京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据转化为交管战斗力
全国公安交警系统大数据支撑公路交通安全防控体系建设现场会近日在贵州省贵阳市召开,来自公安部交管局,北京等16个省、自治区、直辖市交警总队以及江苏南京等6个城市交警支队的60余人参加会议。
会上,贵州交警总队立足省情,以大数据引领公路防控体系建设,用“互联网+”思维打造数据铁笼,探寻出有别于东部、不同于西部其他省份、具有贵州特色公安交通管理发展新路的做法,受到与会代表的肯定。
公安部交管局副局长王金彪说:“贵州交警总队积极推动‘互联网+’公路交通安全防控体系建设并取得了阶段性成效,‘贵州经验’代表了全国公安交通管理工作发展的正确方向,值得全国各省、自治区、直辖市公安交警部门学习借鉴。”
天网工程实现跨界共融
曾经欠开发、欠发达的贵州,目前已步入汽车社会。庞大的驾驶人群体和机动车保有量,迅猛增长的通车里程,以及公安交通管理海量数据的存储、管理、分析、挖掘和应用,对贵州公安交通管理工作提出全新挑战。
贵州吸取国内成熟的阿里云计算技术,采取租用电信机房和设备的方式,搭建了由619台服务器、46台网络交换机、12PB总存储组成,总规模达到提供1万个核运算能力、计算能力相当于10台银河巨型计算机的警务云平台。
以云平台为支撑,交管部门构建了汇聚公安内外部数据的大数据资源池,汇集公安内部各警种和外部安监、交通、保险、广电等社会资源。对内,开放接口,与治安、刑侦、技侦、反恐等警种和科信、情报等部门共享公安信息资源;对外,与安监、交通、保险、广电等多部门共享社会信息资源,汇聚全省“天网工程”6.8万路信号和贵州路网全部监控资源。
为了实现跨警种、跨行业、跨部门的跨界共融,贵州省将原本分散的碎片化数据和“条数据”聚合成“块数据”,实现“块数据×”效应,牵引职能、职责融合式发挥,逐步推动形成道路交通管理的整体性治理格局。
管住关键少数破解难题
交通安全防控要管住关键少数,贵州省搭建道路交通安全监管综合云平台,将全省5.33万家客货运企业、62.7万名营运驾驶人,1755家公路客运、旅游客运、校车和危险品运输重点企业和3.52万台重点监管车辆,以及4341家租赁企业和3.53万台租赁车辆信息纳入监管视线。
为筑牢源头管控第一道防线,贵州省与独立第三方信用评估及信用管理机构“芝麻信用”建立重点驾驶人征信系统。目前已有371名因交通违法记满12分、酒驾、超员20%以上、超速50%以上而进入“黑名单”库的重点车辆驾驶人被企业解聘,最大限度避免了不符合要求的驾驶人进入重点车辆驾驶人领域。
结合农村道路安全基础薄弱,交通事故高发的实际,贵州省开发农村道路交通社会化管理云平台,将公路交通安全防控体系网络延伸至占全省道路总里程95.5%的农村道路。交管部门通过对人、车、路、重要时间节点等道路交通安全数据进行采集、研判、预警,向市、县、乡、村、组五级责任人推送分析结果和预警信息,着力破解农村地区交通管理“有机制、无落实,有机构、无人员,有措施、无手段,有责任、无追究”的“四有四无”难题,打造农村道路交通安全的数据铁笼。
山东省公安厅交警总队副总队长张贤艳说:“农村道路交通管理是一个薄弱环节,是在全国具有共性的问题,利用大数据创新办法、创新手段、创新方式、改革勤务模式,为我们提供了改革的思路、方法和管理框架。”
新模式织密三张防控网
贵州省不断创新道路交通管理新模式,着力织密三张防控网。贵州交警总队将重点车辆征信体系等大数据监管方式延伸至人、车、路、环境的全方位、全时空管理,创新大数据背景条件下交通安全监管模式,织密上游静态防控网。
针对当前防控体系建设存在的执法站布点不科学、执法站建设进度慢、执法站基础保障不到位等问题,交管部门在已规划的157个执法站基础上,进一步强化以视频监控防控网、路面执法防控网、区域警务协作网为骨架的防控体系建设,织密中游动态防控网。
交通安全防护设施严重缺乏是贵州面临的突出问题。交管部门将县、乡两级政府工作开展情况,“两站(乡镇交管站、交通安全劝导服务站)”“两员(专职交通管理员、交通安全义务协管员)”工作落实情况,“生命防护工程”推进情况全部纳入平台监管,形成政府主导下管理信息共享、安全责任共担、社会力量共治的农村道路交通安全管理新格局,织密下游基础防控网。
广东省广州市公安局交警支队支队长欧日文说:“我们要把‘贵州经验’带回广州,将大数据应用上升到更高层面。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30