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1、基于大数据的公共交通 辅助运营方案2016年1月2福建移动交通信息努力通过建立一套快速、高效、安全、便捷的交通管理系统,通过频繁丰富交通信息内容，提高服务认知度，结合 导航/位置服务/公交换乘 等多种应用服务，增强综合运用能力,来满足公众在城市间出行的需求。路况信息 公交换乘简单交通信息服务便民服务增值服务交通信息单一服务运营服务交通信息应用服务 交警手机短信敬告执法 交管车驾、保险理赔等专用 Application download 基于位置的 商家推送 服务 实时周边交通信息导航 前项用户数据分析 后项商家附加值的提升定 位 及 目 标3服务对象接入终端应 用 服 务应用平台游客车主政府部
2、门交 管 便 民 服 务车 位 查 询 服 务实 时 路 况 信 息GPS浮动 车信息源手机电脑智能交通一卡通平台摄像头视频交通事件移动网络数据PND/车载终端事 件 施 工 信 息视 频 路 况 查 询 服 务公 交 地 铁 换 乘 信 息出 租 车 电 召手 机 在 线 导 航4 S 店 优 惠 信 息加 油 站 优 惠 信 息车 辆 保 险 业 务交通信息业务规划市民接入方式手机客户端、wap、12580TD、wlan、EDGE、网线商 家 优 惠 信 息智 能 车 载 导 航4运营商有什么？运营商每天产生海量的大数据规模性(Volume)多样性(Variety) 高速性(Velocit
3、y) 真实性(Veracity)通话话单短信话单彩信话单GN口上网日志TD-LTE上网日志WLAN上网日志宽带上网日志告警记录Boss数据位置更新话单低成本文件存储 Hadoop中成本数据库 MPP传统高端数据库 Exadata明细清单库基础信息库中央数据库每天超过200亿条数据5运营商能做什么？数据抽取与集成数据分析数据解释(部分完成)标签、建模、聚类、离群、关联 构建符合商圈的用户统计模型报表展示、报表输出、能力输出 精确定位客户，精确营销、拉新指定区域的手机用户信息、位置信息、 移动轨迹等6大数据挖掘用户群过滤清洗有效数据聚类分析算法(划分型、层次型 、基于模型、基于密度等) 关联分析算
4、法(频繁序列挖掘、 图挖掘、Apriori等)数据分析模块时间 空间 来源 关联 消费 频次细分目标客户群7多渠道宣传过滤清洗有效数据分类算法 聚类分析算法 关联分析算法通用能力输出模块数据解释短信能力语音外呼微信平台微博社交网站典 型 场 景公路车流归巢分析 总述挑战解决方案效果大数据浪潮下，公路交 通管理正在从数字化管 理走向智能化管理，智 能交通是未来交通管理 和发展的关键路网运行监测和拥堵治 理，是公路交通管理的 核心内容，需要借助大 数据分析手段实现深入 理解和有效预测基于交通数据分析车流 规律，建立车流规律分 析模型基于ETC数据，采集到 每个车辆高速公路通 行的行驶记录，并实 现
5、跨地区、跨路网的 数据的整合建立“归巢分析”模 型，描绘每个车流的 出行的时点、规律、 频次和轨迹基于“归巢分析”的 结果，并引入路况影 响因素，预测不同时 点的路网交通压力， 实现精准预测识别出具有一定出行 规律的车辆，实现路 网车辆级粒度的洞察预测模式由历史经验 统计，转变为出行需 求预测，路况预测更 准确能够有效分析出突发 事件对相关路网和后 续路况的影响3公路车流归巢分析 介绍基于ETC数据，采集到每个车辆的跨地域行驶记录，建立分析模型识别出行特 征和规律；在跨地区的整合分析之后，实现对全公路路网压力的精准预测。ETC数据 出发地 访问地 途径地 出行时间 途径时间 到达时间 离开时间
6、 滞留时长 频率、间隔 轨迹特征 影响因素： 天气影响 节假日影响 特殊事件影响 交通管制影响 4橙色预警： 武夷山南平2015年10月1日周六 早68点，沈海高速 出福州方向，车流压力值 78宁德福州 龙岩选择特定日期和时间段，预测全 路网拥堵情况三明莆田自动化告警，特定区域内下一天/ 周/月的拥堵风险预测模型根据各类事件的影响分 析模型成果动态调整红色预警： 2014年12月3日周三 晚上68点，沈海高 速回福州方向，车流压力 92高速公路收费稽查分析 总述挑战解决方案效果高速公路收费过程中仍 存在大量的人工窗口， 车辆车型和收费标准依 赖收费员的判断由于收费站和收费员收 费过程中的不当与
7、违规 操作，造成高速公路收 费的跑冒滴漏通过大数据分析稽查违 规收费的站点和人员， 并评估违规收费所造成 的损失整合自动化收费数据、 出入卡/条码收费数据、 以及其他所有数字化 的车辆进出高速公路 收费信息，并实现跨 路网数据的整合建立车辆车型冲突分 析模型，通过车辆历 次通过不同收费站收 费标准和对应车型的 对比，识别车型冲突 车辆，并评估各种口 径的收入损失稽查违规收费的站点、 人员，实现损失认责， 加强收费管理数字化、透明化的管 理，有效杜绝违规行 为，严防收入的跑冒 滴漏对造成收入严重损失 的车辆进行费用追讨， 挽回收入损失5高速公路收费稽查分析 介绍通过车辆收费明细数据中蕴含的收费标
8、准差异，识别违规收费现象，并量化带来 的路网收入损失，定位违规收费站和人员，加强收费管理，防止收入损失。Step 1数据源类型高速ETC 收费交易数据Step 2交易数据整合 车牌号 车类 交易时间 驶入收费站 驶入闸口 驶入收费员 驶出收费站 驶出闸口 驶出收费员 应收费 实收费 收费单价 道路类型 收费标准 Step 3车型冲突分析示例： 闽A357H82014年9月 按2类收费38次 按3类收费16次 按4类收费18次Step 4收入损失分析车辆收损分析 每辆存在车型冲突 的车辆，可能带来 收入损失的最大值 闸口收损分析 每个闸口造成的收 入损失 收费站收损分析 每个收费站造成的 收入损
9、失 路段收损分析 每个路段的收入损 失 路网收损分析 区域路网的收入损 失Step 5违规收费定位收费员出勤 明细数据高速出入卡 收费交易数据高速出入条码 收费交易数据车管所 车辆登记数据到底是2类、3 类、还是4类？2014年9月， 1046号收费员 造成了2230元 的收入损失6地铁线网客流分析 总述挑战解决方案效果城市化进程加快，地铁 客流越来越大，地铁公 司在运营管理方面面临 挑战；地铁企业需研究和挖掘 地铁乘客出行特征和规 律，对线网客流进行准 确及时的分析预测，为 地铁运营优化提供支撑；常规数据统计存在的问 题：不全面、不细致、 不精确。构建乘客出行端到端 分析过程，全面分析 地铁
10、线网乘客的出行 路径、出行距离、出 行时间、换乘特征、 进出站方式等出行特 点；帮助地铁企业优化网络 行车计划、优化客运组 织方案、优化紧急情况 处理预案；帮助地铁清算中心优化 清分模型，提高清分准 确率； 基于历史客流信息， 结合工作日（节假 日）、季节、天气、 地铁周边大型活动等 因素进行地铁客流预 测。帮助地铁优化闸机、自 动售票机等设备资源， 优化地铁设施和通过能 力，提高地铁运输效率 和服务水平。1地铁线网客流分析 介绍乘客出行特征分析 乘客出行路径：可以根据OD 分析结合出行时间进行分析 ，如果有多条路径可给出路 径可能性权重。 乘客出行距离：根据乘客出 行路径得出乘客乘车距离、
11、换乘距离等。 乘客换乘特征：分析乘客换 乘次数、详细换乘路线、换 乘时间、乘车时间等。 出入站方式：分析购买票卡 方式、使用票卡方式。线网客流分析预测 实现基础客流统计分析，包 括各站进出站量、各站间OD 表、换乘站换乘量、线路客 运量、线网客运量等。 基于历史客流数据，结合天 气、节假日、社会活动等因 素，利用灰色马尔可夫预测 模型等数据挖掘算法建立客 流预测方法、模型库。 对线网总体客流、重点线路 、重点区域、重点车站客流 分日期、分时段进行预测。运营管理优化举措 进行票卡清分优化分析。 对行车组织计划进行优化。 对地铁设施资源如闸机、自 动售票机的摆放设置进行优 化。 借助客流预测数据提
12、前组织 重点车站限流、引导举措。 对各种紧急情况的应急处置 预案进行优化。2城市公共交通票价管理与制定 总述挑战解决方案效果随着城市化进程加快， 公共交通得以快速发展， 以公交、地铁、轻轨多 种公共交通形式相结合 的出行方式是未来的主 流趋势；城市交通管理部门需要 借助数据分析进行科学 决策，为公共交通工具 制定合理的票价；目前票价制定多依据专 家建议、市民意见等制 定，缺乏科学数据支撑。通过对一卡通、单次 卡的刷卡数据进行整 合分析，对乘客出行 路径、出行距离、出 行规律等特征进行分 析，形成乘客群体特 征画像；合理、一体化的票价机 制促进公众更多选择公 交系统出行，节能环保；针对老人、学生
13、、游客 等群体的特殊优惠票制 一方面可以照顾弱势群 体、一方面可以提升城 市旅游形象；对公交系统的总体收入、 盈亏进行预测，合理清 算分摊收入，并能帮助 政府形成财政补贴预期。基于乘客群体出行特 征，结合公交、地铁、 轻轨等运营收入成本 科学制定公交体系一 体化票价，并有针对 性的制定多种优惠票 制。9城市公共交通票价管理与制定 介绍地铁出行特征分析 基础票价方案刷卡数据乘客分群画像 优惠票制方案票务清算方案客流预测数据收入成本预测财政补贴数据预测客流预测分析轻轨运营收入数据运营成本分析运营收入分析公交运营成本数据盈亏平衡分析票价策略模型10广告媒体辅助营销 综述随着相关产品投入使 用，如何利
14、用现有的 管道，对前向用户做 群体分析，在不同时 期、时段对某些群体 出台相关优惠活动、 推送特定广告如何利用数据，指导 运营管理部门，针对 不同商家、数据源、 广告位给出不同的定 价分成策略如何利用数据，指导 后向商家进行进行广 告营销、地推活动， 提升运营价值挑战解决方案效果规整并挖掘地铁、公 交、高速、驾校数据， 结合移动公司位置、 消费能力、消费特征 能力，建立用户特征 模型，给出精确营销 指导建议通过APP热门点击、 关键词条、媒体传播 路径分析，给出最佳 广告位、最佳定价建 议从品牌分析、人群分 析和媒体分析三个维 度入手结合算法预测 手段，实现营销辅助针对不同消费群体， 推出针对
15、性的优惠套 餐，根据市场情况， 不定期的推出针对性 的营销活动后向商家分利规划有 据可依，商家广告投 放位定价有数据支持， 可实现后向运营数据 再挖掘对入驻商家提供部分 数据，如品牌趋势、 份额、品牌认知、人 群兴趣点等，实现商 机洞察18广告媒体辅助营销介绍把数据科学和商业模式有机组合出行助手将成为 各类服务的新入口。在带有位置信息的场景下， 以互联网精准定向技术， 采用多通道向人群投放广告，O2O大数据挖掘、分析整合， 将定位技术和投放算法组合，进行广告交易或出售广告位， 或置换广告位，共同分享收益。19福诺优势依托福建移动大数据平台依托福建移动大数据平台 福诺公司的稳定的本地化服务团队福诺公司的稳定的本地化服务团队 天睿领先的业务数据分析建模经验天睿领先的业务数据分析建模经验谢 谢！
