空巴联运服务模式;移动互联定制式联程服务模式。
王水平表示,春运期间,全国交通运输系统将重点围绕安全和服务两条主线开展工作,集全行业之力,为广大旅客打造“平安回家路”和“温馨旅途”。
广铁将开行摩托返乡高铁专列
每年春运期间,都会有一批在珠三角地区的广西、贵州籍务工人员骑着摩托返乡过年,这种交通方式虽然实现了“门到门”出行,但旅途非常艰辛,也存在着一定的安全风险。
对此,王水平表示,今年春运期间,广铁集团与广东省交通运输厅、人社厅协同协作,将于1月31日至2月5日,连续6天开行摩托返乡高铁专列,务工人员乘坐火车回家,摩托车则通过公路物流提前托运,其中部分专列车票、摩托车运费还将由当地爱心企业赞助,让务工人员返乡旅途更温暖。
据气象部门预测,今年春运期间受强厄尔尼诺现象影响,东北地区较往年更加湿冷、易出现阶段性强降雪,华南地区可能会出现强降雨,华北、黄淮、江淮等地雾霾天气也将明显增多,气象条件较往年更为复杂。
王水平表示,交通部将加强恶劣天气预报、客流预测预警和应急响应,协同做好滞留旅客疏运、安置与引导工作,提升恶劣天气条件下应急运输综合处置和服务保障能力。
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在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10