大数据在交通规划行业中的应用研究

王金龙+张静

摘要：近几年来，大数据在政府、金融、商业和公安等社会的各个领域都得到了广泛的应用和积极的探索，对传统运营商的效率提升和运营模式改进等各个方面发挥了关键作用。当前，电信运营商积累了海量的数据，在交通规划行业中存在着非常大的变现空间。通过运营商的基站和信令数据，结合个人用户携带的手机，将个体信息汇总后形成人口的实时交通时空分布，进而为交通规划行业中的决策提供有力的支持。

关键词：电信运营商；大数据；交通规划

中图分类号：TN929 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）09-0037-02

1 电信运营商大数据特点

传统的规划数据获取方式较为落后，决策数据一般的来源是市场调研数据、人口普查数据和经济普查数据等。这些数据的覆盖面一般较窄、实时性较弱，并且准确性一般较低。而电信运营商的海量通信数据，如实时位置、WEB访问、APP使用记录、移动性管理、征信、精准营销、风险防控、咨询报告、行业指数、能力开放和区域洞察等各种数据，均具有较大优势，可以为交通规划的决策分析提供有力的支持与良好的补充[1]。

每个人出行时候都会携带着手机，运营商可以根据用户的基站位置以及信令数据等信息对手机的使用者的当前位置进行定位，从而利用个体的定位信息还原整个用户在空间维度和时间维度上面的交通出行信息，将海量的个体信息进行汇总后可以形成群体性的交通时空分布。

我们从电信运营商的用户属性角度对其产生的数据进行分类，大致可以将其分为三类：

第一类：用户的信息类数据，一般包括用户的终端型号信息、身份信息等；第二类：用户的行为类数据，一般包括用户的短信行为信息、通话行为信息、互联网行为信息等；第三类：用户的消费类信息，一般包括用户的电信套餐、月通信记录、流量使用情况、语音通信时长、互联网通信时长、账单等[2]。

最近几年来，由于移动互联网的高速发展，越来越多的电信用户使用移动智能终端进行互联网业务，所以用户积累的数据越来越多。电信用户的互联网业务一般会对用户的记录时序信息、社交网站登录信息、目的访问网址信息、各类应用感知信息和位置信息等各类内容。

电信运营商的数据因为用户实名制的要求，所以用户的数据是通信行为的真实记录，具有准确度较高的特点；电信运营商的通信数据是网络与用户间交互实时交互产生的，能充分反映当前用户的时空信息，具有实时性强的特点；电信运营商的用户量巨大，数据具有随机抽样性特点，涉及到各个行业的从业者，具有覆盖面广的特点；电信运营商的每个用户每天都要产生近百条的用户面数据和信令，每个城市的数据量更是高达TB，具有体量庞大的特点[3]。

2 运营商大数据在交通规划的模型分析

交通规划是根据历史及现状的交通供需，结合地区经济、人口及土地利用等因素，进行研究分析后，对交通运输的需求进行预测与分析，从而确定未来交通运输的结构、规模和布局等，确定推荐方案并突出实施方案的一个较为完整的流程。运营商的数据因为实名制等原因，是以用户手机号作为唯一ID进行标识的，具有以“用户”为中心进行分析的可靠性，通信数据也可以对用户及地理空间实现一定程度的刻画。运营商大数据对于交通规划的现代化、信息化和科学化管理，获取较为优异的交通运输效率等提供了充足的数据保障[4]。

基于运营商通信数据，可以构建数据层、中间层和应用层的三层基础模型，实现对交通规划的数据支撑与数据分析。如图1、2所示。

数据层处理，一般作为运营商用户通信领域的各级各类数据，根据运营商的2G/3G/4G移动通信网络中独立分割的原始数据，如人口交通出行轨迹、交通路网拥堵指数等原始数据。分析这些原始数据可能难以实现较为合理的地理画像分析，需要进行以地理空间为基础的分析处理后才能为交通规划服务。

中间层处理，一般包括地理画像和人物画像，可以作为应用层进行分析处理的基础。任务画像一般包括居住地、工作地、常驻流动地、区域联系网、工作通勤方式和旅游习惯等各类基本属性。地理画像一般是以地理化的栅格作为基础，标识地理区域标签，如生活区、商务区、居民区、工厂区、旅游区和政务区等基本属性。

应用层处理包括城市管理、环境保护、城市管理、公共安全、民生服务、工商业活动和交通规划等需求及对应的功能模块。如交通枢纽客流来源的追踪、交通枢纽换乘人员分析和甄别、交通枢纽选线评估和交通枢纽选址评估等数据。可以将需求等各模块分别进行分析，并将需求内容进行进一步的内涵分析建设。

3 运营商大数据在交通规划的模型应用

运营商大数据在交通规划模型应用的数据层中，从实时性的角度来分析，输入数据可以分为实时数据和历史数据；中间层中，地理画像和人物画像等不断地对实时数据和历史数据进行调用与分析处理，画像信息也不断地随着实时数据的进入而不断地进行更新。最后，应用层面向实时的大数据进行规划的功能分析，同时调用中间层中的地理画像和人物画像的分析结果对实时数据进行标识处理，然后输出各类实时数据成果及规划建议报告等。

通过运营商大数据在交通规划的应用，突破了以往数据碎片化、条块分割和信息孤岛的问题，形成了数据种类多、模式复杂和统一标准的交通信息服务价值链和产业链。随着物联网时代的迅速到来，运营商大数据将以用户为中心，拓展到以用户和物联网设备为中心，丰富拓展应用，本文建立的运营商大数据模型，可以为交通规划提供有力的决策。

参考文献

[1]张楹，封志敏，鲍晓.基于海量扫频数据的用户感知提升策略[J].电信工程技术与标准化， 2014，（7）：46-51.

[2]韦茂源，李蔚，卢沛杨，等.运营商基于信令大数据的关系嗅探方案[J].网规网优，2017.

[3]汤珂."互联网+"的經济学[M].清华大学出版社，2017.

[4]王静远，李超，熊璋，等.以数据为中心的智慧城市研究综述[J].计算机研究与发展，2014， 51（2）：239-259.endprint