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数据挖掘 营销应用

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日志

 
 

数据挖掘与实践应用(37,交通管理中的数据挖掘应用)  

2009-05-18 08:59:43|  分类: 数据挖掘的实践应 |  标签: |举报 |字号 订阅

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随着汽车数量的日益增加和使用频率的大幅提高,相应的交通管理工作的压力和工作量也日益增大,如何适应社会发展的需求科学有效地管理日益增加的交通难题是各级交通执法管理部门主要考虑的重点问题。从国外交通管理部门的实践来看,数据挖掘技术的应用是应对这些难题的有效措施,本日志希望从国外的交通管理挖掘项目中挑选出几个不同的案例加以总结和提炼,希望可以为有缘之人开阔思路、提升在中国交通业务中有关数据挖掘应用的信心和勇气。

应用一:司机行车中打瞌睡预警系统。行车中司机处于瞌睡状态下的各种相关生理指标通过安装在驾驶室里的系列探测器进行数据收集,通过数据挖掘技术来分析该司机目前的状态是否是睡眠状态,是否明显影响行车安全,是否有必要开启警报器提示司机保持清醒或暂时停车休息。这个应用主要是关于睡眠状态的各种生理指标的判断,从挖掘思路来说是比较简单直白的,但是作用很大,可以有效降低事故发生的概率。

应用二:道路事故分析。在设计道路交通网络时,过去常用的做法是单纯将各路段的事故发生的频率作为设计道路的重要参考,但是这种事故的频率常常误导设计工作,所以长期的道路事故的统计是一个比较挑战的事情。现在将过去的道路数据收集后用数据挖掘的方法,就可以比较有效地确定具体路段的事故危险性的高低,比如数据挖掘可以通过因果分析分析事故的频率、环境因素、车辆因素以及驾驶员的因素,这些综合因素考虑后的有关道路事故的分析就比单纯分析事故频率要来得准确的多也有意义的多。

应用三:对特定类型、特定时间段交通事故的挖掘:交通事故时间分布不均匀,事故类型以及次数也相差较大。对于有价值的特定类型的交通事故,可以将此类数据筛选出来单独挖掘分析,这样可以发现不同类型事故的规律、采取相应的预防措施。比如分析某个高发事故,找出其中道路线形状况,驾驶员的操作策略、相关的环境因素,通过数据挖掘找出其中的关联、规则、因果,这样就可以积极采取措施预防。

博主的话:本日志我写的是不满意的,主要的原因是自己不了解交通行业的事故特点,一些国外的文案看上去都懂,但是真正写成中文而且要让别人看上去能深入理解挖掘在交通管理中的具体应用,就显得比较笨手笨脚了。我相信如果是一个有交通事故处理经验的人来写这种案例的话一定会生动得多、深入得多、有意义得多。那就让本文作为一个反面教材,这个反面教材生动说明了业务知识、业务经验在数据挖掘中是多么重要呀。

 

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