電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）目錄一、電信運(yùn)商數(shù)賦交行業(yè)況總述 1()交行業(yè)據(jù)應(yīng)相關(guān)策 1()運(yùn)商數(shù)對(duì)于通行的價(jià)值 1()運(yùn)商數(shù)資源述 2()運(yùn)商數(shù)據(jù)交行業(yè)的價(jià)釋放點(diǎn) 3二、適于交行業(yè)的電運(yùn)商數(shù)資源 5()信類數(shù)據(jù) 5()測(cè)報(bào)告據(jù) 7()流類數(shù)據(jù) 8()畫(huà)類數(shù)據(jù) 9()融類數(shù)據(jù) 10三、電信運(yùn)商數(shù)賦交行業(yè)的關(guān)技術(shù) ()數(shù)采集 ()數(shù)融合 13()多數(shù)據(jù)析 15()結(jié)展示 16()數(shù)安全 17四、電信運(yùn)商數(shù)在交行的能場(chǎng)景 19()車協(xié)同 19()規(guī)建設(shè) 19()設(shè)運(yùn)營(yíng) 20()流調(diào)控 21五、總與未展望 23附：電運(yùn)商數(shù)在交行業(yè)用的案選集 25圖目錄圖1 運(yùn)商數(shù)賦交行業(yè)踐體視圖 4圖2 軌拉鏈和對(duì)的軌拉鏈例 7圖3 基于MR數(shù)的時(shí)數(shù)據(jù)析示例 8圖4 運(yùn)商數(shù)賦交行業(yè)的可化案例 17圖5 基公共通客承載分析客群達(dá) 26圖6 基人口度分的充樁規(guī)劃 27圖7 區(qū)違盜采測(cè)案例 30表目錄表1適于交行業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)源類型 5表2信類數(shù)的主類別 6表3流類數(shù)的主應(yīng)用例 9表4畫(huà)類數(shù)的主應(yīng)用例 10表5融類數(shù)的主應(yīng)用例 10表6實(shí)采集應(yīng)用例 12表7固周期集的用示例 12表8時(shí)驅(qū)動(dòng)集的用示例 13電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)白皮書(shū)（2023）PAGEPAGE10一、電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)情況總述(一)交通行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用相關(guān)政策20232023（2024—2026(二)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)對(duì)于交通行業(yè)的價(jià)值運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源在交通行業(yè)的重要性不可忽視，已成為交通行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用過(guò)程中所涉及的主要外部數(shù)據(jù)資源。運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用可以幫助實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的交通流量監(jiān)測(cè)、擁堵分析、交通規(guī)劃、應(yīng)急響應(yīng)等，從而提高整體交通運(yùn)輸效率，使得交通運(yùn)輸系統(tǒng)更加高效、安全、便捷。(三)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源概述業(yè)務(wù)（Business）域：主要涉及電信業(yè)務(wù)的收入、用戶信息、訂購(gòu)關(guān)系、賬單等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)有助于電信運(yùn)營(yíng)商更好地了解其（Operation）管理（Management）域：涉及財(cái)務(wù)管理、人力資源管理、企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）、客戶關(guān)系管理（CRM）等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)有助于電信運(yùn)營(yíng)商進(jìn)行企業(yè)資源整合和優(yōu)化，提高管理效率和決策水平。外部數(shù)據(jù)資源：運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)資源的融合可以帶來(lái)更全面的信息視角，比較重要的外部數(shù)據(jù)資源有兩大類：一是氣象數(shù)據(jù)，結(jié)合運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)天氣對(duì)交通的GIS(四)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的價(jià)值釋放要點(diǎn)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的價(jià)值釋放需關(guān)注包括數(shù)據(jù)資源、關(guān)鍵技術(shù)、行業(yè)應(yīng)用這三個(gè)要點(diǎn)。下面本節(jié)將簡(jiǎn)要概括這幾個(gè)要點(diǎn)的內(nèi)容，具體的內(nèi)容則會(huì)在后續(xù)的章節(jié)進(jìn)行詳細(xì)闡述。圖1運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的實(shí)踐體系視圖數(shù)據(jù)資源：運(yùn)營(yíng)商可用于交通行業(yè)的數(shù)據(jù)可分為信令類數(shù)據(jù)、M測(cè)量報(bào)告數(shù)據(jù)、流量類數(shù)據(jù)、畫(huà)像類數(shù)據(jù)、融合類數(shù)據(jù)五類。關(guān)鍵技術(shù)：運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)可以按照數(shù)據(jù)應(yīng)用的落地流程，分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)融合、多源數(shù)據(jù)分析、結(jié)果展示、數(shù)據(jù)安全五大類別。行業(yè)應(yīng)用：運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的具體落地場(chǎng)景可分為車路協(xié)同、規(guī)劃建設(shè)、設(shè)施運(yùn)營(yíng)、流量調(diào)控四大方向。二、適用于交通行業(yè)的電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源數(shù)據(jù)資源是開(kāi)展數(shù)據(jù)分析應(yīng)用工作的核心要素，運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源具備優(yōu)質(zhì)、多樣、全面、實(shí)時(shí)的特點(diǎn)，且包含大量交通行業(yè)關(guān)注的位置數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)，為運(yùn)營(yíng)商同交通行業(yè)的跨域聯(lián)合創(chuàng)新打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。同交通行業(yè)適配度較高的運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)以運(yùn)營(yíng)域數(shù)據(jù)為主，可具體再細(xì)分為信令類數(shù)據(jù)、測(cè)量報(bào)告數(shù)據(jù)、流量類數(shù)據(jù)、畫(huà)像類數(shù)據(jù)、融合類數(shù)據(jù)五大類。本章將詳細(xì)梳理適用于交通行業(yè)的電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源，并簡(jiǎn)述這些數(shù)據(jù)資源在交通行業(yè)的潛在應(yīng)用模式和落地場(chǎng)景。表1適用于交通行業(yè)的運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源類型數(shù)據(jù)資源類型潛在應(yīng)用場(chǎng)景信令類數(shù)據(jù)測(cè)量報(bào)告數(shù)據(jù)50流量類數(shù)據(jù)可以通過(guò)移動(dòng)端流量信息，獲取人群的未來(lái)流動(dòng)和聚集傾向，有助于提前做好交通規(guī)劃畫(huà)像類數(shù)據(jù)可以通過(guò)人群畫(huà)像，比如年齡、職業(yè)、是否有車等，分析人群的出行偏好融合類數(shù)據(jù)天氣影響分析、路網(wǎng)分析等綜合分析場(chǎng)景(一)信令類數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商信令是移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中用于實(shí)現(xiàn)終端、交換系統(tǒng)及傳輸系統(tǒng)各元件之間交互的控制指令數(shù)據(jù)，所記錄的信息類別有呼叫建立和去除信息、管理控制類信息、移動(dòng)終端的位置信息、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息等。表2信令類數(shù)據(jù)的主要類別信令數(shù)據(jù)類別描述呼叫建立和去除信息網(wǎng)絡(luò)單元之間通過(guò)信令數(shù)據(jù)交互實(shí)現(xiàn)呼叫的建立和去除管理控制類信息用于實(shí)現(xiàn)對(duì)語(yǔ)音、短信等數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的管理控制移動(dòng)終端的位置信息人群移動(dòng)狀態(tài)、位置變化等信息,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源管理和業(yè)務(wù)控制業(yè)務(wù)狀態(tài)信息用于對(duì)業(yè)務(wù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控，相關(guān)信令數(shù)據(jù)記錄了連接過(guò)程中的質(zhì)量相關(guān)參數(shù)對(duì)于交通行業(yè)來(lái)說(shuō)，信令數(shù)據(jù)的主要作用是可對(duì)人群進(jìn)行時(shí)空相關(guān)的數(shù)據(jù)分析，運(yùn)營(yíng)商信令所包含的位置，時(shí)間可被用于繪制出行軌跡（軌跡拉鏈），通常可分為以下幾個(gè)步驟：位置洞察：根據(jù)運(yùn)營(yíng)商信令數(shù)據(jù)中的基站位置信息，時(shí)間戳和將定位點(diǎn)匹配到實(shí)際的路網(wǎng)上，得到人群的行動(dòng)路徑。軌跡分割：根據(jù)人群的行動(dòng)路徑，根據(jù)速度、方向、停留時(shí)間等規(guī)則，將其分割成一系列的軌跡段。軌跡拉鏈：將軌跡段按照時(shí)間順序連接起來(lái)，形成人群的軌跡拉鏈表，每個(gè)軌跡段記錄了終端的位置以及與前后軌跡段的連接關(guān)系。圖2軌跡拉鏈表和對(duì)應(yīng)的軌跡拉鏈?zhǔn)纠?二)測(cè)量報(bào)告數(shù)據(jù)測(cè)量報(bào)告數(shù)據(jù)也稱MR（MeasurementReport）動(dòng)設(shè)備在業(yè)務(wù)過(guò)程中的服務(wù)基站IDID對(duì)于交通行業(yè)來(lái)說(shuō)，運(yùn)營(yíng)商的測(cè)量報(bào)告數(shù)據(jù)可用來(lái)提升位置數(shù)據(jù)的精確度，且不易受環(huán)境的影響，對(duì)基于信令數(shù)據(jù)的位置識(shí)別是很好的補(bǔ)充。運(yùn)營(yíng)商MR指紋定位算法主要包括以下步驟：柵格化：將地圖劃分為標(biāo)準(zhǔn)大小的柵格。MRMR指紋庫(kù)構(gòu)建：根據(jù)收集的MR參數(shù)，構(gòu)建每個(gè)柵格的MR數(shù)據(jù)特征。MR圖3基于MR數(shù)據(jù)的時(shí)空數(shù)據(jù)分析示例(三)流量類數(shù)據(jù)流量數(shù)據(jù)是運(yùn)營(yíng)商記錄的移動(dòng)端流量上網(wǎng)的行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)APP（DPI探針技術(shù)）可對(duì)終端的上網(wǎng)訪問(wèn)行為進(jìn)行深度分析，主要的方式如下：IP別流量類型。比如SkypeP2P流量分類：將復(fù)雜流量區(qū)分為不同業(yè)務(wù)類型,進(jìn)行差異化處理。典型的有P2P下載、視頻點(diǎn)播、網(wǎng)頁(yè)瀏覽等分類。Payload應(yīng)用,比如QQ在交通行業(yè)，流量數(shù)據(jù)目前被大量應(yīng)用于人群流動(dòng)和聚集傾向的分析,有助于幫助決策者提前做好交通規(guī)劃。表3流量類數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用示例流量類數(shù)據(jù)的應(yīng)用示例描述人群時(shí)空分布分析通過(guò)比較不同時(shí)段和區(qū)域單位面積的流量密度,確認(rèn)人群空間分布的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化熱點(diǎn)區(qū)域分析通過(guò)采集熱搜詞列表,當(dāng)出現(xiàn)大型活動(dòng)或事件名稱搜索量突增,則判定該區(qū)域人群聚集可能性上升人群流動(dòng)分析APP外賣APP流動(dòng)傾向(四)畫(huà)像類數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商的用戶畫(huà)像能力是指運(yùn)營(yíng)商利用自身收集的用戶群體數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和分析的方法，提取用戶群體的特征和需求，形成用戶群體的標(biāo)簽化描述。運(yùn)營(yíng)商的用戶畫(huà)像能力可以幫助運(yùn)營(yíng)商挖掘并預(yù)測(cè)用戶需求，指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和完善，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)且個(gè)性化的應(yīng)用于交通行業(yè)的標(biāo)簽則有如：“是否有車”、“出行方式偏好”、“活躍地”、“活動(dòng)時(shí)段”等。這些標(biāo)簽可幫助城市管理者掌握區(qū)域內(nèi)的人群出行模式，從而更有針對(duì)性地進(jìn)行交通設(shè)施的規(guī)劃和運(yùn)營(yíng)。表4畫(huà)像類數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用示例畫(huà)像類數(shù)據(jù)的應(yīng)用示例描述交通壓力評(píng)估分析區(qū)域內(nèi)群體的日常工作日和周末的活躍地與活動(dòng)時(shí)間分布情況,評(píng)估區(qū)域交通服務(wù)壓力出行需求挖掘分析區(qū)域內(nèi)群體的出行偏好、交通工具情況，對(duì)出行需求進(jìn)行挖掘，提升出行的便利度出行方式推薦利用AI算法和用戶畫(huà)像實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)性出行方式的智能推薦(五)融合類數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商通常會(huì)對(duì)外采購(gòu)氣象、地理信息等數(shù)據(jù)以提升運(yùn)營(yíng)商基于數(shù)據(jù)的決策水平。運(yùn)營(yíng)商自身產(chǎn)生的數(shù)據(jù)同外部多模態(tài)數(shù)據(jù)融合后往往能夠發(fā)揮更高的價(jià)值，被廣泛地用于交通行業(yè)的各個(gè)場(chǎng)景。表5融合類數(shù)據(jù)的主要應(yīng)用示例融合類數(shù)據(jù)的應(yīng)用示例描述與地圖數(shù)據(jù)的融合地圖數(shù)據(jù)提供道路交通基礎(chǔ)設(shè)施和路網(wǎng)信息,與人群流動(dòng)軌跡進(jìn)行映射匹配,可以評(píng)估道路負(fù)載狀態(tài)與視頻圖像數(shù)據(jù)的組合監(jiān)控?cái)z像頭的數(shù)據(jù),識(shí)別車輛、人流量等指標(biāo),驗(yàn)證和補(bǔ)充基于運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)的交通態(tài)勢(shì)感知與環(huán)境、氣象數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)氣溫、風(fēng)力、能見(jiàn)度等環(huán)境數(shù)據(jù),分析其與交通狀況的相關(guān)性,建立環(huán)境驅(qū)動(dòng)的交通預(yù)測(cè)模型與車聯(lián)網(wǎng)及數(shù)據(jù)協(xié)同車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生海量車輛實(shí)時(shí)狀態(tài)與位置動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),與基站交互數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,提高道路交通精細(xì)監(jiān)測(cè)與控制能力與政府部門公共數(shù)據(jù)的組合IC刷運(yùn)行和管理信息,進(jìn)行全面的態(tài)勢(shì)監(jiān)控三、電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)交通行業(yè)數(shù)智化發(fā)展的核心要點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)對(duì)交通業(yè)務(wù)的智能感知與決策，運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)能為其提供多方面的支持，為運(yùn)營(yíng)商同交通行業(yè)的聯(lián)合創(chuàng)新提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在運(yùn)營(yíng)商同交通行業(yè)聯(lián)合創(chuàng)新的過(guò)程中，需要一些關(guān)鍵的技術(shù)對(duì)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源進(jìn)行安全、高效的處理、分析和挖掘，助力數(shù)據(jù)資源的價(jià)值釋放。本章將按照數(shù)據(jù)采(一)數(shù)據(jù)采集適用于交通場(chǎng)景的運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)采集可分為實(shí)時(shí)采集、固定周期采集、時(shí)間驅(qū)動(dòng)采集三種方式，需匹配應(yīng)用場(chǎng)景需求與數(shù)據(jù)特性進(jìn)行設(shè)計(jì)。其中實(shí)時(shí)采集適用于對(duì)交通流量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；固定周期采集適用于對(duì)交通設(shè)施的運(yùn)營(yíng)及規(guī)劃；時(shí)間驅(qū)動(dòng)采集可用于特定時(shí)間點(diǎn)的交通態(tài)勢(shì)分析。這些采集模式各具優(yōu)勢(shì)，融合運(yùn)用可強(qiáng)化交通監(jiān)測(cè)、運(yùn)營(yíng)與規(guī)劃的全面性、精細(xì)化與高效性。實(shí)時(shí)采集：實(shí)時(shí)采集的關(guān)鍵特征是低時(shí)延，滿足交通流量實(shí)時(shí)監(jiān)管、突發(fā)事件即時(shí)響應(yīng)等應(yīng)用需求。主要的數(shù)據(jù)源包括信令、流Kafka實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采流，配合SparkStreaming、Storm表6實(shí)時(shí)采集的應(yīng)用示例實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)類型描述信令數(shù)據(jù)通過(guò)實(shí)時(shí)采集信令數(shù)據(jù)中的位置信息，監(jiān)測(cè)擁堵路段隊(duì)長(zhǎng)與延誤等車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)通過(guò)對(duì)車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集實(shí)現(xiàn)對(duì)路況的秒級(jí)感知，使交通運(yùn)營(yíng)方能夠動(dòng)態(tài)調(diào)度車流分布流量數(shù)據(jù)通過(guò)對(duì)流量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，分析流量數(shù)據(jù)中的異常波動(dòng)，快速定位突發(fā)交通事故實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬、服務(wù)器處理能力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)吞吐等5G固定周期采集：固定周期采集是指按照預(yù)設(shè)的時(shí)間間隔周期性表7固定周期采集的應(yīng)用示例固定周期采集的數(shù)據(jù)類型描述流量數(shù)據(jù)通過(guò)周期性采集城市區(qū)域間流量分布情況，繪制人口流動(dòng)圖譜，為交通資源調(diào)度、交通設(shè)施規(guī)劃提供參考MR定位數(shù)據(jù)通過(guò)采集公共交通工具的定位與軌跡數(shù)據(jù)，分析其運(yùn)營(yíng)情況，合理規(guī)劃公交線路AzkabanAirflow時(shí)間驅(qū)動(dòng)采集：時(shí)間驅(qū)動(dòng)采集是根據(jù)時(shí)間特征、事件等外部條表8時(shí)間驅(qū)動(dòng)采集的應(yīng)用示例時(shí)間驅(qū)動(dòng)采集的數(shù)據(jù)類型描述基站數(shù)據(jù)春運(yùn)期間，通過(guò)采集主要干線路基站數(shù)據(jù)，分析人口遷徙高峰，以便提前規(guī)劃，更好地進(jìn)行流量疏導(dǎo)流量數(shù)據(jù)節(jié)假日期間，通過(guò)全市流量矩陣對(duì)比，評(píng)估客流分布，從而更好地進(jìn)行交通資源的調(diào)度基于時(shí)間驅(qū)動(dòng)采集,我們可以分析周期性變化對(duì)交通流的影響,進(jìn)行資源需求評(píng)估,制定彈性策略。(二)數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)清洗：交通行業(yè)所涉及的多源數(shù)據(jù)中包含較多異常值、重復(fù)記錄等噪聲。這會(huì)影響后續(xù)分析判斷工作，降低智能算法訓(xùn)練效associatedrule數(shù)據(jù)映射：數(shù)據(jù)映射的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)將不同來(lái)源和格式的原始交通數(shù)據(jù)，均轉(zhuǎn)換到預(yù)定義的通用數(shù)據(jù)模型中，為后續(xù)多源數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)融合處理奠定基礎(chǔ)。通用模型既要兼顧通用性，也要充分表示交ODICRF數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)：數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是在規(guī)范化映射的基礎(chǔ)上，把分屬多個(gè)數(shù)據(jù)集的記錄或事件相互匹配和連接的過(guò)程。典型的關(guān)聯(lián)策略是基于時(shí)間和空間等維度的匹配，例如找出時(shí)間戳在誤差范圍內(nèi)、且坐標(biāo)距離小于閾值的多源記錄。關(guān)聯(lián)過(guò)程中還需要處理一對(duì)多、多對(duì)多不同公交線。一些重要公共實(shí)體還可以作為數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的“橋梁”。例如，可以將道路交通事故信息與附近的出租車軌跡和訂單關(guān)聯(lián)起來(lái)。通過(guò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)可將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)加工成豐富、互補(bǔ)的新數(shù)據(jù)集，其中包含不同源數(shù)據(jù)的多變量屬性。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)將擴(kuò)大后續(xù)數(shù)據(jù)分析的維度。(三)多源數(shù)據(jù)分析交通行業(yè)中用到的運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)具有多源性、異構(gòu)性等特點(diǎn)，不同類型的數(shù)據(jù)之間往往存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。多源異構(gòu)交通數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)挖發(fā)現(xiàn)新知識(shí)：通過(guò)分析不同類型數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)新知識(shí)。例如，在交通出行分析場(chǎng)景中，可以通過(guò)分析人群出行軌跡、出行目的地、出行時(shí)間等數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)人群出行規(guī)律，提升交通服務(wù)水平。提升分析效率：通過(guò)分析不同類型數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以提升交通管理效率。例如，在交通事故分析場(chǎng)景中，可以通過(guò)分析事故發(fā)生時(shí)間、事故發(fā)生地點(diǎn)、事故原因等數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，預(yù)防交通事故發(fā)生，提升交通安全水平。在交通行業(yè)場(chǎng)景所涉及的運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析交通流量分析：可以通過(guò)分析人群位置、基站覆蓋范圍、交通流量等數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，預(yù)測(cè)交通流量變化趨勢(shì)，進(jìn)行交通管控。交通軌跡分析：可以通過(guò)分析人群出行軌跡、出行目的地、出行時(shí)間等數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，了解群眾出行習(xí)慣，提升交通服務(wù)水平。交通事故分析：可以通過(guò)分析事故發(fā)生時(shí)間、事故發(fā)生地點(diǎn)、事故原因等數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，預(yù)防交通事故發(fā)生。(四)結(jié)果展示結(jié)果可視化是將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)換為可視化圖形的過(guò)程，通過(guò)可視化數(shù)據(jù)分析結(jié)果，可以使數(shù)據(jù)分析結(jié)果更加直觀、易懂，提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可理解性，使其更加容易傳播，促進(jìn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的應(yīng)用。在交通行業(yè)場(chǎng)景涉及的運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)分析中，結(jié)果可視化應(yīng)遵循以下原則：準(zhǔn)確性，即結(jié)果可視化應(yīng)準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)分析結(jié)果；清晰性，即結(jié)果可視化應(yīng)清晰明了，易于理解；簡(jiǎn)潔性，即結(jié)果可視化應(yīng)簡(jiǎn)潔明了，避免過(guò)于復(fù)雜；相關(guān)性，即結(jié)果可視化應(yīng)與數(shù)據(jù)分析目標(biāo)相關(guān)，突出數(shù)據(jù)分析重點(diǎn)。在選擇結(jié)果可視化方法時(shí)，應(yīng)根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景選擇合適的方法。常用的結(jié)果可視化方法包括圖表、熱力圖、交互式地圖、動(dòng)態(tài)圖等。圖4運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的可視化案例（A：圖表；B：熱力圖；C：交互式地圖；D：動(dòng)態(tài)圖）(五)數(shù)據(jù)安全隨著交通行業(yè)全面邁向數(shù)智化，數(shù)據(jù)安全正在變得愈發(fā)重要。運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的應(yīng)用也需從源頭落實(shí)責(zé)任，建立完善的數(shù)據(jù)安全體系，杜絕數(shù)據(jù)削弱、泄密、非授權(quán)訪問(wèn)等安全風(fēng)險(xiǎn)。這既需要規(guī)范化管理和技術(shù)創(chuàng)新，也需要跨行業(yè)的協(xié)作機(jī)制。通常采取的數(shù)據(jù)安全措施如下：訪問(wèn)控制：通過(guò)數(shù)字證書(shū)、單點(diǎn)登錄認(rèn)證用戶，基于角色和業(yè)務(wù)屬性實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限控制，遵循最小授權(quán)原則。數(shù)據(jù)加密：在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸路徑上全鏈路部署加密傳輸技術(shù),存儲(chǔ)層面也可進(jìn)行字段加密，同時(shí)使用密鑰管理系統(tǒng)確保密鑰安全。數(shù)據(jù)隔離：將業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)按分類存儲(chǔ)隔離,例如在網(wǎng)絡(luò)層使用VLAN、ACL進(jìn)行邏輯隔離,避免非法跨域進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問(wèn)。數(shù)據(jù)脫敏：對(duì)于涉及關(guān)鍵個(gè)人信息的字段，如車牌、車輛VIN等,使用不可逆哈希算法代替明文，避免泄密后被惡意關(guān)聯(lián)分析。系統(tǒng)審計(jì)：記錄用戶訪問(wèn)交通數(shù)據(jù)的操作日志，進(jìn)行安全審計(jì)跟蹤。使用威脅情報(bào)等，輔助監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常訪問(wèn)。四、電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的賦能場(chǎng)景前文闡述了運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)賦能涉及的數(shù)據(jù)資源類型和數(shù)據(jù)處理、分析、應(yīng)用技術(shù)。在落地層面，運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的賦能需堅(jiān)持以“場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新”為導(dǎo)向，從場(chǎng)景出發(fā)規(guī)劃技術(shù)架構(gòu)并引入必要的數(shù)據(jù)資源，才能實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值的最大化。本章將歸納運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的具體落地場(chǎng)景，將從車路協(xié)同、規(guī)劃建設(shè)、設(shè)施運(yùn)營(yíng)、流量調(diào)控等方面詳細(xì)展開(kāi)。(一)車路協(xié)同輔助駕駛應(yīng)用：5G1ms(二)規(guī)劃建設(shè)設(shè)施分布。綜合利用這些數(shù)據(jù)，城市道路規(guī)劃可以更加智能、靈活地滿足城市交通的需求，改善出行體驗(yàn)。停車設(shè)施規(guī)劃：分析運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)有助于了解停車需求和停車模式。規(guī)劃者可以根據(jù)車輛停留的時(shí)間、地點(diǎn)等信息，規(guī)劃合理的停車設(shè)施分布，提高城市停車資源的利用率。(三)設(shè)施運(yùn)營(yíng)道路維護(hù)：車輛通行降速、路段車速降低可能由多種因素造成，例如道路損壞、交通擁堵等。如果路段車速降低的幅度較大，并且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，則可能表明該路段存在道路損壞的問(wèn)題。車輛過(guò)度集中，可能導(dǎo)致道路交通擁堵，從而增加道路損壞的風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合道路年齡，如果路段車輛流量過(guò)大，并且存在車輛擁堵的情況，則可能表明該路段存在道路損壞的問(wèn)題。(四)流量調(diào)控交通信號(hào)優(yōu)化：交通信號(hào)優(yōu)化是通過(guò)有效地協(xié)調(diào)和調(diào)整交叉口的信號(hào)燈控制策略，提高交叉口通行效率、減少擁堵和緩解交通壓力的一種手段。在交通行業(yè)中，運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以為交通信號(hào)優(yōu)化提供實(shí)時(shí)的交通流信息，從而使優(yōu)化策略更加智能和精準(zhǔn)。五、總結(jié)與未來(lái)展望電信運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在現(xiàn)代城市交通管理中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，賦能場(chǎng)景涵蓋了車輛運(yùn)行、乘客流動(dòng)、道路狀況等多個(gè)方面。盡管該領(lǐng)域存在著巨大的潛力，但目前仍然面臨著數(shù)據(jù)來(lái)源、結(jié)構(gòu)多樣，數(shù)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)對(duì)交通行業(yè)賦能的發(fā)展趨勢(shì)在政策、產(chǎn)業(yè)和技術(shù)等多個(gè)方面呈現(xiàn)出引人注目的特點(diǎn)，充分說(shuō)明了數(shù)據(jù)要素時(shí)代跨域融合創(chuàng)新的重要性，其在不斷挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的同時(shí)也催生出百花齊放的創(chuàng)新應(yīng)用。以下是對(duì)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)賦能交通行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)闡述：政策層面，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)勢(shì)在必行：隨著對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值認(rèn)識(shí)的提高，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)問(wèn)題變得尤為關(guān)鍵。運(yùn)營(yíng)商在應(yīng)用數(shù)據(jù)的過(guò)程中，需要加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)的安全管理，確保用戶隱私不被濫用，同時(shí)遵循相關(guān)法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，建立合規(guī)的數(shù)據(jù)使用機(jī)制。產(chǎn)業(yè)層面，智慧交通和物流協(xié)同發(fā)展成為趨勢(shì)：隨著物流行業(yè)的快速發(fā)展，交通和物流間的數(shù)據(jù)融合打通、開(kāi)放分享成為趨勢(shì)，運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)在交通流量監(jiān)控、路徑優(yōu)化、車輛調(diào)度等方面均可發(fā)揮重要的價(jià)值，對(duì)交通和物流的融合發(fā)展起到促進(jìn)作用。通過(guò)實(shí)時(shí)獲取車輛位置、速度等信息，可以優(yōu)化交通信號(hào)控制，減緩擁堵，提高物流運(yùn)輸效率。技術(shù)層面，人工智能在運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用前景廣闊：人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）在運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)的分析和決策中扮演著重要角色。通過(guò)建立預(yù)測(cè)模型、推薦系統(tǒng)、自動(dòng)化決策系統(tǒng)等，可以更好地理解用戶行為、優(yōu)化資源配置、提高服務(wù)質(zhì)量。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用可以使系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，不斷優(yōu)化運(yùn)