大数据和智能数据应用架构系列教程之：大数据与交通出行

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

1.1什么是大数据？

互联网时代，越来越多的数据被产生、存储、处理、分析和展示。这些数据产生的规模和速度都远远超过了过去几年的单机数据库能够承受的范围。这种庞大的、结构复杂的数据集合称为“大数据”（Big Data）。

随着互联网、移动互联网、云计算、大数据的发展，用户对数据的需求也在不断增加。用户获取信息的方式也变得越来越多样化。比如，人们可以在微信、微博、Instagram上浏览各种各样的信息；可以利用百度地图、高德地图查询和分享交通路线、天气预报；也可以在网上购物、查看电影评论、点评音乐、听音乐；甚至还有通过语音助手、Siri、Google Now等小工具来快速完成各种工作和任务。这些功能都需要大量的用户数据才能实现。

当下，互联网公司也都开始意识到如何根据大数据进行商业变现。例如，支付宝、微信支付、京东金融等企业已经开始运用大数据技术来提升用户体验、降低交易成本、促进资金流转、优化营销策略等。但这些都是大数据的特定应用场景。如果要构建更加全面的大数据生态系统，还需探索另一种形式的“大数据”。

1.2交通出行领域的大数据

大数据分析对于交通出行领域的应用主要集中在四个方面：

1. 用户轨迹监测与分析：利用GPS模块搜集用户在不同地点停留时间、停留路线、导航方式、驾驶习惯、心情指标等信息，通过大数据分析算法进行分析，帮助企业发现用户消费习惯、偏好及轨迹特征，提供相应的产品或服务，改善出行体验。

2. 车辆位置与状态预测：根据历史数据及当前环境条件，结合计算机视觉、无人驾驶技术等，对车辆位置、车辆状态及相关异常情况进行预测和风险警示&#x