
以大数据智慧驱动破解交通行业痛点难点
为鼓励企业、团队、创客的参赛积极性,大赛设置了若干奖项,总奖金200万元。
作为大数据试验区和大数据典型行业的有力对接,大赛得到了交通运输部大力支持,实现与陕西、湖北、四川、湖南、云南等省交通运输厅的联合主办,以及滴滴出行、百度、高德、货车帮等知名企业的鼎力协助。共同推进交通运输供给侧改革,促进行业提质增效和转型升级,构建安全便捷、畅通高效、绿色智慧的现代综合交通运输体系。
借助大数据的力量,用智慧的手段直击现阶段交通运输行业的痛点、难点。大赛将汇聚一大批优质大数据项目,凝聚一大批优秀大数据人才,用实际的解决方案来推动“智慧交通”向纵深发展,用大数据提升交通行业的治理能力。
众人拾柴火焰高,秉着“数据驱动 智慧交通”的理念,来自五湖四海的数据管理机构用开放的心态,为大赛提供脱敏后的固定时间段公开数据,包含了贵州交通行业数据、交通运输部“出行云”平台出行数据、高德地图和路况数据(图盟),以及北上广深等省市的政府开放数据。
“贵州作为全国首个国家级大数据综合试验区,在大数据创新领域一直走在全国的前列。”交通运输部科技司副司长洪晓枫谈到,此次面向交通主题的创新大赛,体现了贵州省对交通运输行业的关注和支持,也给交通运输行业创造了一个优质的创新平台。
本次大赛启动之后,一场力争用大数据挖掘智慧交通新未来的篇章正徐徐展开……
“我们现在守着巨大的金库――海量的交通数据,却没有打开金库大门的钥匙。”省交通运输厅科教处处长康厚荣说,全国各地在交通信息化发展和应用方面进行了各种探索与实践。我们希望通过本次智慧交通创新大赛将这些实践的成果集中起来,选拔出可行性高、最优化、最有效的大数据解决方案,解决交通行业发展、管理、服务、运营等重要环节的难题。
“数据共享才有大数据,比赛中我们开放了部分数据,包括历史数据在内,可为参赛者提供更精准的分析。”(下转第4版)
(上接第1版)高德软件有限公司交通管理解决方案部总经理吴泽驹告诉记者,他寄望未来有更多这类的比赛举办,只有通过这样的形式才能发掘更多关注智慧出行的有理想的团队,让智慧交通的运用越来越广。
对于大赛的举办,很多人也满怀期待,希望见证交通行业能由此大跨一步,进入大数据这片蓝海,与数据时代融合,繁荣共生......
“把大数据变为生产力是这次大赛要做的事。”陕西省交通运输厅科技处处长伍石生表示,通过大赛把原有数据的共享体制机制障碍消除了,为真正寻找解决交通实际问题的新思路、新方法提供了更多可能。
“交通大数据,是大数据技术中最贴近民生的应用,也是大数据最能发挥优势的领域,希望数据大侠们,站在大赛的平台上,找到真正打开智慧交通之门的钥匙。”省交通运输厅相关负责人说。
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