交通大数据

交通行业：
1、我国颁布的《道路运输车辆动态监督管理办法》要求所有运输车辆 与GPS连接，建立车联网系统； 2、交通部门正利用一卡通数据统计每天进出地铁的人数、出发和目的 地的详细情况； 3、道路、河道均已部署大量监控设施，大型城市1日交通运营数据记录 超过10亿条、数据量达150-300GB、视频监控数据量超过50TB、1日船舶 航速数据超过5000万条。
思路：
某机构根据过去20分钟车流，以及历史路况信 息，将社交媒体、路况监测、城市摄像头、 GPS信息等综合起来，对多种异构数据进行管 理和协同计算，来监测并分析城市中的交通异 常及其原因。
实际案例：
现象：发现西三环交通流量突然剧增 分析过程：通过社交媒体、交通与地理位置 大数据关联分析，找出原因是大量市民从中 关村和亚运村开车去玉渊潭公园看樱花，均 路过西三环，导致此交通异常。 缓堵方案：提早指挥这些车流绕行，缓解西 三环的拥堵。
对冲基金 应用后 22%
大数据应用—交通
交通拥堵
交通资源分配
打车难
钱难挣
……
实时拥堵状态
收集需求大数据
偶发事件
极端天气
ITS传感器网络 手机定位
实时人群密度
一卡通
带位置标记的社交媒体数据
打车APP
实时动态拼车
效益测算（北京）
Leabharlann Baidu挖掘拥堵根源
应用后提高
运力 收入
油耗 CO2
200% 16% -8亿升 -16亿kg
交通案例：打车
问题：
乘客抱怨打车难，出租车司机 抱怨挣钱难。如果仅仅只靠增 加出租车数量来解决打车难的 问题，不但会带来更多的车流， 造成拥堵，而且闲时车多人少 问题也将变得更为突出。
思路：
“实时动态拼车”根据出租车、叫车乘客人数、方位、预约时间及路况信息， 由系统集中优化得出最佳拼车方案。
效果：兼顾政府、出租车司机和乘客三方的利益，解决打车难问题，同时
降低打车费用、增加司机收入、促进节能减排、减少拥堵。
对北京出租车的模拟分析显示，运力可提高3倍，也就是乘客打到 车的概率提高3倍，打车费用降低40%左右；司机收入增加16%；每 年可为北京节省8亿升油，减少二氧化碳排放16亿千克。
交通案例：缓堵
问题：
北京被冠以“首堵”之城，常发交通拥堵， 造成拥堵原因五花八门，比如交通事故、临 时交通管制、灾难事件，球赛等。负责缓堵 的交管部门常常头痛医头，脚痛医脚，缓堵 措施效果有限。
大数据应用—金融
影响因素
公众情绪
预测资本市场的行为
体育比赛
股价波动
天气
……
正面情绪
公众情绪中的冷静指数（红线）后移3天和 道琼斯工业指数（蓝线）能够较好匹配
预测准确性
73%
加入冷静
负面情绪 情感分析
情绪的更细分类
87%
冷静、警惕、确信辅助决策的效益
活力、友善、幸福
公众对品牌关注度影响股价
平均年化收益 应用前 9%