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论大数据时代的交通运输
供稿人:宜巴监控分中心|李粲然     发布时间:2017/11/6 9:34:23     阅读人数:3451

党的十九大报告提出了全面建成社会主义现代化强国的战略目标,也提出建设交通强国的战略部署。建设交通强国是建设社会主义现代化强国的重要内容,也是先行引领和战略支撑。习近平总书记在回顾过去五年工作和历史性变革时指出,高铁、公路、桥梁、港口、机场的基础设施快速推进,这是五年来历史性成就的一部分,是对交通运输工作的充分肯定,而报告中的“新时代”则意味着未来的发展将焕发强大的生机。

一、大数据分析与管理

2015831,国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》(简称《大数据纲要》),进一步推动大数据发展和应用,赋予大数据“提升政府治理能力、推动经济转型发展”的战略功能。在应用方面,《大数据纲要》提出推动政府数据共享、公共数据资源开放,以实现宏观调控科学化、商事服务便捷化、民生服务普惠化;从理论上看,大数据应用全面覆盖,将使所有产业都从大数据的发展中受益。

1985年,国家统计局对我国三大产业进行了明确分类,即农业为第一产业;工业和建筑业为第二产业;把除第一、第二产业外的向全社会提供各种各样劳务的服务型行业定位第三产业。

其中第三产业可具体分为两大部门:一是流通部门;二是服务部门。再细分又可分为四个层次:

1.第一层次,流通部门。包括交通运输行业、邮电通信行业、物资供销和仓储行业。

2.第二层次,为生产和生活服务的部门。包括金融业、商业饮食业、保险业、地质普查业、房地产业、公用事业、技术服务业和生活服务修理业务;

3.第三层次,为提高科学文化水平和居民素质服务的部门。包括教育文化、广播电视事业、科学研究事业、卫生、体育和社会福利事业;

4.第四层次,为社会公共需要服务的部门。包括国家机关、党政机关、社会团体、以及军队和警察公安司法机关等。

相对于第一产业和第二产业,第三产业凭借自身的优势,汇聚了当前最纯净的数据以及大批的科研力量。交通运输行业凭借自身优势拥有海量数据,而大数据则建立在海量数据的基础上,利用大数据可发现和理解信息内容及信息与信息之间的关系,每个数据集内部都隐藏着某些待被发掘的价值,找出因果关系,为行业发展改革提供技术支持实现发展目标。

二、大数据的分析应用

近几年国家积极推进旅游供给侧改革、全域旅游、“旅游+”、旅游市场整治和旅游外交等政策支持,促进旅游业发展。交通运输作为旅游业的基础性条件,对旅游业的支撑和带动作用愈加明显。携程、途牛、马蜂窝、飞猪等旅游网站,依靠互联网和大数据分析得出用户的信息来源、消费行为、购买原因、出游行为等数据,从而能够更加细致准确地满足客户的需求,公司的业务量也因此得到飞速增长。例如携程2017年国庆旅客预测报告中,通过将客户群体分类(如图1),其中亲子游游客占总人数比32%,人次同比增长超过了50%。在出游居民年龄结构上(图2),“年轻化”特征明显,8090后支撑旅游消费。消费能力强、体力充沛的31-45岁(占比33%)、19-30岁(27%)青壮年人群成为黄金周出游主力军,占比达到6成。



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自助旅游作为新兴的旅游方式,成为越来越多人的选择,中国在线自助游市场研究报告中,2016年其市场交易规模545.2亿,预计2019年超1100亿,核心增长来自于用户个性化旅游需求升级和目的地服务多样化促进下的旅游消费增长。通过数据收集分析,设计多样化产品,提供用户选择,满足用户的需求(如图3)。


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在用户购买完自己所需的产品类型后,代步选择的方式就多种多样了,可以选择到当地拼团、租车自驾、公共交通或多种方式组合,而这些数据则都在交通运输系统中。每到旅游旺季车流增长是固定常态,但对增长量还停留在参照过往数据进行对比预测。以高岚收费站为例,夏天是朝天吼漂流的旺季,选取今年78月与201678月数据对比,今年收费额增长48.59%,车流量增长25.17%。环比增长量是在有较完整数据下得出,预测则是通过内部过往数据估算,有数据作为参考但偶有偏差。管理机数据作为原始数据纯净可靠,但与外部数据信息共享方面空白,如今外部信息繁多影响着人们出行方式的选择,只有全面的数据信息才能准确的预测增长量。

旅游网站将用户按人群特点划分,分析用户获取信息渠道、消费行为、购买产品组合、购买原因、出游行为描绘出一个完整的用户画像。交通运输数据由于与外部数据割裂,单靠内部数据很难在深入形成完整的信息链,无法预测人们会选择哪种方式出行。例如兴山与巴东北收费站作为靠近县城的站所,有县际班车来往,但在客车车流量上却存在差别,兴山所除去一型车,三、四型车较多,而巴东北所则是宜巴全线收费站里二型车占比最多的站所,作为两个外部条件相近的站所,在车型比例上却差别很大。现在兴山县和巴东县都在积极发展旅游业,中大型客车作为两个收费站所客车收入的主要来源,了解客运车流营运性质,乘客选择乘坐出行的理由,成为预测未来客运车流量增长不可缺少的条件。

大数据的核心就是“预测”,并建立在海量数据的基础上,在整体数据分析中,完整的信息画像可以让我们知道车辆是属于个人还是营运车辆,司机乘客的职业、从事的行业、车辆的活动范围及选择上下站所的规律,都将成为分析预测车流量增长的依据。

三、数字化管理

中国公路货运整体周转量为610百亿吨公里,重型卡车保有量超过500万辆,轻中型卡车保有量超过1400万辆,市场规模超5万亿人民币。然而与欧美国家比,中国物流行业效率并不高,物流费占GDP16%,但同发达国家10%的水平相比差距很大。在货运中心分布中,华中和西南区域由于经济发展差异程度大,且经济区域分布较分散,运力围绕各自区域内的两大主要城市形成双中心体系。华南珠三角、东部长三角及北部高津三个全国经济中心之间最为密集。在我国东南部,泛长江经济区与珠三角形成了最具活力运力网络。整个区域以长三角、珠三角与武汉为核心,通过联通东部及中部的上海,武汉段以及联通东部及华南的上海广州段形成运输通道群。在如此巨大的货运需求量面前,运营公司开始应用大数据,通过数据分析平台辅助驾驶,减少事故率。布控监控有效控制超速、急刹等不良驾驶行为,还可对司机行为进行动态对比,及时发现疲劳驾驶、烟酒等风险因素,从而大幅度减少人为事故的发生概率。在欧美国家,通过数字化手段对车辆进行监控和大数据分析已经相当普遍。以英国为例,官方研究显示车载监控设备可以减少高达20%的事故发生率。这就是运用数据监控分析的优势,对运输流程的透明化、数字化管理是未来发展的重要方向,运用大数据提升运营水平,降低油耗,减少事故率。

大数据成为未来竞争力的来源,逐渐改变行业结构。在过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了,拥有大量的数据为管理提供更广阔的视野,数据化能帮助我们获取更多关于工作业务运作方式的信息。有了大数据的帮助,可避免将某一事件看做是我们认为或是自然或是社会现象的事件,将事件看作是由信息构成的。数字化是的数据管理效率又向前迈出重要一步,数字化意味着我们要从一切太阳底下的事物中汲取信息,甚至包括很多我们以前认为和“信息”根本搭不上边的事情,所以在控制和处理数据的方法上必须有全方位的改变。把握时机,做好基础工作铺设,才能在即将到来的变革中抢占先机。

国务院《大数据纲要》中提出在2017年底前形成跨部门数据资源共享共用格局,通过高效采集,有效整合,深化应用政府数据和社会数据;在未来5-10年逐步实现建设政府数据开放平台,加强法律法规建设,对不当的行业管理模式进行改革,以促进大数据在已有各个行业中应用。近几年,交通运输部与高德、百度地图合作发布出行预测报告,之前相关报告都是政府官方制作发布,这一举措释放出开放合作的信号。从数据应用角度,数据共享平台建设,为交通运输行业改革提供技术支撑,能以更有效的技术路线实现行业发展目标。

大数据是一种资源,也是一种工具。数据本身不产生价值,如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键。

参考文献:

[1]促进大数据发展行动纲要国发201550

[2]Han Hsiao,大数据核心商业价值

[3]中国旅游研究院&携程:2017年黄金周旅游趋势报告

[4]艾瑞咨询:2017年中国在线自助游市场研究报告

[5]贝恩&G7:中国公路货运市场研究报告

[6]维克托·迈尔·舍恩伯格,大数据时代:生活、工作与思维的大变革

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