地铁大数据统计指标大全
大数据分析常用指标
大数据分析常用指标一、基础指标1.数据量：用以表示数据集的大小，通常以数据条目或文件大小来衡量。
2.统计量：包括均值、中位数、众数、标准差、方差等，用以描述数据的分布和集中度。
3.数据质量指标：包括数据完整性、准确性、一致性、唯一性等，用以评估数据的可信度和适用性。
二、关联性指标1.相关系数：用以衡量两个变量之间的关联程度，常用的有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
2.协方差：衡量两个变量之间的总体相关性，能够表示变量之间的变动趋势是否一致。
3.相关分析：通过计算相关系数和协方差，来分析变量之间的相关性，并推断出可能存在的因果关系。
三、趋势性指标1.线性回归：通过拟合一条线来描述变量之间的线性关系，可以用于预测未来趋势。
2.移动平均：通过计算一段时间内的平均值，来平滑数据的波动，以便分析趋势。
3.时间序列分析：用于分析时间相关的数据，包括趋势分析、季节性分析、周期性分析等。
四、分类与预测指标1.分类准确率：通常使用混淆矩阵和准确率来评估分类模型的性能。
2.ROC曲线：用以评估二分类模型的质量，通过绘制真阳性率与假阳性率的曲线来表示模型在不同阈值下的分类效果。
3.回归预测误差：包括均方误差、平均绝对误差、相对平均误差等，用以衡量回归模型的预测精度。
五、群体分析指标1.聚类分析：用以将数据集中的对象划分成互不相交的群体，可以通过欧氏距离、马氏距离、余弦相似度等来度量对象之间的相似性。
2. 分类指标：用以衡量聚类结果的质量，包括轮廓系数、Davies-Bouldin指数、兰德系数等。
六、异常检测指标1.离群值检测：通过统计方法、聚类方法、基于模型的方法等来检测数据中的异常值。
2.异常度：用以度量数据点与其他数据点之间的差异性或离群程度，常用的方法有标准分数、箱线图等。
以上是大数据分析中的一些常用指标，不同类型的指标可以用来分析不同的问题和场景。
在实际应用中，根据具体需求和数据特征，选择合适的指标进行分析和评估，有助于发现数据中的规律、趋势和异常，提供有效的决策支持。
地铁运营指标体系及统计办法
南昌轨道交通地铁运营有限公司技术文件Q/NGYY-A-DP-J-01-2015V1.1运营指标体系及统计办法（试行）2015—11—15发布 2015—11—20实施南昌轨道交通地铁运营有限公司发布修订记录2目录1参考依据 (4)2适用范围 (4)3框架结构 (4)4指标体系 (5)5线路指标 (8)5.1运营线路条数 (8)5.2线路运营长度 (8)6 车站指标 (8)6.1 线路车站数 (8)6.2 平均站间距 (8)7 客流指标 (8)7.1 客运量 (8)7.2 运距/乘距 (9)7.3 线路客运强度 (10)8 运行指标 (10)8.1 基础数据 (10)8.2 速度指标 (10)8.3 里程利用率 (11)8.4 兑现率 (11)8.5 准点率 (12)8.6 线路列车服务可靠度 (13)8.7 线路清客频率 (13)9 服务指标 (13)9.1 乘客服务 (13)10 安全指标 (14)10.1 运营事故频率 (14)11 能耗指标 (14)11.1 线路列车牵引能耗 (14)11.2 线路动力照明能耗 (14)12 成本指标 (14)12.1 运营总成本 (14)12.2 运营票务收入 (15)附加说明 (16)运营指标体系及统计办法1 参考依据城市公共交通经济技术指标计算方法－地铁. 中华人民共和国城镇建设行业标准. CJ/T 8-1999城市公共交通分类标准.中华人民共和国行业标准. CJJ/T114-2007地铁运营安全评价标准.中华人民共和国国家标准.GB/T 50438-2007城市轨道交通客运服务.中华人民共和国国家标准.GB/T 22486-20092 适用范围本指标体系适用于南昌轨道交通地铁运营有限公司所涉及管辖区段。
本指标体系中的统计期一般均指一年。
根据分析需要，也可按月或季度作统计分析。
3 框架结构指标体系框架和内容遵循“求同存异，先简后繁，循序渐进”的原则建立，不同口径的统计指标参考国际惯例。
大数据分析常用指标
大数据分析常用指标大数据分析是近年来发展迅猛的数据科学领域，旨在通过从庞大的数据集中提取有价值的信息和洞察力，以支持决策和增强业务运营。
在大数据分析的过程中，使用各种指标来量化和评估数据的特性和关联性，从而帮助企业更好地理解和利用数据。
本文将介绍大数据分析中常用的几个重要指标。
1. 平均值（Mean）平均值是最简单和最常见的统计指标之一。
它是将所有数据点的值加起来，然后除以数据点的总数得到的值。
平均值可用于衡量数据集的中心趋势。
在大数据分析中，平均值可以用来评估业务指标，例如平均销售额、平均访问时间等。
2. 中位数（Median）中位数是将数据集中的值按升序排列，然后找到中间位置的值。
如果数据集中有偶数个数据点，中位数将是中间位置的两个数据点的平均值。
与平均值不同，中位数不受异常值的影响，更能反映数据的分布情况。
在大数据分析中，中位数常用于衡量数据的中心趋势，特别适用于面对异常值较多的情况。
3. 标准差（Standard Deviation）标准差是衡量数据的离散程度的指标。
它用于描述数据集中各个数据点与平均值之间的差异。
标准差越大，数据集的差异越大，反之亦然。
在大数据分析中，标准差可用于评估数据的稳定性和可靠性，也可以用于发现异常值。
4. 相关系数（Correlation Coefficient）相关系数是用来衡量两个变量之间的相关性的指标。
它的取值范围从-1到1，-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示没有相关性。
相关系数可以帮助我们理解数据之间的关系，并提供洞察力以支持决策和预测。
在大数据分析中，相关系数常用于研究市场趋势、客户行为等方面。
5. 百分位数（Percentile）百分位数是指将数据集按升序排列后，某个特定百分比所处的位置的值。
例如，第50百分位数就是中位数。
百分位数可以帮助我们了解数据集中不同百分比的值所处的位置，特别适用于处理大规模数据。
在大数据分析中，百分位数可用于了解市场分布、客户分群等情况。
地铁运营数据分析报告
地铁运营数据分析报告1.引言地铁是现代城市交通体系的重要组成部分，为了更好地管理地铁系统并提升其运营效率，本报告将对地铁运营数据进行分析，并提出相应的建议。
2.数据概览本次数据分析的时间范围为2019年至2021年，地铁系统共收集到了大量的运营数据，包括进出站数据、运行时刻表、乘客流量等。
3.进出站数据分析通过对进出站数据的分析，我们可以了解到每个站点的客流情况以及不同时段的高峰期。
根据数据显示，城市中心区域的地铁站客流量最大，尤其是早晚高峰时段。
针对这一情况，我们建议增加运力，加密运行班次，以满足乘客出行需求。
4.运行时刻表分析运行时刻表是地铁系统运营的重要参考依据，通过对运行时刻表的分析，我们可以优化列车运行计划。
数据分析显示，在工作日的早晚高峰时段，列车的运行间隔较小，但在其他时间段，尤其是夜间，运行间隔较大。
为了提升用户体验，我们建议在夜间增加列车班次，确保夜间的出行需求得以满足。
5.乘客流量分析乘客流量是地铁系统运营中的关键指标，通过对乘客流量的分析，我们可以了解到各个站点的客流分布情况和客流变化趋势。
据分析，城市中心区域的地铁站客流量最大，而郊区站点的客流量相对较低。
针对这一情况，我们建议在城市中心区域增加站点容量，以缓解客流压力，并加快郊区站点的发展，以吸引更多的乘客。
6.客户满意度分析通过对乘客满意度的调查问卷分析，我们可以了解到乘客对地铁系统的满意度以及存在的问题。
调查结果显示，乘客对地铁系统整体满意度较高，但仍存在部分乘客对列车拥挤程度和车内环境等方面有所不满。
因此，我们建议加强车辆的空调系统、行李架等设施设备的维护和更新，以提升乘客的出行体验。
7.问题与改进建议根据以上分析，我们针对地铁系统运营中存在的问题提出以下改进建议：- 增加运力，加密运行班次，以满足高峰期的出行需求。
- 在夜间增加列车班次，确保乘客出行的便利性。
- 在城市中心区域增加站点容量，缓解客流压力。
- 加快郊区站点的发展，吸引更多的乘客。
最新地铁数据统计指标大全
最新地铁数据统计指标大全一、地铁线路覆盖范围统计根据最新数据统计，目前全国共有地铁线路覆盖城市数量达到50个，其中包括一线城市、二线城市以及部分三线城市。
一线城市地铁线路覆盖范围较广，包括北京、上海、广州、深圳等城市，共计超过30个城市。
二线城市地铁线路覆盖范围逐渐扩大，包括成都、重庆、武汉、杭州等城市，共计超过10个城市。
三线城市中，部分城市也开始规划和建设地铁线路，如西安、郑州、长沙等城市。
二、地铁线路总长度统计截至最新统计数据，全国各地铁线路总长度已超过8000公里。
其中，北京地铁线路总长度达到600公里，是全国地铁线路总长度最长的城市。
其次是上海，地铁线路总长度超过500公里。
广州、深圳等一线城市地铁线路总长度也在300公里以上。
此外，成都、重庆、武汉等二线城市的地铁线路总长度也在100公里以上。
三、地铁客流量统计根据最新统计数据，全国各地铁系统年客运量已超过100亿人次。
其中，北京地铁年客运量超过20亿人次，是全国地铁客流量最大的城市。
上海、广州、深圳等一线城市的地铁年客运量也在10亿人次以上。
成都、重庆、武汉等二线城市的地铁年客运量也在5亿人次以上。
地铁客流量的增长主要受城市人口规模、经济发展水平以及地铁线路覆盖范围等因素的影响。
四、地铁运营效率统计地铁运营效率主要体现在列车运行间隔、车厢拥挤程度以及站点服务水平等方面。
根据最新统计数据，全国各城市地铁列车运行间隔普遍控制在3-5分钟之间，一些一线城市甚至可以达到2分钟。
车厢拥挤程度方面，大部分城市的地铁在高峰期会出现拥挤现象，但通过增加列车数量和改善运行组织，已经取得了一定的改善。
站点服务水平方面，地铁站点的设施设备和服务质量逐渐提升，为乘客提供更加便捷的出行体验。
五、地铁安全指标统计地铁安全是地铁运营的重要指标之一。
根据最新统计数据，全国各地铁系统的安全事故率普遍较低。
一线城市的地铁安全事故率控制在每百万运营公里0.1-0.3起之间，二线城市的地铁安全事故率也在0.3-0.5起之间。
最新地铁数据统计指标大全
最新地铁数据统计指标大全地铁作为现代城市交通的重要组成部分，对于城市的发展和居民的出行起着至关重要的作用。
为了更好地了解地铁的运营情况和对城市的贡献，各地铁公司和相关机构进行了大量的数据统计和分析工作。
本文将介绍一些最新的地铁数据统计指标，以便读者更好地了解地铁的运营情况和发展趋势。
一、客流量统计指标客流量是衡量地铁运营情况的重要指标之一。
通过统计每天、每月、每年的客流量，可以了解地铁的高峰期和低谷期，为地铁公司制定合理的运营计划提供依据。
此外，客流量还可以反映城市人口的分布和迁移情况，对于城市规划和土地利用具有重要的参考价值。
二、运营效率指标地铁的运营效率是评价地铁系统运营管理水平的重要指标。
其中，列车的发车间隔时间是一个关键的指标。
通过统计列车的发车间隔时间，可以评估地铁系统的运营效率和运行稳定性。
此外，还可以统计列车的准点率和运营里程数，来评估地铁系统的安全性和运行效率。
三、设备维修指标地铁系统的设备维修情况直接关系到地铁的运行安全和乘客的出行体验。
因此，设备维修指标是评估地铁系统运营管理水平的重要指标之一。
包括设备故障率、设备维修时间和设备维修成本等指标。
通过统计这些指标，可以及时发现和解决设备故障问题，提高地铁系统的运行可靠性和乘客的出行体验。
四、环境保护指标地铁系统的环境保护工作对于城市的可持续发展具有重要意义。
为了评估地铁系统的环境保护工作，可以统计地铁系统的能耗情况和废气排放情况。
通过改进地铁系统的能源利用方式和减少废气排放，可以降低对环境的影响，提高城市的空气质量。
五、安全指标地铁系统的安全是保障乘客出行的重要保证。
为了评估地铁系统的安全性，可以统计事故发生率、事故处理时间和乘客满意度等指标。
通过改进地铁系统的安全管理措施和应急处置能力，可以提高地铁系统的安全性和乘客的出行安全感。
六、票务收入指标地铁系统的票务收入是评估地铁系统经济效益的重要指标之一。
通过统计票务收入，可以了解地铁系统的经济状况和财务运营情况。
城市地铁轨道交通中的大数据分析
一
、
大 数 据 的 基 本 概 述
统则方便 乘客随时掌握 即将进站 车辆 的基本情况 ，做好避让 、 上车等相关 准备。
结 合 不 同研究 结果 ，可 以将 大数 据 的基本 特 征归 结为 ４
个方面： （ １ ） 容 量非 常大 ，是超 出人 工 计算 能 力 的 ； （ ２ ）
提 方便 了地 铁管 理 ，也提 高 了乘坐 地铁 的安全 系数 ，有效 减 少各类犯 罪隐患 。
（ ２ ）智能 服 务系 统 的广 泛应 用 。在 信息 化 时代 ，各 种 集 成技术 批量 出现 ，随着 地铁 的逐渐 普及 ，将 会 现 集 自动
售票 、安 全检 测 、视 频监 控等 于一体 的智 能服 务系统 ，该 系 统 既方便 地铁 管理 ，抓好 服务 ，更是 满足 了乘 客多层 次 的需
量 的购票 数据 ，通过 对产 生数据 的基 本分 析 ，除 了可 以掌握 不 同时段 的乘 客数量 情况 外 ，可 以准确 分析乘 客本 人 的基本
信息 ，随着 掌握 基本 信息 的增多 ，可 以在某段 乘车 区推 相 应 的身份 交通 卡 ，既便 于地 铁管 理部 门的管 理Ｔ 作 ，也 切实
真研 究分 析 ，就可 以找 到大 数据 反 映的基 本规 律 ，就 可 以挖 掘 大数 据 下隐 藏 的价 值信 息 ，稍加利 用 、应用 就可 以创造
出新 的财 富 … 。
（ ４ ） 在智 能检测 隧道系统上 ，通过该 智能检测 ，可 以埘
特殊 路段 进行长 期 的 ，连续 性 的监测 ，提 前发 现各 路段 可能 存 在 的安 全隐患 ，例 如 ，在地 质条 件较差 路段 ，可 以通过 相 关 的智 能监 测系 统 ，提 前发 现地质 变化情 况 ，提早做 好相 关 的防范准备Ｔ作 。
地铁运营统计
地铁运营统计地铁作为一种重要的城市交通工具，具有运营数据对城市规划和决策制定至关重要的意义。
下面将对地铁运营统计进行探析。
首先，地铁运营统计包括了客流量统计，这是地铁公司重要的运营指标之一。
通过客流量统计，可以了解到不同时段、不同线路的客流情况，为地铁公司合理调配列车运力提供依据。
此外，客流量统计也可以为城市规划部门提供重要的参考数据，帮助他们进行人口流动、交通拥堵等问题的分析和预测。
其次，地铁运营统计还包括准点率统计。
对于乘客来说，能够按时到达目的地是他们最为关心的问题之一。
通过准点率的统计，可以了解到地铁列车的运行情况，包括列车运行的延误情况以及延误原因等。
这些数据可以帮助地铁公司分析运行状况，及时发现问题并进行调整和改进。
此外，地铁运营统计还包括了列车运行时速的统计。
了解列车的运行时速可以帮助地铁公司评估列车的运行安全性，及时发现潜在的问题并采取措施进行处理。
同时，通过列车运行时速的统计还可以为城市规划部门提供重要的参考数据，帮助他们进行交通流动分析和交通规划。
另外，地铁运营统计还包括票价收入的统计。
通过票价收入的统计，地铁公司可以了解到不同线路、不同时段的收入情况，为财务部门提供数据支持，帮助他们进行预算和决策。
票价收入的统计还可以为地铁公司提供营收评估，帮助他们制定合理的票价政策，保证地铁的经济可持续发展。
最后，地铁运营统计还包括了安全事故统计。
地铁作为一种大众交通工具，安全事故的发生对乘客的生命财产安全具有很大的威胁。
通过对安全事故的统计，可以帮助地铁公司分析安全事故的发生原因，并采取相应的措施进行预防和改进，保障乘客的安全。
综上所述，地铁运营统计对于城市规划和决策制定具有重要的意义。
通过客流量统计、准点率统计、列车运行时速统计、票价收入统计和安全事故统计等，可以不断优化地铁运营，提升城市交通服务水平，为居民提供更好更安全的出行体验。
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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3.1.1线路日均客运量定义：统计期内，线路日运送乘客总量的平均值。
单位：万乘次/日。
计算方法：线路客运量由本线进且本线出客流、换入至本线客流、由本线换出客流、途经客流四部分组成。
包含可采用统计分析或客流抽样调查等方法进行清分的公务票、老人票、纪念票等非付费客流。
线路日均客运量＝∑线路日客运量/统计天数。
3.1.2线路最高日客运量定义：统计期内，线路日客运量中最大的日客运量。
单位：万乘次/日。
计算方法：线路最高日客运量＝Max{线路日客运量}。
3.1.3线路客运量增长率定义：本期线路日均客运量与上期线路日均客运量相比的增长比例。
单位：%。
计算方法：线路客运量增长率＝（本期线路日均客运量－上期线路日均客运量）/上期线路日均客运量×100。
3.1.4线路高峰小时高断面客流量定义：线路高峰小时单向最大断面客流量。
单位：万人次/h。
计算方法：指正常运营状态，不包括由于城市大型公共活动或其它突发事件引起的持续影响期小于一周的突发客流情况。
在使用自动售检票系统时由系统直接计算得出结果（或采用客流调查方式取得），每条线路取统计期内的最大值。
3.1.5列车高峰小时最大拥挤度定义：线路高峰小时高断面客流量与相应运力的比值，反映线路高峰小时最大断面的拥挤情况，每条线路取统计期内的最大值。
单位：%。
计算方法：备注：车厢空余面积定员数按国家设计标准6人/m2计算。
3.1.6网络日均客运量定义：统计期内，网络日客运总量的平均值。
单位：万乘次/日。
计算方法：网络日均客运量=统计周期内网络总客运量/统计天数。
3.1.7网络最高日客运量定义：统计期内，最大的网络日客运量。
单位：万乘次/日。
计算方法：网络最高日客运量＝Max{网络日客运量}。
3.1.8网络客运量增长率定义：本期网络日均客运量与上期网络日均客运量相比的增长情况。
单位：%。
计算方法：网络客运量增长率＝（本期网络日均客运量－上期网络日均客运量）/上期网络日均客运量×100。
3.1.9网络客运量比重（网络客运量占公共交通客运量比重）定义：网络日均客运量占全市日均公共交通客运总量的比率。
单位：%计算方法：网络客运量比重＝网络日均客运量/全市日均公共交通客运总量×100。
以城市公共交通管理部门发布的数据为准。
说明：该指标按年度进行统计。
3.1.10网络日均出行量定义：统计期内，平均每日利用轨道交通网络出行的乘客数量。
乘客在网络中换乘一次或多次时，均视为一个出行人次。
单位：万人次/日。
计算方法：各线进站客流量的总和，包含公务票、老人票、纪念票等非付费客流。
3.1.11网络出行量增长率定义：本期网络日均出行量与上期网络日均出行量相比的增长比例。
单位：%。
计算方法：网络出行量增长率＝（本期网络日均出行量－上期网络日均出行量）/上期网络日均出行量×100。
3.1.12网络出行量比重（网络出行量占公共交通出行量比重）定义：网络日均出行量占全市日均公共交通出行总量的比率。
单位：%计算方法：网络出行量比重＝网络日均出行量/全市日均公共交通出行总量×100。
以城市公共交通管理部门发布的数据为准。
说明：该指标按年度进行统计。
3.1.13车站最高日客运量定义：统计期内，轨道交通运营车站每日为乘客提供进站、换乘、出站服务的总次数称为车站日客运量。
车站最高日客运量指统计期内所有车站日客运量中最大的车站日客运量。
单位：万乘次/日。
计算方法：车站最高日客运量＝Max{车站日客运量} ＝Max{车站日进站量＋车站日换乘量＋车站日出站量}。
说明：该指标反映所有车站客运工作中的日最大量。
统计时需列出车站名、最高日客运量及对应的日期。
换乘站作为一个车站进行统计，非换乘站的日换乘量以0计。
3.2周转量3.2.1线路日均客运周转量定义：统计期内，线路日客运周转量的平均值。
单位：万乘次公里/日。
计算方法：设有自动售检票系统的城市，根据票务系统统计客运周转量；没有自动售检票系统的城市，根据客流抽样调查方法估算平均运距，再计算得到客运周转量。
3.2.2网络日均客运周转量定义：统计期内，网络每日客运周转量的平均值。
单位：万乘次公里/日。
计算方法：网络日均客运周转量=统计周期内总客运周转量/统计天数。
3.3换乘量3.3.1换乘站日均换乘客流量定义：统计期内，某一换乘站各线路间每日换乘客流总和的平均值。
单位：万人次/日。
计算方法：通过自动售检票系统连续计费的换乘客流可通过票务系统清分模型得到，其它情况可采用客流抽样调查的方法得到。
3.3.2网络日均换乘客流量定义：统计期内，网络日换乘客流总和的平均值。
单位：万人次/日。
计算方法：网络日均换乘客流量＝统计周期内网络总换乘客流量/统计天数。
说明：一般情况下，网络日均换乘客流量＝网络日均客运量－网络日均出行量3.3.3网络换乘系数定义：衡量网络内部连通性的指标，为客运量与出行量的比值。
单位：无。
计算方法：网络换乘系数＝网络日均客运量/网络日均出行量。
3.4运距/乘距3.4.1线路平均运距定义：统计期内，在某一线路上乘客一次乘车的平均距离。
单位：公里/乘次。
计算方法：设有自动售检票系统的城市，线路平均运距=线路日均客运周转量/线路日均客运量；没有自动售检票系统的城市，根据客流抽样调查方法估算平均运距。
3.4.2网络平均乘距定义：统计期内，网络中乘客平均一次出行全程的总乘车距离。
单位：公里/人次。
计算方法：网络平均乘距＝网络日均客运周转量/网络日均出行量。
说明：一个城市有多家轨道交通运营企业时，乘客一次出行的乘车距离可能分布在多家运营企业所运营的网络中。
此时直接套用公式可能有所偏差，需要从整个城市轨道交通运营网络的角度统筹清分。
3.5强度/负荷3.5.1线路客运强度定义：线路日均客运量与线路运营长度之比，反映线路单位长度上每日的载客量，在一定程度上体现线路的运营效率。
单位：万乘次/公里·日。
计算方法：线路客运强度＝线路日均客运量/线路运营长度。
3.5.2线路负荷强度（线路周转强度）定义：线路日均客运周转量与线路运营长度之比，反映线路单位长度上每日承担的客运周转量。
单位：万乘次公里/公里·日。
计算方法：线路负荷强度＝线路日均客运周转量/线路运营长度。
3.5.3网络客运强度定义：网络日均客运量与网络运营长度之比，反映全网单位长度上每日的载客量，在一定程度上体现网络的运营效率。
单位：万乘次/公里·日。
计算方法：网络客运强度＝网络日均客运量/网络运营长度。
3.5.4网络负荷强度（网络周转强度）定义：网络日均客运周转量与网络运营长度之比，反映全网单位长度上每日承担的客运周转量。
单位：万乘次公里/公里·日。
计算方法：网络负荷强度＝网络日均客运周转量/网络运营长度。
3.5.5网络出行强度定义：网络日均出行量与网络运营长度之比，反映全网单位长度上每日的出行量，在一定程度上体现网络的使用效率。
单位：万人次/公里·日。
计算方法：网络出行强度＝网络日均出行量/网络运营长度。
4.运行指标4.1基础数据4.1.1线路配属车辆数定义：统计期末，运营线路所拥有的/承租的用于运营业务的全部车辆数。
单位：列（辆）。
计算方法：包括上线车、备用车和检修车，并给出车型、列车编组情况及列数。
新购入的运营车辆，自交付运营之日起计算配属车辆数；报废的运营车辆，自批准之日起不再计算配属车辆数。
4.1.2线路上线车辆数定义：统计期内，运营线路平日实际用于上线的最大车辆数。
单位：列（辆）。
4.1.3线路可用车辆数定义：统计期内，运营线路平日可用于上线的最大车辆数，为上线车和备用车之和。
单位：列（辆）。
4.1.4线路每公里配车数定义：统计期末，线路每公里的配属车辆数单位：列/公里。
计算方法：线路每公里配车数=线路配属车辆数/线路运营长度。
4.1.5线路车辆上线率定义：统计期内，运营线路所拥有的/承租的用于运营业务的全部车辆数中，平日实际用于上线的最大车辆数所占的比例。
单位：％。
计算方法：线路车辆上线率＝线路上线车辆数/线路配属车辆数×100。
4.1.6线路车辆可用率定义：统计期内，运营线路所拥有的/承租的用于运营业务的全部车辆数中，平日可用于上线的最大车辆数所占的比例。
单位：％。
计算方法：线路车辆可用率＝线路可用车辆数/线路配属车辆数×100。
4.1.7线路高峰小时最小发车间隔定义：统计期内，线路高峰小时前后两列车最小的发车时间间隔。
单位：min’s。
计算方法：正常运营情况下图定的最小发车间隔。
4.1.8网络配属车辆数定义：统计期末，运营网络所拥有的/承租的用于运营业务的全部车辆数。
单位：列（辆）。
计算方法：网络配属车辆数＝∑线路配属车辆数。
4.1.9网络上线车辆数定义：统计期内，运营网络平日实际用于上线的最大车辆数。
单位：列（辆）。