大数据理论如何指导交通数据分析？

大数据解决交通问题的流程

1、 收集数据和输入数据：这些数据包括静态数据和动态数据，前者指道路环境、车辆信息等长时间不会改变的数据，这类数据通过线圈（类似于磁性检测器）和摄像机（交通视频）进行搜索；后者指在交通运行中而产生的实施数据（如车辆行驶速度），这类数据通过GPS全球定位技术、收集网络信号来搜索。

2、 交换和处理数据：数据中心对实时交通流数据进行提取，同时规定统一的数据格式，从而促进数据交换中心之间对数据进行交换和处理。

3、 储存和收集数据：通过基于云计算的云存储来对数据进行存储，将大数据集成起来

4、 管理和使用数据：控制中心将这些大数据在电脑地图上以不同色彩来展现，分别以不同颜色注明各个路段的拥堵情况。

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随着城市交通的普及和进步 ，地面公交路线的设计对于城市公共交通发展有着重要意义，线路的合理性显得更加重要。那么，如何能够利用城市交通产生的大数据，来评价交通体系的健康程度，从而优化服务，给用户带来更佳便捷的出行体验，是我们大数据从业者需要努力的方向。

地面公交路线的设计对于城市公共交通发展有着重要意义，线路的合理性显得更加重要。 本文针对公交线路的合理性分析及相关问题进行研究 ，关 于公交线路的合理性评价关键在于评价指标的选择和具体相关数据的调查和收集 ， 公交非高峰期、上下班高峰期、周末高峰期乘车人数数据综合分。从而对公交服务进行合理评价。

首先，我们需要利用数据，建立交通的综合评价体系，让我们能够有效的评价，并且发掘问题所在，这样才能够有目标的进行改善。那么，城市公交评价体系有哪些维度的数据指标，我们一起来看一下：

公交资源利用率