
大数据 城市公交新大脑_数据分析师培训
打车难,开车堵,公交挤,随着贵阳市交通压力的不断加大,快速扩张的城市也染上了城市“怪病”。如何治病?大数据分析和应用是道良方。
1.
安装电子芯片
贵阳出租车
“聪明”了
对于一个在贵阳生活了快10年的外省女孩小陈来说,每次在贵阳打出租车,已成为一件需要凭借“运气”和“点子”的事情。“出租车少、不好打车、选客、的士车司机服务态度不理想。”说到她对贵阳出租车的印象,小陈一口气数出好几条“罪状”。不过很快,这些出租车问题将不再是难题了。
目前,贵阳市正在抓紧换装具备大数据采集分析功能的出租车电子上岗证。不要小看这次升级换装工作,这种小小的出租车电子上岗证系统是具有非常强大的“内芯”。
“每台车辆营收数据统计分析、乘车热点统计、驾驶员刷卡上车、金融IC卡非接电子现金支付、满意度评价等功能都可以在上面实现。”贵阳市道路运输局管理局信息中心的庹金鑫说,通过后台借助大数据运用,对每天出租车的营收数据分析,有于对行业的运行情况与行管部门的科学决策提供数据支撑。
驾驶员刷卡上车的记录在平台上实时记录,通过该功能严格管理驾驶员,防止随意使用驾驶员、使用无资格证的驾驶员等行为。每位驾驶员的打卡上车行为在远程管理平台上有实时记录,乘客对驾驶员的服务质量投诉、丢失物品的找回等,都可以利用平台查到相应的当班驾驶员。
同时这个系统平台还兼具电召服务功能,这是全国第一个由政府主导电召服务系统,同时,司机可直接通过车上的按钮进行接单,避免了通过电话接单的交通隐患。
目前贵阳已有3000余辆车安装了该设备,利用该平台每天的营收数据已达150000条。
2.
北斗动态监控系统 公交在哪一目了然
出门乘公交,也许市民最怕的就在站台上等了很久,自己要乘坐的车还不来,车到哪里了,还有多久到,车上挤不挤,乘客一无所知。随着北斗动态监控系统在贵阳市的逐步应用,车去哪儿啦,人多不多,通过手机就可查询的一清二楚。
贵阳市是全国公交都市建设的试点城市,现在贵阳市运管局正在逐步对公交车辆上的定位网络进行升级改代,由2G逐步升级为4G,并通过我国自行研究的北斗动态监控系统通过强大的网络对车辆进行实时监控和定卫,可掌握到每条线路车辆的走向信息、查询到公交车辆信息、调度信息,距离下一站还有几站、到站情况、甚至是车上乘坐人员的情况,前方道路情况等的及时了解和掌握都将成为可能。
该系统还可以实时对在线出租车的运行轨迹、载客状态、运行速度等进行监控,并在乘客上下车时候进行拍照,也可以根据管理需要对于出租车的不文明行为进行拍照取证。目前该局利用该系统进行电子巡查执法,对于出租车不打表运营的行为、不文明驾驶的行为进行拍摄取证,并通过电子围栏对于出租车聚集拼客揽客的行为进行监控取证,每月查处的违规行为达100起。
3.
驾培公共服务大数据平台 学员驾考先上网比比
一直以来,驾校都是一个矛盾非常突出的地方,由于管理上的效率低下,时间长车少人多,学员满意度底,行业管理部门监管成本高、难度大,行业发展与学员需求之间的矛盾也就日益凸显出来。
根据统计分析显示,2015年贵阳市驾驶培训人数将接近17万,到2020年达26万之多。这给贵阳市机动车驾驶员培训行业带来了良好的发展机遇,也带来了巨大的挑战。
为此,贵阳市道路运输管理局贵阳市开辟了“贵阳市驾驶培训报名公共服务平台”,运用数据整合了贵阳市41家驾驶培训学校信息,学员足不出户,可在线对驾校的办学情况、投诉情况、交通情况等进行了解和分析,并在线进行报名,不仅省去奔波劳苦,还可以保障学员选择有实力的驾校。
目前该平台已经为4万余学员提供了在线查询或报名服务,为行业管理部门提供了驾校招收学员情况、投诉或建议情况、行业运营情况等重要的数据材料。在新模式的引导下,驾校越来越注重自身配套设施、服务质量的提升,据统计,学员的满意度提高了80%,投诉率同比下降了60%。
4.
市民了解路况增添新渠道 低碳交通指挥信息指挥中心年内建成
贵阳市道路运输管理局局长芮金介绍,目前贵阳市客运管里部分管理的贵阳运营车辆多达2000多台、旅游车辆1300多台、危化品车辆1240台、驾校车辆4600多台、出租车中心城区近7000多台,公交车2000多台。再加上贵阳市金阳客车站、客运东站、火车站、机场等几大码头车辆的管理等等,目前贵阳市整个运管行业的从业人员就达近10万人。
如果仅依靠传统的模式、有限的人员,每天要让这个庞大的运管体系正常的运作起来很难完成。如何让管理更加简化,市民的出行更加方便,出租车辆的服务质量更好,就必须顺应时代的发展,运用科技化的手段,依托贵州发展大数据产业,利用大数据的分析、采集作支撑的管理模式,形成大数据时代的智慧交通,将实时采集到的交通基础设施、地面公交、轨道交通、客流等数据,通过实时展示、动态挖掘和分析的手段,形成了交通运输协调指挥、交通安全预警与决策支持三大功能。
现在,贵阳市运用大数据分析系统,除了在出租车、公交车运营管理上收到了良好的效果外,在危险品运输车辆管理,黑车打击等方面也战绩斐然。
据最新的统计数据显示,贵阳市通过交警智能交通指挥系统加之道路交通管理局大数据分析系统,查纠不断反复的在城市的特定区域出现的车辆,在比对曾经的违法拉客记录,通过大数据分析确定889辆私车涉嫌从事非法营运活动。
“年底贵阳市低碳交通信息指挥中心建成,届时除了交警智能交通指挥平台外,贵阳市民将有一个全新的渠道了解到城市交通状况。因为该系统路况分析基于城市公共交通车辆,所以对市民的指导意义会更大。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20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