京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
今年将用大数据监管泥头车_数据分析师
去年全市共查处泥头车违法行为5万余宗。而在今年,深圳交警将继续严打泥头车违法行为,通过大数据分析等手段,加大对非法泥头车的查处。
据悉,“法治通城”行动中,深圳交警机动训练大队每天两班不定时、不定点对全市泥头车的运营行驶情况进行管控,并派出专人到施工工地了解情况 ,根据不同工地存在的问题,采取对策坚决制止违法泥头车上路行驶。同时与住建、交通、城管等职能部门联合执法,重点打击泥头车超载、超速、冲禁令、偷排乱倒、无资质运营等违法行为。2014年9月至2015年1月27日,“隐形战车”查获泥头车违法行为2496宗。
根据市自卸车协会统计,自今年行业载量规定实施以来,深圳市道路交通事故发生率明显下降。
今年如何整治泥头车?交警部门表示,将采用大数据,通过整合交通、指挥、车管、监控等数据,摸清非法泥头车行驶的规律。
交警介绍,一是充分利用行业协会及日常工作中统计录入建立的数据库;二是利用电子眼等科技手段查处泥头车违法行为;三是将重要的违法车辆路线等信息通报给机训大队、泥头车办等相关部门,由相关部门组织警力,对泥头车交通违法行为事实准确查处。在通过大数据的整合后,将分析出非法泥头车行驶的路段、时间等信息,并根据此类信息,加大警力的部署。
昨天,交警部门也发布了去年深圳泥头车违法排名前十的路段,其中,107国道-107国道(广深公路)怀德人行天桥北往南去年全年泥头车违法616宗,占总数的4.17%,名列第一;月亮湾大道去年泥头车违法607宗,占总数的4.11%,排列第二。位居第三的则为北环大道-北环大道深南立交东往西方向,去年全年泥头车违法536宗,占总数的3.63%。
2014年以来,深圳交警对泥头车继续实施严管严控,在“一证双限”的基础上,提出“限速、限规定车道行驶”的管理措施,组成了“一证四限”的严管措施。一是限定高速公路最高限速70公里/小时、快速路60公里/小时、其他城市道路40公里/小时。二是要求按照规定的车道行驶,未规定专用车道的,在最右侧车道行驶。三是凡超速50%以上的,一律吊销机动车驾驶证,一年内有三次超过限速规定的不予核发通行证。四是车辆所属公司一年内累计有10%以上车辆超过限速规定的,通报市住建局等部门,建议取消招投标资格。
另一方面,今年交警部门还将对有违法和多次违法情况的单位一律纳入黑名单,暂停一段时间办证。
据交警部门统计显示,去年深圳泥头车违法中,深圳市银鹏发建筑工程有限公司车牌号为粤BT8972的泥头车违法数量42次,为全市第一。此外,在前十名的违法车辆中,深圳市湘金山货运有限公司、深圳市鼎泰安物流有限公司均有泥头车入围。下一步,交警部门将把相关信息转给有关部门,并对企业进行处罚。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20