【工经之声】大数据技术及其行业应用：基于铁路领域的概念框架研究(13)_：【工经之声】大数据技术及其行业应用

① 客运大数据

客运大数据处理主要包括对数据的清洗、聚类、预测等，客运大数据属性达60多个，包括列车车次、乘车日期、乘车时间、列车类型、速度等级等，因此，针对特定数据需求需进行数据清洗，进行维度归约处理，进行特定属性的选择。然后对特定属性的数据进行聚类，如把旅客出行距离进行聚类，可以划分为短途、中途和长途旅行。在此基础上，根据聚类数据，对不同旅行距离的客流量进行预测。

② 基础设施大数据

铁路基础设施主要包括轨道、接触网、信号机、桥梁、隧道等，通过大数据中的数据挖掘、预测分析等对工务进行故障发现、故障预测，通过大数据中的关联分析、数据挖掘等对接触网运行质量进行评价，通过大数据中的聚类分析、判别分析等对通信设施故障进行归类，对不同路局的通信故障进行判别分析。

（3）应用层。主要包括铁路大数据的深度应用，涉及图2的第五层，针对各个业务领域的数据分析和决策支持的需求，能够实现多业务的数据系统，支撑面向多层次多用户的分析应用，包括战略决策、经营管理、现场管理等。在经营效益层面，重点对客货运开展营销分析、行业竞争分析、价格管理、成本分析等；在运输安全方面，进行运营安全隐患预测、行车安全分析、事故调查等；在运输效率方面，进行物资供应分析、运力的调配和优化、运输组织优化等；在客户服务方面，进行客货运客户精准营销、扩展服务和产品质量提升等。