基于大数据的轨道交通网络化运营管理

　　摘要：我国作为一个领土辽阔、海陆兼备的大国，幅员辽阔的最大特点就是在进行人员流动经济交流的过程中，对交通运输力量有着巨大的考验，在改革开放初期，徐启斌先生就提出了要致富，先修路的口号，只有完善全面交通网络运营，才能真正支持我国庞大的交通运力需求，而轨道交通作为陆地交通上最主要也是性价比最高的交通方式，是我国经济建设的运输的主要运力。因此，如何将轨道进行网络化运营，成为提高当前轨道交通未来发展的主要方向。
　　关键词：大数据；轨道交通；网络化运营
　　在轨道交通网络化中，构建大数据的关键点之一是利用全面的全球战略为轨道交通构建大数据管理平台。轨道交通数据管理平台的基本内容是重组和优化现有轨道交通服务的各种工作流程。如果轨道交通服务成功建立了大数据管理平台，则可以确保系统信息清晰可靠，并使不同业务之间的系统通信变得方便，有利于决策信息的形成，提高轨道交通服务信息管理效率，降低运营成本，增加利润。
　　1大数据在轨道交通网络化运营管理方面的不足之处
　　1。1轨道交通统计信息收集系统存在的问题在大多数发达的西方国家，随着大数据领域计算机技术的发展，轨道交通已逐渐实现可操纵和自动化的模型。新模式给轨道交通带来的变化非常重要，这主要归功于轨道交通的建设。集成的管理系统以及每个子系统到原始生产系统的集成，形成了一个具有统计和分析功能的信息管理平台。近年来，中国的轨道交通部门在计算机化建设方面也取得了进展，但是大数据系统无法满足所有业务功能的需求。随着轨道交通部门的长期发展，数据系统也拥有大量数据，但所使用的数据仍然不足以容纳数据存储容量。随着中国轨道交通服务计算机化需求的增长，数据的发展也发生了革命性的变化。随着电子信息技术的飞速发展，轨道交通的运输统计部门在全球范围内发挥着越来越重要的作用，而轨道交通的统计信息系统在道路上不足以满足需求。
　　1。2轨道交通数据处理中的问题
　　大型轨道交通统计服务的数据收集过程分为三个层次，即基站、各个运输办公室和总部。根据不同的统计系统，如旅客运输的堆场系统、货运票务系统、车站行李系统和其他主要业务系统的收集方法、每日数据量和总交易量非常大，日均业务处理任务重。说明轨道交通统计数据规模巨大，随着轨道交通计算机化的发展，可能涉及轨道交通统计服务的数据不限于该系统，并且更经常涉及外部系统，例如铁路客运系统当中12306客户服务中心的开放运营以及轨道交通信息资源的不断扩展，给轨道交通统计系统带来了巨大压力。多样化的数据类型在轨道交通计算机化过程中不仅有结构化的数据（例如报告），还有半结构化和非结构化数据（如语音、视频和图像）。这些不同类型的数据特征显示了交通统计特性的变化。不同业务系统之间几乎不可能有相同的内存、存储方法和数据管理模式，特别是对于非机构数据。如何从不同的结构化数据中提取有价值的业务信息，并详细分析不同数据的相关程度是现阶段轨道交通统计服务面临的问题。
　　1。3轨道交通数据索引系统中的问题
　　轨道交通数据指标体系的现状轨道交通的统计指标可以反映轨道交通服务生产过程的直接绩效、财政收支、资源管理等方面，各项活动的指标密切相关、相互补充，并汇总到一个统计数据指标体系中。轨道交通数据统计指标的最基本要求是能够反映轨道交通服务的当前运行状况。总结从初步工作中获得的结果可以发现当前系统中的各种问题，以便为下一步的部署提供可靠的计划。轨道交通统计指标体系基于不同类型的专业人员，并在各种基准报告的基础上，已经形成了12个专业，涵盖客运、货运、行李、机车、乘用车、卡车、设备、人工、材料、节能、环保和投资。从数据指标来看，这些数据指标之间的关系比较复杂，数据的口径很难统一，这使得轨道交通系统中大数据的统一管理更加复杂。
　　1。4无法满足轨道交通统计的新需求
　　随着轨道交通商业化进程的不断加快，在现代货运组织变革、高铁运输方式变革等一系列转型发展形势下，传统的以报代报的统计模式越来越不合适。随着现代轨道交通的发展和管理，轨道交通统计的功能正通过大数据技术的发展模式逐渐发生变化。由于大数据技术的应用，轨道交通统计的功能越来越丰富。以大数据为框架，对统计活动的需求和发展进行深入科学分析，开发现代化、综合化的轨道交通统计数据，通过高级数据处理架构获得信息。管理平台最大化基准统计数据，打破传统的统计业务流程，轨道交通统计信息系统的运行过程发生了根本性的变化。传统的数据集成处理方式取代传统车站和轨道交通局的基础部分，再移交给铁路公司，报告方法浪费了很多时间。
　　2大数据在轨道交通网络化运营管理中的问题和策略
　　2。1轨道交通统计信息系统建设策略轨道交通服务具有关联的大数据系统和构建大数据的一般设计缺陷，需要不断尝试以实现管理平台统一管理的目标。从轨道交通公司的角度来看，应将业务和统计信息有机地集成在一起，使其可以成为有效的信息管理平台，重塑统计工作流程并最大限度地保证原始数据的准确性和及时性，为轨道交通业的未来改革和创新提供坚实的决策基础。
　　2。2轨道交通业务系统数据分析策略尽管在建设轨道交通统计服务信息方面已经取得了一些进展，但尚未建立系统的整体数据中心，也没有统一的统计管理方法，因此统计系统可以提供的决策内容相对薄弱，现有的统计数据没有得到充分利用。该信息主要存在以下问题：
　　（1）数据质量差。地方轨道交通单位的计算机化水平不高，监督管理工作水平不高。通常由于手工填写表格、输入数据和操作错误而导致统计数据错误。在高精度和错误的情况下，没有明确的统计积分方法，这大大降低了输入数据的质量。（2）数据收集的粒度极好。当前，生成轨道交通统计数据统计分析最终内容的过程是使用现有指标进行收集，并通过不同级别之间的几次汇总获得最终结果。但是，在轨道交通部门实施细化工作之后，很难满足某些原始数据和信息的细化要求。只有借助更多完善的数据，才能顺利完成统计工作内容的完善。
　　（3）数据利用率低。通常，轨道交通的统计方法包括处理原始数据。实际的信息使用率不高，可能无法提供最佳的信息价值。轨道交通服务已经满足了使用大数据技术的客观条件，下一步是通过创建信息管理平台并寻找尽可能多的信息背后的机会和价值，从而进行深度数据挖掘、分析和决策，以激活统计服务，生产报告将成为强大的目标。
　　2。3轨道交通统计指标体系问题分析策略目前轨道交通统计指标的范围能够满足现阶段的基本统计要求，但统计指标体系存在的问题不容小觑。新时期，轨道交通统计信息化建设的关键步骤之一就是如何创新重构统计指标体系，使之能够全面、科学地反映轨道交通企业的综合实力。
　　2。4大数据驱动业务策略建立完整的统计数据管理平台，以通过统计数据仓库以统一，标准化和兼容的方式集成不同业务系统之间的数据。逐步将原始数据信息整合到信息平台中，根据数据格式、存储要求、数据共享等方式保存有价值的信息。建立规则库以指定类别、解释、量表、计算方法等，提高数据管理质量，统计数据质量是核心，统计数据管理水平需要不断提高。由于掌握了数据处理过程，为了验证每个源点的信息，必须根据统计规则对数据进行随时间的修改，以保证统计数据的质量。在数据校正方面，坚持避免人工干预，尽量使用计算机化的自动处理和校正功能，尽可能地辅助特殊问题的手工处理。
　　3结束语轨道交通系统的发展需要强大的统计信息服务集成平台。通过功能集成以及数据和活动的功能开发，可以提高统计信息的处理水平，提高统计人员的效率，并提高管理和决策水平和领导者的指挥能力。由于时间和容量的限制，笔者只能从概念上讨论大数据在轨道交通网络化运营中的优势，而未在应用程序级别进行广泛的分析和研究。大数据的好处虽然显而易见，但仍处于初步研究阶段，其实施需要高层科学的设计和合理的发展。相信大数据信息管理系统可以促进轨道交通统计的发展，具有良好的发展前景。
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