“大数据”背景下铁路运输发展的策略探究
大数据在铁路运输组织工作中的应用
大数据在铁路运输组织工作中的应用【摘要】随着大数据技术的普及和应用，铁路运输组织工作中也开始逐渐引入大数据技术。
本文从数据采集与分析、智能调度与预测、安全监控与风险预防、运输效率优化、客户服务与体验提升等五个方面探讨了大数据在铁路运输组织中的应用。
通过数据的采集和分析，铁路部门可以更好地了解列车运行情况，进行智能调度和预测，提高列车准点率和运行效率。
大数据技术可以帮助铁路管理部门监控安全隐患，预防事故发生，提升铁路运输的安全性。
大数据还可以优化运输效率，提升客户服务和体验。
在强调了大数据在铁路运输组织中的重要性，指出未来发展趋势是数字化转型，推动铁路行业朝着更智能化、高效化的方向发展。
【关键词】大数据、铁路运输、数据采集、数据分析、智能调度、预测、安全监控、风险预防、运输效率优化、客户服务、体验提升、重要性、未来发展趋势、数字化转型。
1. 引言1.1 大数据在铁路运输组织工作中的应用大数据在铁路运输组织工作中的应用扮演着重要的角色。
铁路运输是国民经济发展的重要组成部分，而大数据技术的引入为铁路运输带来了全新的发展机遇。
通过大规模数据的采集与分析，铁路管理部门可以更准确地了解列车运行情况、乘客出行需求以及各个环节的运营情况，从而为运输组织工作提供更科学的依据。
在实际运营中，大数据技术可以帮助铁路管理部门实现智能调度与预测，提升列车运行效率和准点率。
通过大数据技术的应用，铁路管理部门还可以实现安全监控与风险预防，及时发现潜在隐患并提前采取措施，确保运输过程安全稳定。
大数据技术还可以帮助铁路管理部门优化运输效率、提升客户服务与体验，为乘客提供更便捷、舒适的出行体验。
大数据在铁路运输组织工作中的应用对于提升运输效率、保障安全稳定、提升服务品质具有重要意义。
在未来，随着大数据技术的不断发展，铁路行业将迎来数字化转型的新时代。
2. 正文2.1 数据采集与分析数据采集与分析在铁路运输组织工作中扮演着至关重要的角色。
“大数据”背景下铁路运输发展策略分析
“大数据”背景下铁路运输发展策略分析一、当前数据统计现状和存在的问题（一）当前铁路运输数据统计现状我国的铁路总公司负责完成统计国家铁路运输的工作，主要涵盖了诸如客运统计等统计信息系统。
经过长年累月的运行，系统已经积累了很多非常珍贵的数据。
铁路管理部门在进行数据统计和发布时，会在每个月将所统计的月报发布一次，主要是对铁路客运实际运营的指标进行公布；公报是每年发布一次，主要对铁路运输经营等指标进行公布。
（二）铁路运输数据统计存在的问题即使在统计指标体系上，铁路系统相对而言比较完备，但是经过了长年累月的积累，已经留存了很多非常珍贵的数据，但是从当前大数据的层面上来看，依旧有诸多的问题存在。
1.对自身统计指标过于注重，缺少和国民经济的联系。
经过长时间的发展，铁路统计系统已经具备了一套相对而言较为晚上的指标体系，但是从实际情况上来看，这些指标更多的是对铁路部门自身经营指标的统计，但是在对其他运输方式的统计上仍然存在非常多不足的地方。
作为对国民经济进行服务的运输，因此其和国民经济的发展背景有着十分紧密的关系，如果只要对自身统计的指标进行依赖，还是远远达不到和国民经济紧密联系DE MUDI。
再加上我国铁路当前在货物的发送量上存在的波动性较大，而这和GDP增速减慢以及经济转型等背景是紧密相关的，因此如果对铁路运输的发展上，仅仅只是从统计数值上进行研究，多少不是非常恰当。
2.无法对所统计数据进行决策支持。
虽然所统计出来的数据是经过一层又一层的汇总而来的，但由于细节上的信息都未得到完整的保存，因此无法有效的进行决策上的支持。
除了这之外，当前铁路运输并没有形成一个比较较为完善的统计指标，因此其在实际进行决策过程中，还是需要借助以往的经验进行判断。
再加上缺乏数据的有效支撑，因此经常在决策中存在模棱两可的问题，这对决策的科学性有着非常大的阻碍。
二、大数据背景下铁路运输发展的策略随着大数据发展的不断深入，这让数据变得越来越加的重要，这和其有着非常重要的信息有着不可分割的关系，因此如果有效的对外部和内部的数据进行最大化的挖掘，就需要采取切实有效的策略，以便实现对未来铁路运输的发展进行更好的服务的目的，这对于其而言非常关键。
基于大数据的铁路货运管理与优化研究
基于大数据的铁路货运管理与优化研究铁路货运是现代物流体系中不可或缺的一环，其运营的高效性对于物流行业的发展至关重要。
基于大数据的铁路货运管理与优化研究，能够有效提升货运效率，降低成本，提高客户满意度，具有重要意义。
一、大数据在铁路货运管理中的应用铁路货运管理是整个铁路物流系统的核心，涉及到货源信息、运输线路、货物跟踪、运单票证等多个方面。
而大数据技术的应用，能使这些管理工作更加高效和精准。
1. 货源信息管理货源信息是铁路货运中不可或缺的一部分。
传统上，货源信息需要手动登记，导致信息收集及时性和准确性存在困难。
而现如今，基于大数据的铁路货源信息管理系统能够实现自动采集并分析数据，从而提高管理效率。
2. 运输线路优化铁路货运所涉及的线路复杂而且多样化。
通过大数据技术对铁路线路进行分析，可以降低成本，减少时间和最大限度地减少资源浪费。
3. 货物跟踪基于大数据的铁路货物跟踪系统能够及时准确地获取货物位置信息，一旦货物出现异常，及时处理损失风险，并且避免滞留导致的额外工作量和成本。
4. 运单票证管理运单是货物运输的重要凭证。
现代技术的发展，结合大数据技术的应用，能够让铁路货运的运单管理工作更加高效快捷。
基于大数据的铁路货运管理，可以使运营更加高效，同时也可以帮助铁路货运公司降低成本、提高客户满意度。
二、大数据在铁路货运优化中的应用铁路货运的优化显得尤为重要，因为铁路运输系统面临着诸多限制，如时间限制、能源限制等等，其中运输的效率是最需要优化的方面。
1. 运输成本的降低铁路货运的成本主要来自于燃料消耗、人工费用、计划安排等方面。
基于大数据技术的优化，运营公司能够精确评估各运输环节的成本，并且分析出成本变化的原因，进而优化运输成本。
2. 运输速度的提升铁路货运的主要优势之一是其速度。
但是，其速度仍有改进空间。
通过大数据科技的运用，管理人员能打破了过去对车轮和环节的约束，使运转更快，从而提升运输速度。
3. 运输质量的提高基于大数据分析，可以对运输过程进行细致的监控和追踪。
铁路运输中的大数据应用研究
铁路运输中的大数据应用研究在当今数字化时代，大数据已成为各行各业创新发展的重要驱动力。
铁路运输作为国家经济的命脉和重要的交通运输方式，也正积极拥抱大数据技术，以实现更高效、更安全、更优质的运营服务。
一、大数据在铁路运输中的重要性铁路运输系统庞大而复杂，涉及到列车调度、客运服务、货运管理、设备维护等多个环节。
大数据的应用能够帮助铁路部门更好地理解和应对这些复杂的运营需求。
首先，大数据有助于提高运输效率。
通过对海量的列车运行数据、车站客流量数据等进行分析，可以优化列车的运行时刻表，合理安排车次和编组，减少列车的闲置和等待时间，从而提高铁路线路的利用率和运输能力。
其次，大数据能够提升服务质量。
借助乘客的购票信息、出行偏好数据等，铁路部门可以为乘客提供个性化的服务，如精准的票务推荐、舒适的座位选择、便捷的换乘方案等，增强乘客的出行体验。
再者，大数据对于保障运输安全至关重要。
实时监测和分析列车设备的运行状态数据、轨道的检测数据等，可以及时发现潜在的安全隐患，提前进行维护和修理，降低事故发生的风险。
二、大数据在铁路运输中的具体应用1、列车调度与运营管理利用大数据技术，铁路调度部门可以实时获取列车的位置、速度、载重等信息，结合线路的状况、天气条件等因素，进行智能的调度决策。
例如，在遇到突发情况（如恶劣天气、设备故障）时，能够快速调整列车的运行路径和速度，确保运输的连续性和安全性。
同时，通过对历史运营数据的分析，可以发现运输中的瓶颈环节和规律，为优化线路规划、改进基础设施提供依据。
比如，某段铁路在特定时间段经常出现拥堵，通过大数据分析原因后，可以采取扩建线路、增加信号设备等措施来改善。
2、客运服务优化在客运领域，大数据可以实现精准的客流预测。
通过分析历年的客运数据、节假日出行规律、旅游热点地区的客流量变化等，提前做好运力调配和票务安排。
例如，在春运、国庆等高峰期，增加热门方向的列车车次，满足旅客的出行需求。
此外，基于大数据的客户关系管理系统能够为旅客提供个性化的服务。
基于大数据技术的铁路运输统计研究
基于大数据技术的铁路运输统计研究随着大数据技术的发展和应用，铁路运输行业也在逐渐进行数字化转型。
基于大数据技术的铁路运输统计研究，可以有效帮助铁路部门了解运输情况、优化运输计划、提高运输效率，提升服务质量。
本文将从数据采集、存储和分析三个方面，探讨基于大数据技术的铁路运输统计研究。
一、数据采集在铁路运输行业，大数据的采集可以通过多种方式进行，包括传感器、监控设备、智能终端等。
传感器技术可以实时监测铁路线路的状况、列车的运行状态等信息，进而实现数据的自动采集。
监控设备则可以对车站、列车进行全方位的视频监控，提供丰富的运输数据。
智能终端可以对乘客、货物进行信息采集，了解客流、货运量等情况。
通过这些方式采集到的数据，可以为铁路运输统计研究提供全面、精准的数据支撑。
二、数据存储铁路运输行业的数据量庞大，需要一个高效的数据存储系统来支撑。
在大数据技术的背景下，铁路部门可以采用分布式存储、云存储等技术，将数据进行集中存储和管理。
分布式存储技术可以有效地存储海量数据，并且具备高可靠性、高扩展性的特点，能够满足铁路运输行业大数据存储的需求。
云存储技术则可以实现数据的跨地域、跨平台的存储和共享，为铁路部门提供更加便捷的数据管理和应用。
三、数据分析基于大数据技术的铁路运输统计研究，需要进行有效的数据分析。
铁路部门可以利用数据挖掘、机器学习等技术，对采集到的数据进行深入分析，提取有价值的信息。
数据挖掘可以帮助铁路部门发现数据之间的关联和规律，比如运输时间与车站客流量的关系、列车运行速度与能耗的关系等。
机器学习则可以通过建立模型，预测未来的运输需求，优化运输方案，提高运输效率。
通过数据分析，铁路部门可以更加深入地了解运输情况，为运输决策提供科学依据。
在基于大数据技术的铁路运输统计研究过程中，也会面临一些挑战。
大数据的采集和存储需要大量的资金投入，特别是对于老旧的铁路系统而言，需要进行大规模的改造和升级。
铁路部门需要具备一定的数据分析能力和技术，以便充分挖掘大数据的潜力。
大数据在铁路运输中的作用分析
大数据在铁路运输中的作用分析随着经济的快速发展和人口的不断增长，铁路运输在现代社会中扮演着重要的角色。
大数据技术的出现和应用为铁路运输带来了巨大的变革和发展机遇。
本文将从货运、乘客运输、安全管理和运维管理四个方面分析大数据在铁路运输中的作用，并探讨其对铁路行业的影响。
其次，大数据在铁路乘客运输中也具有重要的作用。
通过大数据技术，铁路企业可以收集和分析乘客的出行数据，包括出行时间、出发地、目的地、乘车时间、花费等信息。
通过对这些数据的分析，铁路企业可以了解乘客的出行需求，优化车次和票务计划，提供更加满足乘客需求的服务。
同时，大数据还可以帮助铁路企业进行乘客流量预测，及时调整运力和运输计划，确保客流安全和运输效率。
此外，大数据在铁路运输的安全管理中也具有重要的作用。
通过大数据技术，铁路企业可以收集、分析和利用大量的运输安全数据，包括列车运行状态、信号系统数据、事故统计数据等。
通过对这些数据的分析，铁路企业可以及时发现和处理安全隐患，提前预警潜在风险，保障运输安全。
同时，大数据还可以帮助铁路企业进行安全风险评估和安全培训，提高员工的安全意识和应急处置能力。
最后，大数据在铁路运维管理中也发挥着重要的作用。
通过大数据技术，铁路企业可以收集和分析列车运行数据、设备状态数据和维修记录等信息，实现对运输设备的实时监测和精确控制。
通过对这些数据的分析，铁路企业可以预测设备故障和维修需求，合理安排维修资源，提高设备的可靠性和寿命。
同时，大数据还可以帮助铁路企业进行设备健康管理和设备性能优化，提高运输效率和服务质量。
综上所述，大数据在铁路运输中的作用不可忽视。
通过大数据技术，铁路企业可以实现货运网络的优化、乘客需求的精确满足、运输安全的有效管理和运维管理的智能化。
大数据技术的应用为铁路行业带来了新的发展机遇，提高了运输效率，降低了运营成本，提升了企业竞争力。
然而，大数据的应用也面临着数据安全和隐私保护等挑战，铁路企业需要合理规划和管理大数据，充分发挥其作用，确保数据的安全和合法使用。
基于大数据技术的铁路运输管理系统研究
基于大数据技术的铁路运输管理系统研究随着数字技术的越发广泛应用，大数据技术在各行各业中的应用越来越广泛。
铁路运输作为重要的国民经济基础设施之一，其运输管理系统的科技化建设也是未来的发展方向之一。
本篇文章将结合大数据技术在铁路运输管理系统中的应用进行研究与探讨。
一、前言铁路运输是保障国家交通运输和国民经济发展的重要组成部分，而科技革命的不断进步，大数据技术在铁路运输管理中的应用将让我们更好地提高运营效率，保障更多人的出行需求和国家的经济发展。
以下便是本篇文章的主要内容，旨在探究基于大数据技术的铁路运输管理系统在应用中的形式和研究价值。
二、大数据技术在铁路运输管理中的应用场景1.智能化调度铁路运输涉及多个运营环节，大数据技术在其中发挥的作用也是多样的。
尤其在运营调度行业，由于数据量、运营信息等超出了人类的认知和管理能力，智能化调度成为瓶颈。
在这方面，大数据技术能够通过解析海量的数据，进行实时预测、优化方案和自动调度等处理，为运营调度部门提供更为完善和准确的信息支持，有效地缩短调度时间。
2.精准货运在物流行业中，货物的实时掌控和精准处理是公司赢得竞争优势的关键。
而大数据技术在物流行业中的作用也不可忽视。
通过数据收集和分析，可以精准预测运输需求和货主的需求，同时能够提前充分准备设备，确保平稳而高效的运输经验，提高运输质量和吞吐量，降低运营成本。
3.安全监督铁路运输涉及到的是人员生命安全和财产安全，因此安全监督是极为重要的一环。
信息化管理和监控技术可以充分应用，对铁路运输进行实时监控，不但能预测可能发生的事故，更能掌握趋势和规律，并及时发出阻止信号，避免潜在安全隐患。
同时，对于高速列车，除了日常的运行监测外，大数据技术还可在列车紧急停止的情况下，及时提出相应措施并最大限度减少对列车和人员的损害。
三、基于大数据技术的铁路运输管理系统研究的意义和展望应用大数据技术，对于铁路运输的发展和营运提升有着积极的意义。
基于大数据的铁路运输调度浅析
基于大数据的铁路运输调度浅析随着信息技术的不断发展，大数据技术在各个领域的应用越来越广泛。
铁路运输是国家经济的重要组成部分，而针对铁路运输的调度管理也是国家交通系统的重要组成部分。
利用大数据技术对铁路运输进行调度管理，可以提高铁路货物和客运运输的效率、安全和便捷程度，为社会经济发展和人民生活带来更多的便利。
本文将从大数据技术在铁路运输方面的应用入手，浅析基于大数据的铁路运输调度管理。
1、大数据在铁路运输中的应用铁路运输是国家经济和社会发展的重要支撑，铁路调度在运输中发挥着至关重要的作用。
借助大数据技术，铁路运输可进行智能化管理，提高运输效率和安全性。
具体来说，大数据在铁路运输中的应用包括以下几个方面。
大数据技术可实现对铁路线路和车辆信息的智能化管理。
通过大数据分析，铁路管理部门可实时了解各条线路的运输情况、车辆的运行状况等信息，做出相应的调度决策，提高线路和车辆的利用率，降低运输成本。
大数据技术可实现对铁路运输安全的监控和预警。
利用大数据技术，铁路管理部门可对铁路设备和车辆状态进行实时监控，及时发现并处理潜在的安全隐患，保障铁路运输的安全性。
大数据技术可实现对客流和货物流的智能化分析和预测。
通过对历史客流和货物流数据的分析，铁路管理部门可预测未来的运输需求，合理安排运力，避免出现因需求变化而导致的运力不足或过剩等问题。
2、基于大数据的铁路运输调度管理的挑战和机遇大数据技术在铁路运输中的应用为铁路运输调度管理带来了许多机遇，同时也带来了一定的挑战。
大数据技术的应用为铁路运输调度提供了更多的数据支持。
铁路管理部门可通过大数据技术获取更多的运输数据，对铁路运输过程进行更加精准的分析和预测，为调度决策提供更加科学的依据。
大数据技术的应用也带来了一些挑战。
大数据技术需要铁路管理部门具备更加丰富的技术和人才资源，才能更好地应用于铁路运输调度管理。
大数据技术的应用需要铁路管理部门具备更高的信息化水平和数据安全能力，以保障运输信息的安全和可靠性。
大数据平台在铁路货运中的应用研究
大数据平台在铁路货运中的应用研究铁路货运作为一种传统的物流方式，一直扮演着重要而不可或缺的角色。
然而，随着信息技术的快速发展，大数据平台逐渐进入了铁路货运领域，并带来了诸多改变和创新。
本文将探讨大数据平台在铁路货运中的应用研究，以及其在提高效率、优化资源配置等方面的作用。
一、大数据平台在铁路货运中的应用背景随着互联网的普及和信息技术的发展，大量的数据在日常活动中被产生并储存。
这些数据包含了关于货物、车辆、线路等方方面面的信息，其中蕴含着宝贵的商业智慧。
而传统的人工处理方式已无法满足处理和分析海量数据的需求，因此大数据平台应运而生。
在铁路货运中，大数据平台可以整合和分析各种数据，为决策者提供更准确、可靠的信息，从而帮助他们做出更明智的决策。
二、大数据平台在铁路货运中的应用1. 货物调度和跟踪传统上，铁路货运中货物的调度和跟踪都是通过人工操作进行。
然而，借助大数据平台，可以实现货物的自动调度和实时跟踪。
通过对各个环节的数据进行收集和分析，系统可以根据实际情况做出最佳调度方案，并实时监控货物的运输状态，从而提升整体运输效率和货运质量。
2. 资源配置和优化铁路货运中，车辆和线路的资源是非常宝贵的。
大数据平台可以通过分析历史数据和实时数据，对车辆和线路进行智能优化配置。
比如，根据历史数据预测某个时间段的货物需求量，系统可以提前将合适的车辆和线路调配到相应的地区，从而提高资源的利用率和运输的效率。
3. 风险预警和管理在复杂的铁路货运环境中，很多事故和问题常常难以预料。
大数据平台可以实时监测各个环节的数据，并通过智能算法进行分析和预测，从而及时预警可能出现的风险。
比如，系统可以通过分析运输过程中的传感器数据，发现车辆的异常行为并提前采取措施，避免事故的发生。
三、大数据平台在铁路货运中的优势和挑战1. 优势大数据平台在铁路货运中有诸多优势。
首先，它可以提供准确、实时的数据，为决策者提供更可靠的信息。
其次，它可以通过智能算法进行数据分析和预测，帮助决策者制定更科学的方案。
基于大数据技术的铁路运输统计研究
基于大数据技术的铁路运输统计研究随着大数据技术的发展，铁路运输领域也开始加大对大数据技术的应用，借助大数据技术对铁路运输数据进行分析和研究，可以帮助铁路部门更好地管理和优化铁路运输资源，提高铁路运输效率，提升服务质量。
本文将对基于大数据技术的铁路运输统计进行研究，探讨大数据技术在铁路运输领域的应用和作用。
一、大数据技术在铁路运输统计中的应用1. 数据采集和整合铁路运输涉及众多的数据来源，包括车站客流量、列车运行状态、货物装卸情况等各种数据。
利用大数据技术，铁路部门可以对这些数据进行采集和整合，建立完整的铁路运输数据平台。
通过数据采集和整合，铁路部门可以获取全面的铁路运输数据，为后续的分析和研究提供充分的数据支持。
2. 数据分析和挖掘基于大数据技术，铁路部门可以对采集到的铁路运输数据进行深入的分析和挖掘。
通过数据分析和挖掘，铁路部门可以了解客流量的分布和变化规律，掌握列车运行的状况和运行效率，研究货物的装卸情况和运输成本等各方面的信息。
这些信息可以帮助铁路部门对运输资源进行合理调配，优化运输线路和班次安排，提高运输效率和服务质量。
3. 预测和规划1. 提高运输效率铁路部门借助大数据技术对铁路运输数据进行分析和研究，可以更加深入地了解铁路运输的各个环节和要素，及时发现问题和瓶颈，及时进行优化和改进。
通过提高运输效率，可以提高列车的运行速度和准点率，减少能耗和成本，提高运输收入和盈利能力。
2. 提升服务质量通过大数据技术对客流量、列车运行状态等数据进行分析，铁路部门可以更好地理解客户需求和行为，有针对性地进行服务优化，提升服务质量。
通过分析客流量的分布和变化规律，可以合理调整车票价格和优化座位配置，提供更加便捷舒适的出行体验，提高客户满意度。
3. 优化资源配置铁路运输是一个资源密集型的行业，合理配置和利用资源对于提高运输效率和降低成本非常重要。
通过大数据技术的应用，铁路部门可以更加精细地了解运输资源的使用情况，提出合理的资源配置方案，降低资源浪费，提高资源利用效率。
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“大数据”背景下铁路运输发展的策略探究作者：迟伯彦
来源：《科技信息·中旬刊》2018年第03期
摘要：通过对现有的铁路信息统计现状进行分析后我们可以发现其中有多种不足与缺陷存在，我们可主要从外部数据挖掘、明确运输市场需求以及演变规律三方面实现对上述现象的改善，并针对大数据发展背景下的铁路运输提出一系列的发展策略。
对产品供给层面研发新产品可促使产品供给需求在原有基础上得到较大幅度的降低，同时和在不断完善市场指标体系的过程中提升作业效率，这对铁路运输的进一步发展打下基础。
关键词：大数据；数据挖掘；铁路运输；发展策略
我国铁路信息化建设已经有近二十年的历史，同时在不断发展过程中也实现对管理信息系统、客票发售和预订系统、列车调度指挥系统以及车号自动识别系统等系统的科学应用。
铁路生产运输的全过程都在其涵盖范围之内，这些系统在实际运行过程中会不可避免地出现大量数据。
现阶段铁路运输发展面对的主要问题就是如何促使铁路内外部数据的作用，在大数据发展背景下得到最大限度的发挥与利用。
一、铁路数据统计现状及存在的问题
1.铁路运输数据统计现状
铁路总公司的计划统计部是完成国家铁路运输统计工作的主要部门其中主要涉及到十三个专业统计系统、客票系统货票系统以及运输调度管理系统等。
其中主要包括统计信息系统包括客车统计、货车统计、机车统计、客运统计、货运统计等。
系统在不断的运行过程中会有大量的有价值数据产生。
从统计数据发布方便推介进行分析后可以发现，统计月报主要是铁路管理部门每个月所发布的一次经营指标。
同时需要注意的是每年也会发布一次统计公报，其中主要是其指标为铁路运输经营建设以及节能环保等，同时需要注意的是铁路系统内部每年会对资料进行统计与汇编，主要包括铁路经营的所有数据。
2.铁路运输数据统计存在的问题
（1）只注重自身统计指标，缺乏与国民经济的联系及横向对比
在不断发展的过程中铁路统计系统已经形成一套较为完整的指标体系。
需要注意的是这些指标只能针对铁路部门自身的经营指标进行。
也就是说在其他运输方式进行对比的过程中存在明显的经济背景缺乏现象。
铁路是国民经济运输方式的不可缺少的重要组成部分，同时也在其中占据相当重要的位置。
铁路运量波动与国民经济发展背景之间有着不可分割的密切联系，经
济自身的指标不能在这一过程中对所有作用进行替代，下面我们主要将货物运输为例对其进行仔细分析。
（2）统计系统“各自为政”，缺乏有机结合
各专业的统计数据由基层站段到铁路局再到总公司，形成了层层汇总的“金字塔”式结构。
而铁路运输生产是机、车、工、电、辆五个部门相互协作、共同完成，任何一个部门的统计数据均以其它部门为前提条件，一个部门统计指标的变动会影响到其它部门。
而既有统计信息呈现碎片化状态，未能有效集成，未实现各部门统计数据的有机结合。
二、大数据背景下铁路运输发展策略
在大数据发展背景下，数据已成为一种宝贵的资源，包含了大量有价值的信息，如何从挖掘外部市场数据和内部经营数据中挖掘有用的信息，更好地服务于铁路运输的发展是铁路未来发展的关键。
1.挖掘外部数据，适应市场需求
（1）通过对外合作，挖掘市场需求
未来我国高速铁路网陆续建成通车后，铁路客货运输能力将得到释放。
在我国经济增速放缓的发展背景下，未来客货运输市场将由“卖方市场”转向“买方市场”，市场竞争更加激烈，在这种情况下，挖掘市场需求将成为未来的关键。
铁路运输企业虽然掌握大量数据，但多为自身运营数据，对外部市场需求数据掌握较少，数据挖掘工作尚未展开。
由于市场需求信息遍布整个互联网，要进行市场信息挖掘需要借助外部合作完成。
（2）调整运输产品，满足市场需求
在明确市场需求的基础上，调整运输产品供给，适应市场需求。
对于市场新的运输需求，通过研发新产品满足；而对于运量降低的运输需求，则通过车次合并、减少列车开行频率等方式减少运输供给，以实现资源的优化配置。
如在客运方面，通过人口迁徙数据，调整列车开行方案；在货运方面，针对大宗物资运量下降趋势，适当减少大宗物资列车开行数量，增加快捷货物列车开行频率。
2.挖掘内部数据，提高运营效率
（1）完善指标体系，形成有机整体
铁路运输管理部门除关注自身运营指标外，还需要建立并完善客户信息、市场信息等指标，以形成完整的数据分析指标体系。
如在货运客户信息方面，增加客户属性等信息（如企业所属行业、规模、产能、发货时间、批量、请求车类型等），以便通过数据挖掘与分析，为货
主推荐适合的运输产品，节省货主运输成本，实现路企双赢。
此外，还需将机、车、工、电、辆等各部门运营数据进行集成，形成统一整体。
（2）挖掘运营数据，提高作业效率
挖掘列车运行、客运售票、货运请求车、机车车辆等基础设施养护维修等数据，掌握其分布规律，提高作业效率。
如分析列车区间运行时分与运行图标尺偏离规律，优化运行图标尺，提高列车运行的准点率；挖掘售票数据，根据线路客流变化，优化列车停站方案，增开或减少旅客列车；货运方面挖掘全路请求车监测数据，及时组织货车排空，压缩货车中转停时，提高送达速度；挖掘机车车辆养护维修数据，优化维修计划。
3.注重数据展示，提供决策支持
数据展示是对数据挖掘成果的展现，在大数据发展背景下，在庞大的数据面前进行决策是件十分困难的事，需要通过二维或三维图形方式将挖掘结果进行展示，突出决策焦点，并增强用户交互性，通过数据展示帮助决策者解读数据之间的关系，清晰有效地表达数据信息，将决策人员从繁杂的数据分析工作中解脱出来，集中精力到主要矛盾上。
结语：
随着高速铁路网的建成，铁路客货运输能力将得到释放，在我国经济增速放缓的背景下，运输市场竞争将更加激烈。
在大数据发展背景下，铁路仅靠既有的统计分析体系已不足以支持其未来的发展，为此，需要从内外两方面着手，对外挖掘运输市场需求、经济发展背景下运输需求的演变规律；对内完善铁路统计指标体系，挖掘运营数据，提高运营效率，挖掘监测数据，确保运输安全；最终通过数据展示为铁路发展提供决策支持。
参考文献：
[1]吴恒.铁路运输发展策略在"大数据"背景下的探讨[J].科学技术创新，2017（11）：154-155.
[2]白旸昱，常利平.“大数据”背景下铁路运输发展策略分析[J].时代金融，2018（3）.。