1.1研究目的
大数据，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。

当下，大数据在各行各业得到良好应用的例子不胜枚举。近年来，我国基础设施建设的飞速发展，城镇化进程的逐步推进，交通运输行业面临越来越严峻的挑战。交通运输行业传统的规划、设计、建造和管理模式已经无法满足新形势的发展要求，而计算机与信息化技术近几年的飞速发展，为以上行业的问题和挑战提供了全新的解决思路，也为智慧交通的发展带来了新的契机。提炼数据特性反映出的信息打造智慧交通。大数据时代下，利用云存储、云计算、机器学习等方法，提炼出数据特性反映出的信息，为智慧城市、智慧交通的建成提供了强有力的支持。信息化技术在交通运输行业的应用是一个综合性、系统性的工程，需要参与的各方在技术和管理层面开展持续的创新和变革。通过对大数据在交通运输中的应用分析，从而推进信息化技术在交通运输业普及，推进智慧城市、智慧交通。

1.2研究意义

以湖北省为例，近年来，武汉市公安局交管局积极探索建设“互联网 ”智慧交通。2012年12月，“武汉交管网”在网站首页醒目设立了“网上办事”和“快速通道”两个服务专区，首次“试水”网上业务。2015年6月，该局与阿里巴巴集团签订了战略合作协议，高德地图8月入驻该局。通过整合武汉交警的部门数据和高德地图的行业数据及公共数据，全新的基于大数据的“出行服务平台”诞生了。集路况实时视频发布、拥堵路段实时排名、交通违法高发点位提示、交通事故一键报警等40余项功能于一体的APP上线，用户很快突破200万人。打开“易行江城”上的高德地图，不仅用红、黄、绿分色清晰地标注出实时车流情况，还有语音提示绕行，自动设计线路，避开拥堵路段和时间。同时，借助高德数据采集、分析功能，警方还对全市各道路交通情况实时监测，对拥堵路段跟踪和记录，定期对交通概况开展总结，并提出整改意见，精确掌握实时堵点、治理消除“堵霸”。组织采集全市停车场信息并将全市的实时剩余车位数据连接到高德地图上后，驾驶员可以使用导航系统就近选择停车位。去年，武汉交管部门又依托新平台，实行“大数据 调度”“大数据 研判”“大数据 指挥”，警务效率明显提升。市民普遍反应，出行便利多了，拥堵事故少了。而这一切都离不开其后的大数据及相关技术的支撑，由此可见，对大数据在交通运输中的应用分析具有很强的实践意义和指导意义。

1.3国内研究现状

在行业内，国内学者对于大数据在交通运输中应用的研究有很多。王雪涛《大数据在城市管理中的应用研究———以城市交通系统为例》中提到，大数据概念的出现为城市管理工作带来了新的契机。大数据以一种全新的形式为城市管理提供了崭新的概念平台和高效便捷的技术支撑。运用大数据进行交通的规划和建设、管理，可以提高城市交通管理的科学性。徐超忠在 《基于移动大数据的城市交通拥堵对策研究》 提到城市交通拥堵已成为制约大中城市发展的“瓶颈”问题，通过对城市交通现状进行分析，从宏观、中观和微观三个层面研究城市交通拥堵产生的主要原因，结合我国城市建设与发展实际，提出基于移动大数据技术和方法，用大数据思维来研究缓解和解决我国城市交通拥堵问题的对策。田薇等人在《面向不同主题的交通大数据可视分析》中认为大数据时代，交通数据如何更快更准确地实时反映交通状况成为研究热点。使用不同交通数据对不同的研究主题进行可视分析，进而揭示蕴含的交通信息知识，可以为交通部门提供决策支持。分析了大数据的基本特征总结了大数据可视分析的研究现状后 ，对交通大数据的基本构成、获取方式及数据类型特点进行详细描述， 最后，按照不同的研究主题选择不同的数据源与不同的可视化表达方式，可以揭示不同研究主题蕴含的交通规律，为交通大数据的自动模型分析提供可靠的可视化知识。

黄爱玲等人在《北京城市智能交通管理系统社会经济效益评价》综合分析了北京市智能交通管理系统在2008年投入应用后在减少车辆行车成本、节省出行时间、缓解土地资源及交通基础设施的投资、推动相关产业发展和技术进步等方面产生的社会经济效益,采用有无对比法、计量经济学、人力资本等理论和方法，并结合实际数据,对其进行了定量和定性分析,得出可供相关智能交通评价研究和决策部门参考的结论。

1.4国外研究现状