文本描述
时空大数据:预测、挖掘和可视化
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联想创投香港大数据实验室
Julie Zhu
大数据和深度学习Workshop (2016-12-14 ~ 2016-12-16)
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什么是时空大数据?
时空:带有时间、空间标签的数据
大数据:海量数据(种类、容量、采样速度)
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时空大数据的意义
人+环境
数据量每年翻倍,越来越多的业界数据
城市时空大数据(交通、移动、交通+)
广义时空大数据(空间?特征空间,例:属性、领域)
交通监控
采购
交易
审计
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联想时空大数据:预测、挖掘和可视化
联想时空大数据
城市大数据
交通大数据
移动大数据
交通大数据+
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Outline
联想时空大数据
1. 交通大数据
出租车、地铁、公交、货车、电动车……
2. 移动大数据
手机移动数据
公共出行轨迹
3. 交通大数据+
交通+物流,商圈,广告,救护,养老
交通+….
总结:大数据解决方案的思考
探索的方向
大数据解决方案:垂直化平台+闭环生态
时空数据分析
时间序列预测
实时流数据处理
运筹优化
地图匹配
调度
规划
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联想时空大数据1. 交通大数据
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出租车大数据
深圳市:出租车GPS监控数据(约26500辆出租车,1-15s/次采样,包含位置、速度、载客信息,3~5TB/day)
政府:监控、管理、规划
公司:交通产品、服务
市民:方便出行
3辆车,1天的轨迹
4000辆车,1天的轨迹
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出租车客流分析
上客热点区域
出租车客流分析是对城市各个区域出租车上下客流量的统计和分析,反映了各个区域上下客的热点程度,以便对各个区域的的士出行热度有精确的把握,进而为出租车的调度、交接班、行业规模设定等工作方案的调整提供依据。
下客热点区域
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路网匹配:GPS+路网
出租车1天的轨迹
原始GPS轨迹(噪声)
结合路网数据进行轨迹匹配
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路段拥堵、基于统计的交通预测
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拥堵的传播
实时处理深圳市公交(5000辆)和出租车(16000辆)数据
预测车辆轨迹准确率~50%
预测交通拥挤程度
拥堵的传播
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时空挖掘与可视化
路网数据
(从Openstreet map 获取深圳市高速、主路、2-4级辅路信息)
出租车GPS监控数据
(约26500辆出租车,1-15s/次采样,包含位置、速度、载客信息)
当前交通状况
未来交通状况
1) 统计模型 (例:星期三10:00am)
2) 基于时空挖掘的预测模型
交通状况展示、拥堵监测和预测
基于Openstreetmap的可视化
输出:
1)单个车辆的路网轨迹
2)全局速度展示及统计
3)拥堵识别,时空pattern
4)时空拥堵传播预测
反馈:
1)优化数据展示效果
2)模式识别模型、参数
路网匹配
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出租车历史轨迹查询
通过查询出租车历史轨迹,可以判断绕路、拼车、调换牌照、超速等违规违法现象,对拼车等相关违规行为进行辅助验证。此外还可以通过模糊匹配,为公安或个人等提供快速查找某些特定车辆的工具。
“老司机”优化导航模型
起点
终点
绕路
常规路线
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交通大数据应用场景
出租车大数据
公交大数据
地铁大数据
货车大数据
电动车大数据
出租车
地铁
电车
公交车
航空
货车
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地铁客流分析
北京西站
通过地铁刷卡信息,结合地理语义信息,推算出去某个地方的人来自哪儿
4:11PM
Passenger Sources of Chao Yang Hospital
北京朝阳医院客源
Passenger Sources of Beijing West Station
北京西站客源
来源:中南大学,王璞教授
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公交大数据
预测公交车到站时间、道路拥挤程度、乘客人数。。。。。。
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货车大数据
物流车辆管理平台提供物流车辆全国省市实时分布,实时监控,货线推荐,加油统计分析、加油站推荐,行驶、停驶统计分析以及公司运营数据分析等业务功能。