大数据是大量数据的集合，大数据揭示了对象管理的难度与利用价值。清华大学陆化普教授等认为，交通大数据具有6V特点，如表3－3所列。
表3－3 交通大数据的6V特点
目前，大数据已经在商业、智慧城市、交通等领域发挥了越来越积极的作用。美国波士顿马萨诸塞州交通运输局在地铁骨干交通网络中开展大数据应用（图3－34），通过分析每个车站每个收费闸机的进出客流量，结合列车时刻表，分析出不同时间段各条线路各个出入口的客流，得到很多过去没有发现的出行特征及规律，从而帮助出行者更好地了解列车的使用，辅助管理者更好地调度列车资源，在人与列车之间建立友好的联系。(www.xing528.com)
图3－34（a）为波士顿的地铁线路图，图3－34（b）显示了各辆列车到达各个车站的时间，走向越陡的线路表示平均速度越小，全程时间越长。图3－34（c）显示了2014年2月各个车站的客流量，按照工作日和周末分别显示客流指数（根据客流大小划分状态）。通过地铁大数据关联分析可以更清晰地理解地铁系统的运营、出行者使用地铁的出行特征、列车之间的影响关系以及这些关系如何影响乘客的日常通勤，这对于出行参考及管理决策都有着十分重要的意义。
图3－34 美国波士顿地铁大数据应用
美国芝加哥建立了基于城市大数据的“芝加哥模型”，320ft2（≈29.73m2）芝加哥市中心的树脂复制品，融入不同的城市数据（交通网络、人口统计、空气质量等），成为一个可以随时查看的城市数据交互模型，以创建更智能的基础设施，让城市环境更好地服务于民众。芝加哥仪表盘上显示各巴士和火车的到站时间，单车租赁系统在全市各网点的使用情况，热点地图。其计划建设“物联数组（Array of Things）”，通过传感器系统与智能手机和环境交互产生一系列新的数据，帮助城市确定哪里的基础设施需要改善，同时捕捉大量潜在的敏感信息，用于大数据的挖掘。
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