綿陽交通大數據

⑴ 綿陽哪裡可以辦公交卡```

1 涪城農行警鍾街分理處 涪城區警鍾街3號(蔣記豆花隔壁) 2227134
2 涪城農行紅星街南段儲蓄所 紅星街南段(涪城公安局斜對面) 2227934
3 涪城農行營業部 新益大廈1樓 2302221
4 涪城農行小浮橋營業所 長虹大道南段66-2(飲馬大橋旁) 2391846
5 涪城農行綿江路分理處 長虹大道綜合市場後大門 2324333
6 涪城農行高水分理處 長虹大道北段58號(蔬菜批發市場對面) 2688430
7 涪城農行西科大代辦2所 西南科技大學老區大門右側 2419064
8 涪城農行劍南路中段儲蓄所 劍南路21-2號(果品公司1樓) 2337140
9 市農行花園儲蓄所 臨園西路23-1(花園小區內) 2367788
10 市農行營業部花園分理處 花園批發市場C區26號 2366690
11 市農行營業部躍進路儲蓄所(404醫院對面) 2337318
12 涪城農行開發區分理處 高新技術開發區 2531695
13 遊仙農行富樂路分理處 遊仙區東津路21號 2293958
14 綿陽市商業銀行劍南支行 劍南路西段38號(原3運司大樓1樓) 2337140
15 綿陽市商業銀行涪城路支行 金夫人婚紗影樓旁 2227653
16 農行臨園東路分理處 臨園路東段65號(沃爾瑪斜對面) 2332923
17 農行西科大支行2所 新校區5食堂內 6080118
18 農行東街分理處 東街59-1號(新華印刷廠旁) 2233621
19 農行涪城路支行 涪城路日雜大樓下(家福來對面) 2224779
20 農行南河路支行 南河路19號(人事局旁) 2266544
21 農行臨園中路分理處 臨園中路189號(物資大廈旁) 2335010
22 市分行營業室專櫃 金菊街6號(農行大廈1樓左側) 2376059
23 市公共汽車公司2總站 新康花園(12路終點站對面) 2352872
24 涪城路賽寶彩擴部 美一天百貨對面 2223838
25 4總站路進北路 36路聖水2隊站旁 8704398
26 火車客站 火車客站公汽司調度室內 2366249
27 普祥加氣站 御營壩 2393414
28 IC卡服務中心 劍南路西段大地保險公司1樓 2303934

⑵ 如何用excel進行交通大數據分析

1、首先要看你有什麼需求，可以編寫表格，也可以用二次開發的VBA程序。這個對內非計算機專業的人都不難
2、要定容製表格的格式，這樣才方便後續數據的收集
3、要有數據的積累，有了日常數據的積累才能進行分析
4、滿足上面三條才可以實現數據分析

⑶ 城市交通大數據可視化解決方案

作者 | 網路大數據

如今，城市交通擁堵狀況日益嚴重。雖說智能交通布局在不斷地完善，但交通管理仍舊收效甚微。數據獨立存儲難以融合應用、數據內在規律難尋、數據缺乏深度挖掘等諸多問題，其困難重重，該如何解決呢?不妨看看城市交通大數據可視化解決方案吧！

「大數據可視化」能夠將城市運行核心系統的各項關鍵數據進行可視化呈現，通過貼合實戰，從感官、操作、應用及數據四個維度解決交警個性化需求，構建業務場景深度應用，從而打通數據到決策的最短路徑。交通管理者可以根據實戰場景，利用各類圖表、趨勢圖、視覺效果將龐雜枯燥的數據展現出來，進而深度挖掘內在數據規律，以此指導決策，助力城市交通健康的發展。

通過前端感知系統，實時獲取城市交通動態信息。將各個子系統的數據錄入數據可視化平台進行融合、分析後，呈現出不同場景下的交通信息個性化視圖，從而為城市交通的管理和調控提供指導依據。

01強大的數據源整合能力

數據接入靈活多變，支持靜態數據、API、資料庫、本地數據四種數據對接模式，其中資料庫類型支持主流的MySQL、Oracle、MPP，滿足龐大、繁雜、多樣數據的集中匯聚展示，從而實現不單單是海量數據表面的業務處理而是通過清洗雜亂數據，優化數據結構來進行深層次的信息挖掘，發現數據的真正含義。

02豐富的圖表組件搭建工具

提供豐富多樣化的圖表組件工具，支持包括圓餅圖、極區圖、地圖、柱狀圖等超過1100項效果配置，用戶可以根據實際應用需求進行組合使用。通過結合大屏形成的組件搭配展示給人一種視覺沖擊，不僅僅是簡單的把數字用圖表表示，而是幫助用戶，發現數據背後的規律。

03多樣化的場景模板

數據可視化平台提供多種應用場景模板，合理運用搭配色彩、布局以及組件，解決用戶設計難題。簡單的修飾即可使用，業務全景一目瞭然。

04圖形化的編輯界面

用戶也可以通過友好的圖形化編輯模式完成樣式編輯和數據配置，創建屬於自己的個性化需求模板，並且可以進行分享，無需編程能力就能輕松搭建可視化應用。

從多個角度進行日常路網運行監測與協調管理、交通警情分析研判、重點人車管理，以滿足常態下交通監測監管、應急狀態下協同處置指揮調度的需要，滿足交通行業各個場景的應用需求。

01交通態勢可視化

通過對多項核心交通數據進行分析，實現交通態勢評估，輔助交通管理部門依據交通評估結果動態跟蹤、監測擁堵狀態和預測變化趨勢，為交通規劃、交通優化的提供量化指標依據。

02設施運維管理

可視化運維基於系統中各種設備的運行狀況，能及時直觀的反映故障點位信息，包括設備在線情況、完好率以及設備故障類型，幫助運維人員解決問題、提高效率，讓運維由繁化簡，更加有效的保障智能交通系統的順暢運行。

03重點車輛管控

通過構建重點車輛管控場景，可以幫助用戶直觀的了解到區域內所有重點車輛的類型和數量以及發放的通行證數量，實現對嫌疑車輛、布控車輛、涉案車輛、重點車輛等黑名單車輛實時監控告警強化交通管控力度。

04交通事件研判分析

針對歷史交通流、交通違法、交通事故等數據進行分析匯總整合、專題化分析，達到科學細化管理目的，為交通管理部門在交通組織、警力部署、設備布設等方面的優化提供決策依據。

以上便是城市交通大數據可視化解決方案的有關介紹。

該方案不僅打通了各交警業務子系統間的數據壁壘，將交通大數據真正的價值發掘出來;更以豐富的視圖展示滿足了實戰應用數據可視化場景需求，交通管理部門可通過清晰可視的交通動態圖進行車流管控及警力調度，為城市交通的管理與健康發展帶來極大的改善。

⑷ 交通領域現在涉及大數據是哪些

不管什麼行業都是數據的匯總、分析，就是財務、內控、管理（車輛、車隊、運營實時數據），跟交通信息有關的所有數據整合到一起（比如車輛信息、地圖信息、人員信息、違規違章記錄信息等等），形成一個數據鏈，這樣的就是交通大數據。

⑸ 交通出行大數據到底要分析什麼

相數科技表示，交通出行大數據信息包含如：結合城市地理信息數據、車輛信息、停放監測、地理圍欄等各類與交通相關的數據信息，經數據挖掘和深度分析，可以為城市規劃及管理提供科學、有價值的數據參考。

⑹ 交通大數據分析會對智慧交通產生那些影響

隨著這些年我國城市化發展的加速，城市交通擁堵、交通污染日益嚴重，交通事故頻繁發生。眾所周知，智能交通成為改善城市交通的關鍵策略。因此，及時、准確獲取交通大數據並構建交通數據處理模型是建設智能交通的前提，而這一難題可以通過大數據技術得到解決。

交通行業現狀

我國智能交通發展始於上世紀90年代，在「十二五」規劃中，我國交通部進一步明確未來智能交通運輸的發展目標，例如，感知識別、網路傳輸、智能處理和數據挖掘等。在改善結構調整和城際溝通的支撐、引領雙重作用，成為城市交通最重要的發展領城。包括大數據等現代先進技術的應用，提高整個交通運輸系統的發展水平、質量和管理及服務水平，實現能力供給增加、安全保障性以及經濟、環保等的提高。而且，大數據的應用在地鐵網路化、大客流運營常態下愈發凸現其對地鐵安全、高效運行和乘客服務方面的重要價值。

我國新型城鎮化將需要形成城市群內部城市之間、城市內部的軌道交通系統，交通運輸環境進一步改善。包括大數據等現代先進技術的應用，目的在於提高整個交通運輸系統的發展水平、質量和管理及服務水平，實現能力供給增加、安全保障性以及經濟、環保等的提高。而且，大數據的應用在地鐵網路化、大客流運營常態下愈發凸現其對地鐵安全、高效運行和乘客服務方面的重要價值。

目前遇到的問題

1、海量數據

軌道交通系統每時每刻都在產生大量數據，來自故障維修系統、實時監控系統、項目實施進度系統、物資物料統計系統等，且數據增長速度越來越快，這些數據的價值在哪?該如何利用提升地鐵運營效率，確保項目交付的及時監控。

2.數據認知

大多數傳統系統，故障維修系統，實時監控系統，物資物料統計系統中，已有簡單的分析統計圖表，但數據格式比較單一，靈活性差，交互性低，管理者難以對數據有很好的認知。

3、管理決策

大數據運營在地鐵網路化、大客流運營常態下愈發凸現其對軌道交通安全、高效運行和乘客服務方面的重要作用，能迅速從底層數據中提取關鍵數據，以數據驅動運營方向，對決策提供科學支撐。

現在很多地方的交通大數據系統都用的BI平台，比如永洪科技，一般的大數據分析系統分為3個層次:

1、數據層以及建模層:整合交通行業各信息系統，打破信息孤島，實現數據共享。數據決策方面、銷售方面、運營方面關心的指標，建立不同分析主題集市。

2、業務層:梳理交通行業指標，將分析結果推送至展現層。

3、展現層：以豐富美觀的圖表展現方式，靈活多變的交互方式，將分析結果呈現給各角色管理人員。

基本上現在的大數據分析平台都可以做到以下幾個方面：

1、基於交通數據分析平台，決策層、管理層可能洞察軌交運行狀況。

2、應對軌交各系統數據量的迅速增長，基於明細數據，任意業務的計算及展現，可達到秒級響應。

3、運營和分析部門都能做部分自服務分析，以滿足實時探索分析需求。

4、能夠快速響應新的分析需求和變化，提高工作效率 。

⑺ 交通大數據可以解決城市擁堵嗎

以往針對城市交通擁堵的處理方式，各個城市通常是採用優化市內交通體系、公共交通優先發展等傳統的硬體解決方案。這些方式能在一定程度上緩解交通擁堵，但是不能處理一些突發事件導致的擁堵，也不能從根本原因上去避免和解決擁堵。
因此，在既有的交通環境現狀下，怎樣實現提高通行速度成為城市管理者的新研究課題。城市大數據大腦正是在這種情況下產生的解決方案。以城市交通為例，它的大概思路是，全面監控和採集城市交通的大數據，通過先進的演算法自動優化調整交通資源，從而達到提高城市交通通行速度和效率的可能。需要五大系統才能高效運轉——超大規模計算平台、數據採集系統、數據交換中心、開放演算法平台、數據應用平台。
據悉，在杭州蕭山區的部分路段試點中，城市大腦通過智能調節紅綠燈，初步將車輛通行速度提升了3%至11%。這相當於把高峰期平均時速提高到21.8-23.5公里，試點的成效還是非常不錯的。城市數據大腦的未來還不僅限於現有的5萬路視頻攝像頭。它還將結合手機地圖、道路線圈記錄的車輛行駛速度和數量，公交車、計程車等運行數據，真正成為城市交通的大數據中心。
城市大腦即可在一個虛擬的數字城市中構建多種演算法模型，通過機器學習不斷迭代優化，計算出更「聰明」更有效率的方案。這些計算的背後都離不開一個強大的數據中心作為數據計算的支撐。據悉，國內像華為、銳捷都能為交通大數據的數據中心建設提供頂級配置的核心交換機，能夠滿足國內一線城市的交通大數據數據中心的建設需求，為城市提供強有力的支撐。