交通领域大数据调研报告
人工智能在智能交通中的应用调研报告
人工智能在智能交通中的应用调研报告随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，智能交通便是其中之一。
智能交通系统旨在通过先进的技术手段，提高交通运输的效率、安全性和便捷性，而人工智能的应用为实现这些目标提供了强大的支持。
一、智能交通中的人工智能技术（一）智能交通监控与管理在城市道路和高速公路上，部署了大量的摄像头和传感器。
通过人工智能技术，如计算机视觉和深度学习算法，这些设备能够实时监测交通流量、车辆速度、道路拥堵情况等。
例如，基于卷积神经网络（CNN）的图像识别技术可以准确识别车辆类型、车牌号码，为交通执法和管理提供有力依据。
（二）智能交通信号控制传统的交通信号灯控制往往是基于固定的时间间隔，无法根据实时交通流量进行灵活调整。
人工智能算法可以根据实时的交通数据，预测交通流量的变化趋势，动态优化信号灯的时长，从而减少交通拥堵，提高道路通行能力。
例如，强化学习算法可以让交通信号灯系统在不断的学习和实践中，找到最优的控制策略。
（三）自动驾驶技术自动驾驶是智能交通领域的热门话题，也是人工智能技术的重要应用方向。
自动驾驶汽车依靠激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器感知周围环境，通过深度学习算法进行物体识别、路径规划和决策制定。
虽然目前自动驾驶技术还面临一些技术和法律上的挑战，但它无疑将为未来的交通带来巨大的变革。
（四）智能公共交通系统人工智能可以优化公共交通的线路规划、车辆调度和乘客服务。
通过大数据分析和预测模型，公交公司可以根据乘客的出行需求，合理安排公交线路和发车时间，提高公交的服务质量和吸引力。
二、人工智能在智能交通中的应用案例（一）城市交通拥堵治理一些大城市采用了基于人工智能的交通拥堵治理方案。
例如，＿____市利用大数据和人工智能算法，对城市交通进行实时监测和分析，及时发现拥堵点，并通过智能交通信号控制和交通诱导系统，引导车辆分流，有效缓解了交通拥堵状况。
（二）高速公路智能收费高速公路的电子不停车收费系统（ETC）结合了人工智能技术，实现了车辆的自动识别和收费。
智慧交通调研报告
智慧交通调研报告
《智慧交通调研报告》
近年来，随着科技的发展和城市化进程的加速，交通拥堵、安全问题等愈发凸显。
为了解决这些问题，许多城市开始探索智慧交通的发展。
为了更好地了解智慧交通的现状和发展趋势，我们进行了一项全面的调研。
首先，我们对全国范围内的智慧交通系统进行了调查和分析。
我们发现，智慧交通系统在一些大城市已经初步建立，并且取得了一些成果。
这些智慧交通系统包括在道路上安装传感器和监控设备，采用智能交通信号灯、智能停车系统等技术手段，实现了交通管控的精细化和智能化。
其次，我们对国外一些发达国家的智慧交通系统也进行了调研。
在这些国家，智慧交通系统已经非常成熟，包括智能交通管理系统、智能公交系统、智能停车系统等。
这些系统不仅提高了交通效率，还改善了城市居民的出行体验。
最后，我们对智慧交通系统的发展趋势进行了分析。
我们认为，随着5G技术的普及和人工智能、大数据等技术的不断发展，
智慧交通系统将会逐步实现更加智能化、自动化，为城市的交通管理带来更多的便利和效益。
综合调研结果，我们得出了一些结论和建议。
首先，城市在推进智慧交通建设时，需要充分考虑城市的实际情况和需求，积极引入先进技术，提升城市交通管理的水平。
其次，政府需要
加大对智慧交通系统建设的投入，鼓励企业和科研机构加强合作，共同推进智慧交通系统的建设和应用。
总的来说，智慧交通是未来城市交通发展的趋势，需要各方共同努力，推动智慧交通系统的快速发展，为城市居民提供更加便捷、高效的出行体验。
杭州智慧城市和智慧交通建设调研报告
杭州智慧城市和智慧交通建设调研报告杭州作为中国的互联网之都和首批国家级智慧城市，积极推动智慧城市和智慧交通建设，取得了显著的成绩。
本文将对杭州的智慧城市建设和智慧交通发展进行调研，分析其亮点和面临的挑战。
一、智慧城市建设1. 信息化基础设施杭州注重信息化基础设施的建设，完成了城市宽带网络、无线城市、城市物联网等方面的布局，实现了城市级大数据中心的建设和云计算平台的运营。
这为智慧城市的发展打下了坚实的基础。
2. 政务服务杭州推进政务大数据和在线办公系统的建设，提供了一站式的政务服务平台。
市民可以通过手机APP、微信公众号等多渠道便捷地查询、申请各项政务服务，实现了“让数据多跑路，让群众少跑腿”的目标。
3. 智慧交通杭州智慧交通建设涵盖了交通信号灯控制系统、智能停车管理系统、交通大数据等方面。
通过智能化、信息化手段，提高了交通系统的效率，缓解了交通拥堵问题。
二、智慧交通建设1. 交通信号灯控制系统杭州通过智能调度系统对交通信号灯进行优化调整，实现了信号灯的智能感知和智能控制。
这有效提升了交通流量的运行效率，减少了堵车现象。
2. 智能停车管理系统杭州引入智能停车系统，通过车牌识别、停车位导引等技术，提高了停车位的利用率和寻找停车位的效率。
市民可以通过手机APP实时查询空闲停车位，避免了找车难、停车费问题。
3. 交通大数据杭州通过收集、分析交通数据，实现了交通流量预测、交通拥堵分析等功能。
这为交通部门提供了决策依据，使交通调度更加智能化，提高了整体交通系统的效率。
三、亮点与挑战1. 亮点杭州智慧城市和智慧交通建设取得的亮点在于充分利用了互联网和大数据技术，提升了城市管理和交通系统的效率。
政务服务全面升级，市民的办事效率得到显著提高。
智慧交通建设有效缓解了交通拥堵问题，提高了市民的出行便利性。
2. 挑战杭州智慧城市和智慧交通建设也面临着一些挑战。
首先，隐私安全问题需要引起重视，确保市民的个人信息得到合理保护。
关于交通的调研报告
关于交通的调研报告
《交通状况调研报告》
一、调研目的
本次调研旨在了解城市交通状况，分析交通拥堵原因和解决措施，为城市交通规划提供参考。
二、调研范围
本次调研以城市主要道路、公共交通和交通枢纽为重点，同时考虑了交通用户的需求和体验。
三、调研方法
1. 实地调研：调查员分别前往城市主要道路和交通枢纽进行实地观察，并采访交通管理部门和公共交通公司相关人员，了解交通管理和运营情况。
2. 问卷调查：针对交通用户进行问卷调查，收集他们对城市交通状况的看法和建议。
四、调研结果
1. 交通拥堵原因：调研发现，城市交通拥堵主要原因包括道路狭窄、车辆过多、交通信号不畅、交通事故频发等。
2. 公共交通问题：部分调查对象反映公共交通线路不足，班次不固定，导致乘坐体验不佳。
3. 交通管理建议：调查中提出了一些改善交通状况的建议，包括优化道路布局、提升公共交通服务水平、加强交通管理等。
五、解决措施
1. 道路改善：加大对道路的拓宽和改造力度，提升道路通畅度。
2. 提升公共交通服务水平：增加公共交通线路，优化线路布局，提高公共交通的便捷性和舒适度。
3. 强化交通管理：加强交通信号灯的调整，加强对交通违法行为的监管力度。
六、结论
本次调研发现，城市交通存在一些问题，但同时也提出了一些解决问题的措施。
希望相关部门能够根据调研结果，采取有效措施改善城市交通状况，提升市民出行体验。
2024年河北省智慧交通市场调研报告
2024年河北省智慧交通市场调研报告1. 引言智慧交通是指运用现代信息和通信技术，对交通运输系统进行优化管理的一种综合性解决方案。
随着信息技术和社会经济的发展，智慧交通在各地得到了广泛的关注和应用。
本报告将对河北省智慧交通市场进行调研，以了解其发展现状、面临的问题和未来的发展趋势。
2. 智慧交通市场概况河北省智慧交通市场近年来得到快速发展，主要表现在以下几个方面：2.1 车联网技术的应用车联网技术的应用，包括智能交通信号控制、智能停车管理等，大大提高了交通系统的效率和安全性。
河北省各城市纷纷引入车联网技术，推动智慧交通的发展。
2.2 交通大数据的应用交通大数据的应用，通过对交通流量、交通事故等数据进行分析，可以提供交通拥堵预测、交通流量优化等服务，为交通管理和出行提供了有效支持。
2.3 电子支付的普及随着智能手机的普及，电子支付在交通出行中的应用也越来越广泛。
河北省各地推行了电子收费、电子票务等系统，提高了交通费用结算的便利性。
3. 面临的问题尽管河北省智慧交通市场取得了一定的成绩，但仍然面临着一些问题：3.1 基础设施建设滞后智慧交通市场的发展离不开基础设施的支持，然而目前河北省的基础设施建设仍然滞后，影响了智慧交通系统的完善和推广。
3.2 数据共享和隐私保护问题在智慧交通系统中，涉及到大量用户和车辆的数据，如何保护个人隐私同时实现数据的共享成为了一个难题。
3.3 技术标准和规范缺乏智慧交通市场的发展需要一系列的技术标准和规范的支持，然而目前河北省在这方面还存在一定的缺乏，这对智慧交通市场的规范化和健康发展带来了一定的挑战。
4. 发展趋势尽管面临一些问题，但河北省智慧交通市场的发展呈现出以下几个趋势：4.1 无人驾驶技术的应用随着无人驾驶技术的不断进步和成熟，预计在未来几年内将会有更多的无人驾驶车辆在河北省智慧交通市场上实现商业应用。
4.2 城市交通一体化河北省各城市将加强交通信息的共享，推动城市交通一体化发展，以提高交通系统的整体效率和服务水平。
智慧公交现状调研报告
智慧公交现状调研报告一、引言智慧公交是指在传统公交基础上应用智能技术进行升级和改造的一种交通方式。
它利用人工智能、云计算、大数据等技术，优化公交线路规划、乘车体验、车辆管理等方面，提升公交出行的便利性和舒适度。
本报告通过调研智慧公交的现状，分析其发展瓶颈和可行性，为智慧公交的推广和应用提供参考。
二、智慧公交的分类及特点1. 智能调度与优化智慧公交通过对乘客的出行需求进行分析和预测，优化公交线路和站点设置，提高运行效率和减少拥挤现象。
2. 电子支付和乘车信息管理智慧公交普遍采用电子支付手段，方便乘客刷卡乘车，并实时记录乘车信息，方便查询和管理。
3. 公交车辆管理与维护智慧公交引入车辆远程监控系统，实时了解车辆位置、状况等信息，并及时进行维护和管理，提高车辆的利用率和寿命。
三、智慧公交的现状调研结果1. 原型试点成功目前，智慧公交已经在一些大城市的特定线路进行了试点，取得了一定的成功。
乘客反馈显示，智慧公交能够提供更准确的公交到站时间和线路信息，方便快捷。
2. 智慧公交困境然而，智慧公交的普及仍面临一些困境。
首先，智慧公交的升级改造需要大量资金投入，对财政压力较大。
其次，智慧公交系统的建设需要相关政府部门协同合作，但目前缺乏统一规划和管理的机制。
四、智慧公交的发展建议1. 加大财政支持政府部门可以加大对智慧公交的财政支持，提供资金保障和政策扶持，促进智慧公交的发展和推广。
2. 加强协同合作不同政府部门、企事业单位应加强协同合作，建立统一的智慧公交规划和管理机制，推动各方资源共享，提高整体效率。
3. 宣传推广智慧公交的优势政府和公交公司可以联合开展智慧公交的宣传推广活动，向市民普及智慧公交的优点和便利性，增加市民对智慧公交的认识和接受度。
五、结论智慧公交作为一种交通方式，具有较大的潜力和发展前景。
然而，目前智慧公交的普及仍面临一些困境和挑战。
加大财政支持、加强协同合作、宣传推广智慧公交的优势等，是促进智慧公交发展的关键因素。
2024年智慧公交市场调研报告
2024年智慧公交市场调研报告1. 引言近年来，随着信息技术的不断发展和城市化进程的加快，智慧公交作为城市交通系统中的重要组成部分，成为了提高城市交通服务水平和优化交通流动的重要手段之一。
本文将对智慧公交市场进行调研，分析其现状、发展趋势以及市场前景，为相关企业和决策者提供参考。
2. 智慧公交市场现状智慧公交市场目前呈现出快速增长的趋势。
一方面，随着智能手机的普及和移动互联网的发展，智慧公交APP逐渐成为了人们出行的重要工具，提供了公交线路查询、实时公交车辆位置、乘车导航等功能，极大地便利了乘客的出行。
另一方面，智慧公交车辆和设备的应用也在不断推进，包括无线传感器技术、智能交通信号控制技术等，提高了公交车辆的运营效率和交通流动性。
3. 智慧公交市场发展趋势智慧公交市场在未来将继续保持快速增长，并呈现出以下几个发展趋势：3.1 物联网技术的应用随着物联网技术的不断成熟和普及，智慧公交将会进一步应用物联网技术，实现公交车辆、设备和乘客之间的无缝连接和信息交互。
例如，通过车载传感器和终端设备，公交车辆可以实时监测路况和车辆状态，调整行驶路线和车速，提高运营效率和出行体验。
3.2 多模式出行整合智慧公交将与其他出行方式进行有机整合，形成多模式出行体系。
通过智慧公交APP等平台，乘客可以方便地查询和比较不同出行方式的时间、费用等信息，并实现一键购票和换乘导航。
这将进一步提高公共交通的便捷性和效率，减少汽车出行对城市交通带来的压力。
3.3 数据驱动的运营和管理智慧公交将更加注重数据的收集、分析和利用，通过大数据和人工智能技术，提升公交运营和管理的水平。
例如，通过分析乘客出行数据和交通流量数据，可以优化公交线路规划和运力配置，减少拥挤和延误。
同时，还可以实现智能调度和预测，提高公交车辆的准点率和服务质量。
4. 智慧公交市场前景智慧公交市场具有广阔的前景和潜力。
一方面，城市交通拥堵问题日益突出，人们对出行效率和便捷性的需求不断增加，智慧公交作为解决方案之一，将受到政府和市场的持续关注和支持。
人工智能在智慧城市交通中的发展调研报告
人工智能在智慧城市交通中的发展调研报告随着城市化进程的加速，城市交通面临着越来越多的挑战，如交通拥堵、交通安全、环境污染等。
为了解决这些问题，智慧城市交通的概念应运而生，而人工智能作为一项关键技术，正在为智慧城市交通的发展带来深刻的变革。
一、人工智能在智慧城市交通中的应用现状1、智能交通信号控制通过对交通流量、车速等数据的实时监测和分析，人工智能系统能够智能地调整交通信号灯的时长，从而优化交通流，减少拥堵。
例如，在一些城市的主干道上，智能交通信号系统可以根据实时交通状况动态调整绿灯时间，使得车辆能够更顺畅地通行。
2、交通拥堵预测利用历史交通数据和实时数据，人工智能算法可以对未来的交通拥堵情况进行准确预测。
这有助于交通管理部门提前采取措施，如调整信号灯设置、增加警力部署等，以缓解拥堵。
3、自动驾驶技术自动驾驶是人工智能在交通领域的一个重要应用方向。
虽然目前完全自动驾驶还面临一些技术和法律上的挑战，但部分自动驾驶功能已经在一些车辆上得到应用，如自动泊车、自适应巡航等。
自动驾驶技术有望提高交通安全性和效率，减少人为因素导致的交通事故。
4、智能公交系统通过人工智能技术，公交车辆可以实现智能调度和优化线路规划。
同时，乘客可以通过手机应用实时获取公交的位置和预计到达时间，方便出行。
5、交通违法监测人工智能可以用于识别交通违法行为，如闯红灯、超速、违停等。
通过摄像头和图像识别技术，能够自动抓拍违法车辆，并及时进行处理，提高交通执法的效率和准确性。
二、人工智能在智慧城市交通中面临的挑战1、数据质量和安全性人工智能系统的运行依赖大量的交通数据，但数据的质量和准确性往往存在问题。
此外，数据的安全性也是一个重要的考量因素，如何保护个人隐私和数据不被泄露是亟待解决的问题。
2、技术成熟度尽管人工智能在交通领域取得了一定的成果，但一些技术仍处于发展阶段，如自动驾驶技术。
目前，自动驾驶技术在复杂的城市交通环境中还面临许多挑战，需要进一步提高其可靠性和安全性。
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大数据应用交通领域大数据分析报告前言衣食住行是人们生活的根本需求，地图导航类应用正是从人们的出行需求出发，到目前已经从简单的工具发展为基于地理位置提供全方位的服务。
整体移动地图市场发展成熟，格局稳定，百度地图与高德地图各自以超过30%的市场占有率稳占两大霸主之位。
共享单车的火爆又为地图类应用提供了新的应用场景，2017年两大地图也分别接入共享单车。
同时人工智能与AR等新技术的应用使得地图应用朝着更智能，更丰富的方面发展。
行业需求方面，定位导航是人们日常的重要需求。
2018年数据显示地图类app 排行中百度地图、高德地图位居一二，分别达29389.76万人、29280.76万人。
每5个移动网民中会有3个装有地图服务app。
用户规模达6亿。
在整体移动应用领域有较大的用户群且相对稳定。
2017年5月，高德地图与城市共建智慧交通，公安部交通管理科学研究所和高德地图签署了战略合协议。
双方推进全国交通管理大数据与业务管理的深度融合，对接数据资源，应用大数据分析技术，研究交通路况大数据分析算法，掌握全国主干道路路况规律，研究预测全国主干道路路网的路况。
什么是大数据？“大数据”这个术语最早期可以追溯到apache org的开源项目Nutch。
当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。
随着谷歌MapReduce和GoogleFile System(GFS)的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
总的来说，“大数据”主要有四个特征：1.数据体量巨大，从T B级别跃升到ＰＢ级别。
2.数据类型繁多，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等各种类型数据。
3.价值密度低，商业价值高。
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
4.处理速度快，遵循“１秒定律”，即可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这与传统的数据挖掘技术不同。
概括起来即：volume（容量）、variety（种类）、value（价值）、velocity（速度）。
分类按其应用类型，可将大数据分为海量交易数据(企业OLTP应用)、海量交互数据(社网、传感器、GPS、Web信息)和海量处理数据(企业OLAP应用)这3 类。
海量交易数据的应用特点是多为简单的读写操作，访问频繁，数据增长快，一次交易的数据量不大，但要求支持事务特性。
其数据的特点是完整性好、实效性强，有强一致性要求。
海量处理数据的应用特点是面向海量数据分析，操作复杂，往往涉及多次迭代完成，追求数据分析的高效率，但不要求支持事务特性，典型的是采用并行与分布处理框架实现。
其数据的典型特点是同构性(如关系数据或文本数据或列模式数据)和较好的稳定性(不存在频繁的写操作)。
海量交互数据的应用特点是实时交互性强，但不要求支持事务特性。
其数据的典型特点是结构异构、不完备、数据增长快，不要求具有强一致性。
在交通方面的大数据来源：1.物流和运输公司。
路由规划，通过路由规划减少物流成本即社会物流总费用，进一步提高时效。
18年社会物流总费用达到了13.3万亿元。
（２０１９双十一，国家邮政局数字显示，全国快递行业邮递件业务量将达28亿件）我国物流企业的信息化建设起步较晚，目前只有40%的物流供给企业拥有物流信息系统,信息化程度较低, 目前距离物流信息化的目标还有很大距离，无法满足市场需求。
随着我国物流市场急速发展,物流信息化相继步入快速发展阶段。
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）。
比如通过分析公交车上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。
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，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。
大数据解决交通问题的流程1、收集数据和输入数据：这些数据包括静态数据和动态数据，前者指道路环境、车辆信息等长时间不会改变的数据，这类数据通过线圈（类似于磁性检测器）和摄像机（交通视频）进行搜索；后者指在交通运行中而产生的实施数据（如车辆行驶速度），这类数据通过GPS全球定位技术、收集网络信号来搜索。
2、交换和处理数据：数据中心对实时交通流数据进行提取，同时规定统一的数据格式，从而促进数据交换中心之间对数据进行交换和处理。
3、储存和收集数据：通过基于云计算的云存储来对数据进行存储，将大数据集成起来4、管理和使用数据：控制中心将这些大数据在电脑地图上以不同色彩来展现，分别以不同颜色注明各个路段的拥堵情况。
相比于其他城市规划管理领域，城市交通相关的细粒度精细化数据较多也较丰富，所以大数据、数据挖掘在交通领域的应用也较广。
一、数据来源与分类除了已经提到的大数据来源，还包括停车管理数据、牌照识别数据等交通领域数据及POI数据1、手机信令数据等相关领域数据，我们可以进一步归类：单次观测数据：如浮动车2GPS数据、道路卡口数据、停车管理数据等；连续观测数据：手机信令数据、LBS（Location-based service）数据（如我们使用微信、百度时留下的位置数据）、道路路况数据（如高德、百度等公司发布的拥堵指数）、公交刷卡数据、牌照识别数据等；基础数据：POI（Point of Interest）数据（如大众点评上的商家数据）、企业工商管理数据、房屋价格数据等；（以上的“单次观测”和“连续观测”，是基于对个体出行（或交通设施）观测的角度进行区分的。
有些数据在不同语境下所属的类别不同，比如浮动车GPS数据，对于个体出行而言是“单次观测”，而对于出租车运营而言则是连续观测）。
二、为什么要用大数据分析城市交通这些数据的好处主要在于：细粒度：这里包括数据对象的细粒度、时间的细粒度和空间的细粒度。
首先是数据对象，大数据往往描述的是“某个人、某条路、某辆出租车/公交车、某家餐馆”等，而不是“某个区”、“某群人”、“某种交通方式”。
而数据对象的细粒度往往伴随着空间的细粒度，很多数据都是用经纬度表示空间位置的，而不是之前的“市/区/街道”等。
至于时间的细粒度，可以参加下面的更新速度；更新快：拿城市交通综合调查举例子，可能五六年才一次。
人口普查基本上是十年一次，经济普查大概五年一次。
但与这些数据相比，大数据则更新速度很快，1POI是“Point of Interest”的缩写，中文可以翻译为“兴趣点”。
在地理信息系统中，一个POI可以是一栋房子、一个商铺、一个邮筒、一个公交站等。
2浮动车一般是指安装了车载GPS定位装置并行驶在城市主干道上的公交汽车和出租车。
根据装备车载全球定位系统的浮动车在其行驶过程中定期记录的车辆位置，方向和速度信息，应用地图匹配、路径推测等相关的计算模型和算法进行处理，使浮动车位置数据和城市道路在时间和空间上关联起来，最终得到浮动车所经过道路的车辆行驶速度以及道路的行车旅行时间等交通拥堵信息。
比如说出租车GPS数据，基本上在90s以内就会更新一次；连续性：上面提到，很多数据都是对某数据对象的连续观测，因此，我们可以从该个体的长期行为中提取该个体的行为规律。
信息丰富：这个就不多说了。
充分利用上述优点，我们就可以：进行更多元化、精细化的分析：空间尺度可以从宏观到微观，时间尺度可以从年度/月度/每天到每小时/30min/5min 甚至更短，分析的维度/角度也可以更多元、更立体；融合多源异构数据，寻找现象间的隐秘联系：城市是一个复杂巨系统，各个子系统之间彼此相互影响，把各种各样的数据联系起来，发现城市现象间的关联关系；分析个体选择行为，发现个体偏好：大量的、连续的基于个体的数据，为各种离散的搭建与拟合提供了数据基础；三、数据应用举例大数据、数据挖掘在交通领域的应用可包括辅助交通规划、交通管理、交通监测和相关决策等（这里所说的是站在城市工作者的角度），又可根据研究对象空间尺度分为城际尺度和城市交通尺度。
总体来说，大数据可以精细化地回答交通领域关心的诸多基本问题。
比如：“人在哪儿”、“从哪儿来，到哪儿去”、“怎么去”、“什么时候发生”等，以及由此衍生出来的，比如：“挤不挤”、“远不远”、“单调不单调”、“利用充分不充分”、“够不够”等。
还有可能为回答更深层问题提供一些思路，比如“为什么”、“有关吗”、“怎么办”等。
下面具体来说以下几个方面：1.人口活动：通过手机信令数据、LBS数据等个体连续观测数据，分析人群聚散、出行特征等，并量化地理空间的联系等。
城际尺度：城市群分析、城际联系（如经济活动、异地就业）等。
简单贴两张图；（１１月１６日广州长隆位置流量指数）（这张图是2017年春节前全国流动人口的迁出流向。
人们从最亮的点，涌向全国的四面八方返乡过年。
选出了迁出量最高的前20个城市，而就是这20个城市承载了全国超过40%的人口迁出量。
）城市尺度：人口分布、职住关系、人口流动和聚散变化等。
如下(广州各区工作人口通勤距离；广州各行政区职住比；广州火车站人口热力图）（职住比即“就业-居住比”，其数值等于指定区域内，就业人口数量与居住人口数量的比值。
）（广州火车站人口热力图）2. 交通运行：利用浮动车GPS数据、公交刷卡数据、道路卡口数据、牌照识别数据、道路运行数据等，分析不同交通方式下的城市交通运行，反映出行者出行需求特征、交通供给情况和供需匹配程度等。
此类分析由于受到数据本身影响，多为城市尺度分析，城际分析较少。
比如：1)交通拥堵指数计算（利用出租车GPS数据，或高德等导航服务商的用户GPS数据等，对各微观道路进行拥堵指数计算3），以及据此进行的拥堵监测、拥堵规律分析等；2)公交运行特征分析：传统的公交线路规划往往需要在前期投入大量的人力进行OD调查4和数据收集。
特别是在公交卡普及后可以看到，对于OD流量数3公交指数又名交通拥堵指数或交通成本指数，是用多余时间与原本用时的比例来衡量一个地区的交通拥堵状况，因为造成交通拥堵或时间浪费也很大原因取决于这个地区的道路设计以及红灯设置，所以也从侧面反映了这个地区的交通成本指数。
4OD调查即交通起止点调查又称OD交通量调查，OD交通量就是指起终点间的交通出行量。
“O”来源于英文ORIGIN，指出行的出发地点，“D”来源于英文DESTINATION，指出行的目的地。