基于SAS的轨迹数据可视化分析

大数据分析研究现状、问题与对策

大数据分析研究现状、问题与对策 随着大数据不断的持续发展，全世界越来越注重大数据的发展，大数据领域当中最为重视的问题在于如何进行对大数据科学有效的分析。经过研究发现，目前在进行大数据的研究当中还有一些问题没有得到解决，这些问题的存在会影响到大数据今后的发展。由此，下文主要对大数据的现状进行了阐述，针对其中存在的问题进行了深入的分析，并且提出了相应的解决对策，希望能够给予同行业工作人员相应的参考价值。 标签：大数据；分析；现状；问题；对策 前言：随着IT技术迅速的发展，各个领域的数据量都在持续的增加，只用人工的智能無法将大量的数据进行处理和分析。在2012年，美国的奥巴马政府在白宫网上将《大数据研究和发展倡议》公开发布，其目的是为了加强从大量复杂数据集合而获取的知识和见解的能力。这个倡议的发布，使得对大数据的研究在全球范围内产生了热议。由此，在大数据背景之下，我们要将大数据的采集、存储以及分析的问题进行探究。 1、大数据分析研究的现状 1.1研究大数据的方法 在进行大数据的分析时，要选择有效的分析方式进行大数据的分析，这也是其中最为重要的研究内容。大数据的分析方法会影响到大数据最终的分析结果，并且针对不同的分析方法要对不同类型的大数据进行分析。复杂数据的识别技术和传统文本识别技术以及关系数据识别技术都是不同的，这就导致在进行分析大数据时有很大的难度。通常复杂数据所使用的技术是大都是XML数据、图数据以及网络上的复杂实体识别技术等。从大数据系统的构架来看，在进行大数据的分析时，主要是应用了九层构架的方式来进行的分析，但还要对其应用进行深入的探究。 1.2大数据分析驱动科学萌芽 大数据技术会严重的影响到信息科学技术，大数据技术能够转变很多产业的发展方式，例如，在社会媒体中，大数据能够将传统媒体的受众分析和传播的方式进行更改。此外，在大数据的背景之下，也将客户的生命周期的理论进行了改变。并且大数据在进行实际的发展阶段，也给其他行业的发展带来了影响，由此，在这样的状态下，大数据在发展的同时要和各个行业共同发展，要将技术进行不断地更新，促使双方发展的更好。 2大数据面临的问题 2.1存储问题

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用

《城市大数据平台白皮书》解读：智慧城市中的应用 日前，中国信息通信研究院正式发布《城市大数据平台白皮书》，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。 同时，白皮书还提出了城市大数据平台的通用技术架构，梳理了城市大数据平台的运营模式，并就城市大数据平台发展给出了相应的建议。 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步，人们对于数据应用的意识不断提高，人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长，形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据，及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统，是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。 城市大数据的数据资源来源丰富多样，广泛存在于经济、社会各个领域和部门，是政务、行业、企业等各类数据的总和。同时，城市大数据的异构特征显著，数据类型丰富、数量大、速度增长快、处理速度和实时性要求高，且具有跨部门、跨行业流动的特征。 按照数据源和数据权属不同，城市大数据可以分为政务大数据、产业大数据和社会公益大数据。政务大数据指的是政务部门在履行职责过程中制作或获取的，以一定形式记录、保存的文件、资料、图表和数据等各类信息资源。产业大数据指的是在经济发展中产生的相关数据，包括工业数据、服务业数据等。 此外，还有一些社会公益大数据。当前，城市大数据多数为政务大数据和产业大数据，所以城市大数据的主要推动者应为一个城市的政府和相关的具有一定数据规模的企业。

为保障城市运转的安全高效，智慧城市建设需要对海量的数据资源进行收集、整合、存储与分析，并使用智能感知、分布式存储、数据挖掘、实时动态可视化等大数据技术实现资源的合理配置。因此，城市大数据是实现城市智慧化的关键支撑，是推动“政通、惠民、兴业”的重要引擎。 新型智慧城市发展面临挑战 数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。白皮书认为，虽然当前各级地方政府和企业都在积极探索智慧城市建设，但仍存在着特色不明、体验不佳、共享不足等问题。究其根源在于，未能实现城市大数据资源与城市业务的良好融合。 具体而言，挑战包括三个方面：一是信息系统烟囱林立，阻碍数据共享;二是数据治理普遍薄弱，价值大打折扣;三是数据管理水平不一，缺乏整体联动。 如何应对新型智慧城市建设中的困难和挑战?白皮书认为城市大数据平台的建设能够发挥积极作用，具体表现在三个方面。 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用 第一，城市大数据平台建立了数据治理的统一标准，提高数据管理效率。通过统一标准，避免数据混乱冲突、一数多源等问题。通过集中处理，延长数据的“有效期”，快速挖掘出多角度的数据属性以供分析应用。 通过质量管理，及时发现并解决数据质量参差不齐、数据冗余、数据缺值等问题。 第二，城市大数据平台规范了数据在各业务系统间的共享流通，促进数据价值充分释放。通过统筹管理，消除信息资源在各部门内的“私有化”和各部门之间的相互制约，增强数据共享的意识，提高数据开放的动力。通过有效整合，提高数据资源的利用水平。 二、通过精准分析提升政府公共服务水平 在交通领域，通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测，感知交通路况，帮助市民优化出行方案;在平安城市领域，通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析，为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持。 在政务服务领域，依托统一的互联网电子政务数据服务平台，实现“数据多走路，群众少跑腿”;在医疗健康领域，通过健康档案、电子病历等数据互通，既能提升医疗服务质量，也能及时监测疫情，降低市民医疗风险。 三、通过数据开放助推城市数字经济发展 开放共享的大数据平台，将推动政企数据双向对接，激发社会力量参与城市建设。一方面，企业可获取更多的城市数据，挖掘商业价值，提升自身业务水平。

轨道交通基于大数据的MOPES课题研究

轨道交通基于大数据的探索与实践 随着我国经济的高速持续发展，我国城市轨道交通市场在未来很长一段时间内都处于建设的高峰期，截止到2015年末，中国共有25座城市开通运营轨道交通线路，已累计建成投入运营线路3618公里，其中，北京、上海、广州至2016年底都超过10条轨道交通线路运营。网络化运营是城市轨道交通发展的必然结果。 广州地铁线网指挥平台分期建设，利用先进的计算机通信网络平台采集及管理信息，在统一的运营调度规则下，对广州地铁各线的运营进行监视，遇有严重突发事件或影响相邻线路的突发事件发生时，及时进行协调和指挥。广州轨道交通线网规划了1个线网运营管理指挥中心（万盛围线网指挥中心）、6个不同线路区域控制中心及1个线网后备控制中心（大石临时线网应急指挥中心）。 截止到2016年底，广州轨道交通线网指挥中心已经完成了一期建设，包括工程硬件设施建设（大屏幕及后台处理设备）；完成1\2\3\4\5\6\8\GF\APM，共计9条线的接入，实现对线网行车、电力及设备的线网统筹监控；实现线网指挥中心与区域\线路控制中心通信互联互通。线网调度指挥平台实现对线网运行进行全面监视，提前预警、及时跨线协调指挥；对线网跨线共用关键设备总体协调，通过线路OCC进行操作。调度指挥平台分为线网综合监控系统、线网综合应用系统和通信系统。 线网综合监控系统：通过各OCC主控系统读取线路数据，包括线网列车、牵引供电、防灾报警、主变电站、车站环控、CCTV、客流等信息； 线网综合应用系统：通过系统数据业务应用，运用COCC值班管理、决策支持、应急指挥、突发事件评估、提高应急处置效率，有效应对突发事件； 通信系统：包括传输系统、线网调度电话系统、线网拾音视频系统、线网无线统一调度系统、广播系统。 线网指挥平台数据中心在硬件和基础数据上，完成了广州市城市轨道交通的各系统数据汇聚，这就为进一步提升城市轨道系统运营效率提供了实现的可行性。

大数据研究现状综述概要

大数据研究综述 网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间(Cyberspace中交互、融合所产生并在互联网上可获得的大数据.网络大数据的规模和复杂度的增长超出了硬件能力增长的摩尔定律,给现有的IT架构以及机器处理和计算能力带来了极大挑战.同时,也为人们深度挖掘和充分利用网络大数据的大价值带来了巨大机遇.因此,迫切需要探讨大数据的科学问题,发现网络大数据的共性规律,研究网络大数据定性、定量分析的基础理论与基本方法. 文中分析了网络大数据的复杂性、不确定性和涌现性,总结了网络空间感知与数据表示、网络大数据存储与管理体系、网络大数据挖掘和社会计算以及网络数据平台系统与应用等方面的主要问题与研究现状,并对大数据科学、数据计算需要的新模式与新范式、新型的IT基础架构和数据的安全与隐私等方面的发展趋势进行了展望. 网络大数据的深挖掘、大规模利用是新兴产业界的立足点.即便针对大数据的研究目前还没有建立一套完整的理论体系,也缺少高效快速的处理、分析与挖掘的算法与范式,但大数据的应用前景毋庸置疑,因为大数据从根本上来说就是来源于应用的问题。网络大数据可为世界经济创造巨大价值,提高企业和公共部门的生产率和竞争力,并为消费者创造巨大的经济利益。 大数据近期发展: 1.网络空间感知与数据表示 2.网络大数据存储与管理体系 3.网络数据挖掘 4.社会计算以及网络数据平台系统与应用 以上四点见:网络大数据:现状与展望第3,4,5,6节作者:王元卓2013年

5.在大数据处理中,应用云计算技术,促进大数据处理系统的功能多样化。见: 讨论云计算技术下的大数据处理系统任量2014年

上海轨道交通早高峰通勤数据分析

上海轨道交通早高峰通勤数据分析报告 每天清晨，数以百万计的上海人搭乘地铁，短短数小时内完成了从居住到工作的大规模迁徙。每张票的刷卡进出都是一个数据点，汇聚成为亿万数据的背后，是城市人口的流动和城市运转的机理。复旦大学数据研究中心选取了上海轨交早高峰7-9点的数据进行分析，用大数据清晰呈现上海轨交通勤的全貌。 一、 上海轨交早高峰通勤概况 可以看出，在工作日早高峰（7-9点），两个小时内上海轨交进站达110万人次，出站达95万人次，进站人次比出站人次多出15万，表明早高峰期间的进站压力略大于出站。在早高峰同一时间段内（7-9点），工作日进站人次110万，周末进站人次40万，工作日进站人次是周末的2.7倍。对比整个上午（6-12点）的数据，工作日早高峰进站人次占整个上午的60%，而周末早高峰进站人次仅占整个上午的40%。这表明在工作日，早高峰的客流量无论是绝对数量还是集中 500000 1000000 1500000 2000000 工作日早高峰 周末早高峰 工作日6-12点 周末6-12点 1109486 408163 1914919 1130697 956846 322787 1815742 1004305 单位：人次 上海轨交日均早高峰进出站人次 日均进站数 日均出站数

程度均远远高于周末。 二、各时段进出站人次变化趋势 可以看出，工作日的进站人次从上午6：00起逐渐攀升，至7:30-7:59、8:00-8:29达到顶峰，半小时内分别进站32万人次及35万人次，8:30之后进站人数逐渐回落。而出站人数在上午8:30之前始终低于进站人数，7:30-7:59进站出站净流入达到最大为14万人次，8:00-8:29进站出站差距缩小。8:30-9:00出站人次达到顶峰，半小内出站高达39万人次，出站人次首度超过进站，净流出达到14万人次。9:00之后出站人数急剧下降，表明大多数人通勤到达时间在9点以前。出站顶峰8:30-9:00比进站顶峰7:30-7:59和8:00-8:29延后0.5-1小时，表明大多数人日常地铁通勤时间在单程0.5-1小时之间。

大数据时代下轨道交通运营企业人力资源的管理

大数据时代下轨道交通运营企业人力资源的管理 一、引言 人们生活水平的不断提高以及人们对交通便利的新要求，都使得城市轨道交通的发展与建设的质量标准越来越高。一座城市拥有一套合理的轨道交通系统不仅能够有效缓解城市的交通拥堵情况，还能提高市民的出行办事效率。本文对城市轨道交通企业员工管理数据进行分析，明确企业中人力资源的不足与优势，通过对员工的培训和引导，提高员工的工作技能和工作满意度，为企业的发展作出应有的贡献。 二、概述 （一）大数据时代随着科技的发展，人力资源相关的量化管理已经由以前简单的人力招聘，转变为拥有培训管理、人才招聘、绩效管理、薪酬管理和人力资源规划的综合系统。随着新兴科技的发展，大数据的快速计算与精准化、个性化等优势，使其被快速地应用到了企业的人力资源管理中。大数据主要依靠超级计算机快速演算的特点，获取员工的喜好、行为偏好，对不同员工进行差异化的管理，更有效地调动员工的工作积极性，让计算机代替人工对人力资源中的量化数据进行统计分析，不仅提高了工作效率，而且提高了人力资源工作的管理效能。[1] （二）城市?道交通 城市轨道交通系统发展到现阶段已经是公交系统、单轨系统、有轨系统、磁悬浮系统、自动导向轨道系统、地铁系统、轻轨系统、市区快

速轨道系统等多种系统互相结合的一个复杂的交通体系，城市轨道交通的管理也变得更加不易。随着各个城市不断规划建设城市轨道交通，目前我国大部分城市已经初步建成了集地铁、飞机、动车、轻轨、公交等多种交通方式互换的交通模式，不仅实现了无缝对接的交通理念，还提高了人们的出行效率。在最初对城市进行战略规划时，就把无缝对接和快速出行的理念融入其中，为市民的出行与工作提供便利的交通方式。 （三）人力资源量化管理城市轨道交通人力资源的量化管理主要是针对企业现阶段的运营状况、企业的工作人员的实际能力、企业未来人才的培养、人力资源管理制度等多方面的管理，更是对企业人才与资源的最大化利用。[2] 三、量化管理体系探究 （一）工作能力 员工工作能力量化管理体系的建立，主要依靠员工的岗位职能、技术能力、岗位要求的量化统计。通过岗位任职要求的细分，对员工必需的岗位职能进行考核，以工作岗位职能的标准衡量员工工作技能的熟练度，并对考核数据进行记录，按照一定的逻辑进行编码，通过数据分析，提出员工技能和绩效改进的方法。在实际的工作岗位中，员工的综合表现也体现了一位员工的工作能力，主要体现为饱满的工作热情、积极的工作行为、良好的工作心态，通过用户对员工实际工作行为的反馈，建立员工满意度的数据库。结合以上几份数据的统计，按照企业工作任职要求的标准对必需的岗位职能、技能学习能力和综合表现

轨道交通大数据分析成像系统的制作技术

本技术公开了轨道交通大数据分析成像系统，包括成像系统本体、通信模块Ⅰ、通信模块Ⅱ和移动终端，所述成像系统包括中央处理器以及均与中央处理器连接的数据采集端、数据分析模块、数据库和显示模块，数据采集端将采集到的数据信息发送给中央处理器，数据分析模块将据采集端的信息与数据库的信息进行比对，并将比对结果发送给中央处理器，所述中央处理器将比对结果依次通过通信模块Ⅰ和通信模块Ⅱ发送到移动终端，所述移动终端将比对结果显示出来。将成像系统本体通过通信模块Ⅰ和通信模块Ⅱ与移动终端信号连接，提高了工作人员事务处理速度和处理事务的方便性。 技术要求 1.轨道交通大数据分析成像系统，包括成像系统本体，所述成像系统包括中央处理器以及均与中央处理器连接的数据采集端、数据分析模块、数据库和显示模块，数据采集端将采集到的数据信息发送给中央处理器，中央处理器接收来自数据采集端的信息，并将来自数据采集端的信息以及数据库的信息发送给数据分析模块，数据分析模块将据采集端的信息与数据库的信息进行比对，并将比对结果发送给中央处理器，中央处理器将比对结果通过显示模块显示出来，其特征在于：还包括通信模块Ⅰ、通信模块Ⅱ和移动终端，所述数据库为轨道交通数据库，所述通信模块Ⅰ与中央处理器连接，通信模块Ⅱ与移动终端连接，通信模块Ⅰ通过网络与通信模块Ⅱ连接，所述中央处理器将比对结果依次通过通信模块Ⅰ和通信模块Ⅱ发送到移动终端，所述移动终端将比对结果显示出来。 2.根据权利要求1所述的轨道交通大数据分析成像系统，其特征在于：所述移动终端为手机终端。 3.根据权利要求1所述的轨道交通大数据分析成像系统，其特征在于：所述移动终端为平板电脑。 4.根据权利要求1所述的轨道交通大数据分析成像系统，其特征在于：所述通信模块Ⅰ和通信模块Ⅱ均为无线通信模块。 5.根据权利要求1所述的轨道交通大数据分析成像系统，其特征在于：所述网络为GPRS/GSM网络。 6.根据权利要求1所述的轨道交通大数据分析成像系统，其特征在于：还包括与中央处理器连接的输入模块。 技术说明书 轨道交通大数据分析成像系统 技术领域 本技术涉及一种成像系统，具体涉及轨道交通大数据分析成像系统。 背景技术 成像系统是以非摄影方式获取地物遥感影像的各类遥感器系统的统称。通常采用扫描方式成像、磁带记录或胶片记录。按系统的结构、扫描方式和探测器件的不同，大致分为一下几种：①光学机械扫描，如多光谱扫描仪，多采用反射镜对物面进行扫描，经分光、检波和光电转换后输出影像数据；②电子扫描，如返束光导管电视摄像机，属像面扫描方式，其过程是光学成像于光导管靶面，经电子束扫描后将信号放大输出；③固体自扫描，如法国SPOT卫星的光电扫描传感器，亦属像面扫描方式，景物经物镜成像在由许多电荷耦合器件(CCD)组成的探测器面阵上，经光电转换后输出；④天线扫描，如侧视雷达，属物面扫描方式的一种主动式遥感成像系统。它通过天线发射微波波束并接收景物反射的回波经解调后输出。

移动互联网下数据可视化技术及应用

移动互联网下数据可视化技术及应用 摘要：随着移动互联网技术的发展，可视化在各个领域得到推广和应用。本文 将对可视化的具体内容以及应用进行分析，以供参考。 关键词：移动互联网；可视化；溯源；概念；应用 1.前言 大数据可视化技术，是一种有效的解决大规模数据分析并形成决策依据的工具，在多个行业广泛应用并实践，促进了行业生产效率的提升。 2.数据可视化技术简述 数据可视化技术是一种研究如何将数据转变为数据视觉表现形式的科学技术，数据的视觉表现形式是指将能够反映研究对象的属性、变量等信息单位，通过具 现化以概要形式提炼出来的信息表现形式。数据可视化技术经过不断的发展和演变，逐步形成以图形、图像、用户视图等可视化形式对研究目标诠释、表述并建 立视觉模型，对对象特征加以可视化解释。数据可视化是对科学数据和抽象的非 结构化信息的处理，主要包括科学可视化、信息可视化、可视化分析三个方面： 科学可视化主要是对物理、化学等学科，进行数据和模型的测量、分析、解释等，在本文不做过多阐述。信息可视化对抽象的、非机构化数据集合实施非空间复杂 数据的视觉呈现，近年来被广泛应用与电网企业大数据可视化系统的建设过程中、在反映电网运行状态、客户信息和企业管理等方面发挥了积极的作用。 3.数据可视化技术与工具 数据可视化是大数据研究的一个重要内容。简单地讲，数据可视化就是通过 图形化手段，将复杂的数据模型表达出来，从而清晰有效地表达数据中的信息， 用户通过数据可视化可以洞察数据中的规律。数据可视化技术的基本思想是将数 据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时 将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而 对数据进行更深入的观察和分析（Julie，2011）。数据可视化起源很早，在刚刚 有计算机的时候，便有计算机图形学。近年来，数据可视化在商业智能（BI）中 也得到广泛应用。迈克尔?弗兰德利将数据可视化方法进行了分类（Vitaly，2007）。在大数据的推动下，数据可视化的内涵和外延都有了明显的变化，逐渐 由单纯的展现演变为报表、分析和展现的综合体。目前，数据可视化工具主要包括：（1）开源的、可编程的工具，如R语言、D3.js、Processing.js等。（2）商 业化产品，如Tableau、Qlikview、SAS、SAPBusinessObject水晶易表、IBMCognos、MicrosoftExcel等。其中，Tableau是桌面系统中最简单的数据可视化工具软件， 它实现了数据运算与美观的图表的完美结合，用户只需要将大量数据拖放到数字“画布”上，便能创建好所需要的各种图表（Tabealu，2014）。数据可视化技术可 以更简洁地表达大数据环境下海量的大数据信息，用户通过数据可视化技术，能 够“洞察”数据信息中内在因素的模式和关联，快速从大数据中发现问题。 4.移动互联网数据可视化技术的应用 4.1分析互联网用户的特征 需要明确的是，可视化技术的应用不是在原有的技术上实现创新，而是要实 现持续的优化过程，除了网络用户继续分析和分类外，还要为网络运营商提供更 多的综合信息发展，反映数据的变化，使网络运营商基于互联网用户的特点，制 定科学的发展战略，同时在网络运营流程，通过广告的准确交付，最大限度地利 用网络资源实现经济增长。

地铁大数据统计指标大全

城市地铁数据统计指标大全 1.线网指标 1.1运营线路条数 定义：为运营列车设置的固定运营线路总条数。 单位：条。 计算方法：已对社会开通载客运营、独立命名的线路数量，包括试运营阶段的线路。 1.2线路运营长度 定义：运营线路按始发站站中心至终点站站中心沿正线线中心测得的长度。 单位：公里。 计算方法：按照（CJ/T8-1999）规定方法计算，运营线路长度＝1/2(上行起点至终点里程＋下行起点至终点里程)，含非独立运营和命名的支线，不包括折返线、渡线、联络线、停车线、出入线、安全线的长度。 1.3网络运营长度 定义：网络中各线路运营长度之和。 单位：公里。 计算方法：网络运营长度＝∑线路运营长度 1.4网络运营长度增长率 定义：本期网络运营长度与上期相比的增长比例。 单位：%。 计算方法：网络运营长度增长率=（本期网络运营长度－上期网络运营长度）/上期网络运营长度×100。

2.车站指标 2.1线路车站数 定义：运营线路上办理运营业务和为乘客提供服务的建筑设施和场所的数量。 单位：座。 计算方法：按独立命名线路统计的运营车站个数。 2.2换乘车站总数 定义：运营线路交汇处具备从一条线路转乘到其他线路功能的车站数量。 单位：座。 计算方法：包括付费区换乘车站和非付费区换乘车站。付费区换乘车站指在付费区内利用站台、站厅、通道等方式实现换乘的车站；非付费区换乘车站指同一票务系统站外换乘连续计费和非同一票务系统设有换乘设施的车站。2线或2线以上换乘车站均只计作1座换乘站；共线运营线路，当连续共线车站超过2座时，只计作2座换乘站。 2.3网络车站总数 定义：网络中各条运营线路的车站总数。 单位：座。 计算方法：网络中线路车站数之和，共线段运营车站只计1次。 2.4平均站间距 定义：同一线路上两个相邻车站站中心间的平均距离。 单位：公里。 计算方法：平均站间距=线路运营长度/区间数 3.客流指标 3.1客运量

移动互联网下数据可视化技术及应用

移动互联网下数据可视化技术及应用 发表时间：2017-08-18T11:13:02.307Z 来源：《基层建设》2017年第12期作者：庞杰 [导读] 摘要：随着移动互联网技术的发展，可视化在各个领域得到推广和应用。本文将对可视化的具体内容以及应用进行分析，以供参考。 身份证号：32082819780225xxxx 浙江杭州 310013 摘要：随着移动互联网技术的发展，可视化在各个领域得到推广和应用。本文将对可视化的具体内容以及应用进行分析，以供参考。关键词：移动互联网；可视化；溯源；概念；应用 1.前言 大数据可视化技术，是一种有效的解决大规模数据分析并形成决策依据的工具，在多个行业广泛应用并实践，促进了行业生产效率的提升。 2.数据可视化技术简述 数据可视化技术是一种研究如何将数据转变为数据视觉表现形式的科学技术，数据的视觉表现形式是指将能够反映研究对象的属性、变量等信息单位，通过具现化以概要形式提炼出来的信息表现形式。数据可视化技术经过不断的发展和演变，逐步形成以图形、图像、用户视图等可视化形式对研究目标诠释、表述并建立视觉模型，对对象特征加以可视化解释。数据可视化是对科学数据和抽象的非结构化信息的处理，主要包括科学可视化、信息可视化、可视化分析三个方面：科学可视化主要是对物理、化学等学科，进行数据和模型的测量、分析、解释等，在本文不做过多阐述。信息可视化对抽象的、非机构化数据集合实施非空间复杂数据的视觉呈现，近年来被广泛应用与电网企业大数据可视化系统的建设过程中、在反映电网运行状态、客户信息和企业管理等方面发挥了积极的作用。 3.数据可视化技术与工具 数据可视化是大数据研究的一个重要内容。简单地讲，数据可视化就是通过图形化手段，将复杂的数据模型表达出来，从而清晰有效地表达数据中的信息，用户通过数据可视化可以洞察数据中的规律。数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析（Julie，2011）。数据可视化起源很早，在刚刚有计算机的时候，便有计算机图形学。近年来，数据可视化在商业智能（BI）中也得到广泛应用。迈克尔?弗兰德利将数据可视化方法进行了分类（Vitaly，2007）。在大数据的推动下，数据可视化的内涵和外延都有了明显的变化，逐渐由单纯的展现演变为报表、分析和展现的综合体。目前，数据可视化工具主要包括：（1）开源的、可编程的工具，如R语言、D3.js、Processing.js等。（2）商业化产品，如Tableau、Qlikview、SAS、SAPBusinessObject水晶易表、IBMCognos、MicrosoftExcel等。其中，Tableau是桌面系统中最简单的数据可视化工具软件，它实现了数据运算与美观的图表的完美结合，用户只需要将大量数据拖放到数字“画布”上，便能创建好所需要的各种图表（Tabealu，2014）。数据可视化技术可以更简洁地表达大数据环境下海量的大数据信息，用户通过数据可视化技术，能够“洞察”数据信息中内在因素的模式和关联，快速从大数据中发现问题。 4.移动互联网数据可视化技术的应用 4.1分析互联网用户的特征 需要明确的是，可视化技术的应用不是在原有的技术上实现创新，而是要实现持续的优化过程，除了网络用户继续分析和分类外，还要为网络运营商提供更多的综合信息发展，反映数据的变化，使网络运营商基于互联网用户的特点，制定科学的发展战略，同时在网络运营流程，通过广告的准确交付，最大限度地利用网络资源实现经济增长。 4.2分析互联网用户轨迹 由于移动互联网数据可视化技术的支持，可以有效地分析互联网用户的轨迹。网络用户轨迹是网络用户行为的规律。通过分析网络用户轨迹，可以保证基站与用户之间的有效连接。可以实现稳定的通话质量，达到及时传输互联网数据的目的。另外，通过分析互联网数据可以清除用户的地理位置，实现地理信息处理的简单开发。 5.大数据可视化技术在重要产品品控溯源增信体系中的应用 5.1技术路线 智慧溯源可视化综合展示平台集成展现重要产品品控溯源增信体系各子项建设内容，展示重要产品品控溯源综合监管成果和宣传产品防伪溯源监管知识。展示大厅包括无缝拼接大屏幕、电子沙盘、影音多媒体播放和灯光等设备，通过网络连接到公司集中部署的智慧溯源可视化综合展示平台，通过智慧溯源可视化平台系统对品控溯源增信体系中运行的设备及采集的数据进行监控和展现。智慧溯源可视化综合展示平台系统数据来源于重要产品质量安全溯源监管省级、市级、县级数据中心各子系统平台，通过ETL抽取工具进行数据清理、转换和展示。与溯源信息采集系统、县域溯源监管系统、电商数据交互系统、第三方产品检测数据采集、第三方保险理赔管理系统、实时气象环境监测系统、基地视频监控系统等多个系统集成，通过数据接口将重要产品操作实时数据、网站访问数据、用户信息、扫码查询、溯源码流通信息、智能硬件信息、电商交易等系统的关键指标数据传输到综合展示平台，对关键指标进行挖掘、分析，并通过三维可视化技术直观动态展现。引导重要产品生产经营企业不断优化生产结构和运营方式，推动重要产品生产经营企业实施智能生产创新、生产工艺技术改革，实现向低投放、低耗能、高效率的绿色发展方式转变，政府监管部门加强政策支持额引导、落实工作责任，实现重要产品“流向可跟踪、责任可认定、产品可召回”的全流程监管，提高社会大众对重要产品质量安全的信任，保障民众身心健康安全。 5.2系统架构 智慧溯源可视化平台采用面向服务体系架构（SOA），从技术架构上分为三个层次，包括后台数据层、中间服务层、前台展示层。其中后台数据层采用的是ORACLE10g数据库，中间服务层采用的是主流开发技术，前台展示层采用的是flash、3DMax等多媒体技术。平台与溯源信息采集系统、县域溯源监管系统、电商数据交互系统、实时气象环境监测系统、基地视频监控系统等进行对接，通过数据处理平台提取主要指标，对关键指标进行数据挖掘和分析，通过三维可视化技术直观动态展现。应用触控平板、激光笔、手机app，解说员可以边解说边操作，与大屏可视化展示形成互动，增强用户体验。 5.3数据分析 随着重要产品质量安全追溯体系建设的不断推进，大量的物联网智能设备、区块链技术被广泛的应用与环境监测、智能生产监控、检

大数据背景下城市轨道交通的发展趋势

大数据背景下城市轨道交通的发展趋势 发表时间：2019-12-16T16:06:47.293Z 来源：《城镇建设》2019年22期作者：张寅卓 [导读] 城市轨道交通在一定程度上推动整个城市交通的发展， 摘要：城市轨道交通在一定程度上推动整个城市交通的发展，且为城市实现可持续性发展奠定了基础，近些年，我国有些城市在尝试着共享城市轨道交通和铁路资源，对城市轨道交通线网络中的某些车站设置和线路走向都作出了适当的调整，尽可能充分结合城际铁路、路网干线以及地铁，减少人们出行换乘次数，节省时间。城市人口数量随着城市化进程的加快日益渐长。因而，大数据背景下城市轨道交通运输体系的形成，是城市交通发展最紧迫的工作。 关键词：大数据；城市轨道交通；发展趋势 1轨道交通大数据挑战 1.1数据管理的挑战 轨道交通大数据来源广泛、种类繁多、产生速度快，具有多源、异构、自组织的特点。使得其在管理上面临着“汇聚难、集成难、存储难、检索难”的挑战。轨道交通数据在地理上分散，并通过不同的数据模型和元数据来进行自组织管理，如何连接不同类型的数据源，定时、自动化地汇聚多源的轨道交通大数据是一个挑战。轨道交通数据的体量大，对于已经汇聚、集成的数据，一方面，如何去设计适用于分布式环境下的数据存储模型，以满足高可扩展、高可用、高吞吐的需求；另一方面，如何结合轨道交通数据的时空特性，构建包含时空索引、全文检索在内的多类型索引模型，减少查询的搜索空间，加快查询的过程，是一个关键的挑战。 1.2数据处理的挑战 轨道交通数据的体量大，产生速度快，既包括了实时产生的动态数据，又包括了归档的静态数据，使传统的单机处理难以满足轨道交通应用实时处理的需求。Hadoop和Spark作为如今主流处理大规模数据的系统，可以作为解决轨道交通数据处理难的有效途径。轨道交通大数据存储在Hadoop生态系统和Spark生态系统的数据管理系统（如：HDFS、HBase、Hive等）中，通过MapReduce或者Spark进行分布式处理。在这个过程中，面临三个挑战： 1.2.1数据管理系统数据读取接口的开发 由于轨道交通大数据涉及多个数据模型和存储系统，如何基于这些存储系统开发统一的数据读取中间件是一个挑战。 1.2.2并行编程框架的开发 无论是MapReduce还是Spark，都要求算法开发者熟悉框架，限制了其使用范围，因此，需要在MapReduce和Spark提供的底层API上开发适用面广泛的编程框架。 1.2.3工作流调度 数据处理通常由多个子过程构成，如何将这些子过程通过工作流机制进行组织、调度，以便实现处理过程的自动化是一个挑战。 1.3数据分析的挑战 数据分析的目的旨在挖掘、提取海量轨道交通数据背后隐藏的规律及知识。对于轨道交通大数据分析而言，其核心问题在于如何对轨道交通大数据进行有效的表达、解释和学习。 2轨道交通大数据运用的注意事项 2.1轨道交通大数据运用的局限性 大数据运用可以为轨道交通发展提供参考，但也存在一定的局限性。例如，轨道交通从规划、设计、建设到运营，周期长、时间久，存在投入运营后的城市状况与最初规划设计时期差距较大、以及存在规划设计内容滞后于实际市场发展进度的状况。规划设计可以参考大数据分析，但是大数据分析往往停留在以往的信息收集基础之上。在这种情况下，需要规划设计者充分的考虑城市发展的步调，了解城市规划的远期发展计划，综合判断规划设计，而不是仅仅依靠大数据分析的结果。在大数据分析的基础上，规划设计者可以通过互联网平台收集相关方的需求与建议，但是不能过度依赖这些信息上，要通过全局和发展的眼光和视角综合考虑，一方面要满足市民实际需求，另一方面要考虑到城市发展的长远规划，以及轨道交通建设的实际环境与问题，保证规划设计的合理性。 2.2轨道交通大数据运用的安全性 随着时代的进步和人们自我意识不断提升，大数据的广泛运用也引发了人们对个人信息安全的严苛要求。轨道交通大数据的运用，涉及大量相关方信息的采集、存储、分析和应用，绝不能出现数据信息的泄露与贩卖等问题，引发轨道交通企业危机。轨道交通企业要要从意识源头抓起，加强培训，不断提升大数据相关工作人员的安全和保密意识，一旦出现违规运用数据信息的情况，要依法依规严厉处置，务必做好轨道交通大数据信息安全工作，切实保障轨道交通大数据的安全、合法、合理运用。 3大数据视野下轨道交通网络的研究展望 3.1推动多学科研究方法的交叉与融合 大数据的应用分析不仅推动了研究方法的多元化，而且还在一定程度上扩大了各学科的研究范围。例如，对网络数据的挖掘以及对居民行为活动数据进行分析都需要专业的工作人员去进行计算后才能得知。又因为学科与学科之间的性质不同，因此为了保证数据研究的精确性，学科与学科间要相互配合并彼此发挥其优势，从而推动大数据的应用。 3.2技术经济优势的挖掘与应用 3.2.1数据准确性高 因为大数据相比较于其他技术具有更大的储存能力，不存在样本范围小等不足之处，相反其在轨道交通建设中发挥着重要的作用。除此之外，因为交通大数据具有结构复杂以及连续性等特点，因此更能对城市交通现状进行零差别还原。 3.2.2具有更高的便捷性 采用大数据对数据进行统计以及储存，一方面不仅可以保证其计算的高效性，另一方面还可以快速直接的对其中存在的有用信息进行获取，所以相比较于传统问卷调查方法，大数据统计方法省去了调查过程，可以实现对数据的直接获取，更具有精确性以及便捷性。 3.2.3投入成本低且带来的效益非常可观 因为交通大数据具有非常强的专业性，其提供的数据大都具有很高的精确性，不仅可以给平台以及公众带来经济效益的同时，还可以

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念 产生的背景与意义 上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。

上海轨道交通早高峰通勤数据分析报告

轨道交通早高峰通勤数据分析报告 每天清晨，数以百万计的人搭乘地铁，短短数小时完成了从居住到工作的大规模迁徙。每票的刷卡进出都是一个数据点，汇聚成为亿万数据的背后，是城市人口的流动和城市运转的机理。复旦大学数据研究中心选取了轨交早高峰7-9点的数据进行分析，用大数据清晰呈现轨交通勤的全貌。 一、 轨交早高峰通勤概况 可以看出，在工作日早高峰（7-9点），两个小时轨交进站达110万人次，出站达95万人次，进站人次比出站人次多出15万，表明早高峰期间的进站压力略大于出站。在早高峰同一时间段（7-9点），工作日进站人次110万，周末进站人次40万，工作日进站人次是周末的2.7倍。对比整个上午（6-12点）的数据，工作日早高峰进站人次占整个上午的60%，而周末早高峰进站人次仅占整个上午的40%。这表明在工作日，早高峰的客流量无论是绝对数量还是集中程度均远远高于周末。 二、 各时段进出站人次变化趋势 500000 10000001500000 2000000工作日早高峰 周末早高峰 工作日6-12点 周末6-12点 1109486 408163 1914919 1130697 956846 322787 1815742 1004305 单位：人次 上海轨交日均早高峰进出站人次 日均进站数日均出站数

可以看出，工作日的进站人次从上午6：00起逐渐攀升，至7:30-7:59、8:00-8:29达到顶峰，半小时分别进站32万人次及35万人次，8:30之后进站人数逐渐回落。而出站人数在上午8:30之前始终低于进站人数，7:30-7:59进站出站净流入达到最大为14万人次，8:00-8:29进站出站差距缩小。8:30-9:00出站人次达到顶峰，半小出站高达39万人次，出站人次首度超过进站，净流出达到14万人次。9:00之后出站人数急剧下降，表明大多数人通勤到达时间在9点以前。出站顶峰8:30-9:00比进站顶峰7:30-7:59和8:00-8:29延后0.5-1小时，表明大多数人日常地铁通勤时间在单程0.5-1小时之间。 上图为周末上午（6-12点）各时段进出站人次对比。与工作日相比，周末进出站的变化趋势呈现出截然不同的形态。进出站人次从上午6:00起缓步攀升，进站人次至8:00-8:29达到顶峰为11.8万人次，出站人次至8:30至8:59达到顶

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状 当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.360docs.net/doc/ef9590678.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市