大数据、数据挖掘在交通领域有哪些应用？

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谢邀。我认为非常有联系。

对交通行业缺乏深入了解，如有兴趣建议看看：

• 大数据理论如何指导交通数据分析？
  
• 大数据最核心的价值是什么？
  

一、交通领域的大数据来源
有数据才有分析，交通领域的数据产量巨大。具体可以分为如下几个方面：

1. 物流和运输公司。这个很好理解，详细讨论需要另开一个问题 大数据对物流管理有什么影响？。
2. 公交一卡通。交通局通过数据实时分析一方面可以控制公交车和地铁的发车班次和时间，减少空车率，疏导客流缓解城市道路压力；另一方面也可以进行线路优化。
   
3. GPS定位。《 道路运输车辆动态监督管理办法 》将于今年实施，其中最大亮点就是将所有运输车辆都与GPS卫星连接，国家可以实时监控车辆运行路线。
   
4. 车联网（ Internet of Vehicles）。例如百度刚推出的CarNet、苹果的CarPlay、微软的Windows in the Car等。目前厂商们所推崇的车联网和可穿戴设备一样，都是将物联网与手机APP相结合。
   
5. 路网监控。目前国家在道路监控上的投入很大， “十二五”高速视频监控点建设 实现京津地区全覆盖 ， 被直播的中国：监控摄像头数量每年增加20% 。
6. 电子地图导航应用。将用户出行数据进行分析，从而可以预测不同城市之间的人口迁移情况，或者某个城市内群体出行的态势。例如春运期间的交通调整。

二、 交通领域的大数据应用

• 《 车来了 》通过分析公交车上GPS定位系统每天的位置和时间数据，结合时刻表预测出每一辆公交车的到站时间。
  
• WNYC开发的 Transit Time NYC 通过开源行程平台（Github： OpenTripPlanner 和 MTA ）获取的数据将纽约市划分成2930个六边形，模拟出从每一个六边形中点到边缘的时间（地铁和步行，时间是上午九点），最终建模出4290985条虚拟线路。用户只需点击地图或者输入地址就能知道地铁到达每个位置的时间。
  
• 实时交通数据采集商 INRIX-Traffic 的口号是（永不迟到！^^），通过记录每位用户在行驶过程中的实时数据例如行驶车速，所在位置等信息并进行数据汇总分析，而后计算出最佳线路，让用户能够避开拥堵。
  

三、结束语
这个话题需要领域内的人士来详细解答，本文属于抛砖引玉。

如有兴趣建议读一下SAP的分析报告：
《Drivers Avoid Traffic Jams with Big Data and Analytics》

祝每一个DMer都挖掘到金矿和快乐：）
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来源：知乎 www.zhihu.com
作者： Han Hsiao

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