随着城市化进程的加快,人民生活水平不断提高,居民的出行方式发生了极大的改变。在交通出行领域,由于物联网和云存储技术的发展,以往依靠人力收集交通数据逐渐转向自动化采集和智能化处理,特别是智能车载设备所收集的车辆出行时空轨迹数据。这些时空轨迹数据不同于其他类型的数据,区别主要表现在数据结构拥有多维度特性以及数据时空维度的紧密耦合,虽然数据的预处理工作往往较为复杂,但其广泛应用于地理信息和智能交通领域,对城市交通管理、城市规划布局、居民出行决策等方面都有着重要的应用价值。以往的车辆轨迹数据的挖掘研究,主要集中于对浮动车辆数据展开,浮动车出行受到多个不同乘车乘客的影响,而私家车相较于浮动车,不仅在车辆出行总体占比远高于浮动车,而且私家车出行更能体现驾驶人个人意愿,如何有效地利用私家车轨迹数据,挖掘分析其所蕴含的潜在规律和信息,对于城市交通以及个人出行都具有着重要的意义。本文中的研究内容可以主要分为两个部分,以腾讯地图获取的私家车时空轨迹数据为主要的研究对象,将研究对象分别从整体和个体进行分析。第一,对整体出行轨迹分析,在整体出行规律上,周末相较于工作日出行平均次数较高,具体到工作日的一天内,早高峰出行远高于其他时间,而周末的24小时中出行时段分布比较平缓,这是因为工作日和周末出行性质的差异造成有不同的变化趋势。而对整体的出行时空特征而言,通过早晚区域之间的流入流出和武汉市的轨迹热点区域来看,各行政区有着明显不同的功能职责,在一定程度上反映出武汉市的职住分离特征;通过武汉市出行热点和POI热点分布来看,武汉市出行热点呈现出以主城区为中心呈现环状向外扩散的趋势,通过皮尔森系数表明出行热点指标和POI热点指标呈很强的正相关;通过结合道路网数据分析武汉市道路平均行程速度分布情况,可以很好地发现城市易于拥堵的区域,通过各时段的莫兰指数表明市内区域平均行程速度具有较强的空间自相关特性。第二,结合POI数据所构建的分类决策树,提取单个驾驶人的常驻地信息标签以及其出行目的标签,完善驾驶人的出行画像构建流程。因此通过对城市热点区域和拥堵区域进行识别,完善该区域城市功能结构以及交通布局优化,可以有效地缓解城市交通问题,通过对驾驶人出行画像的提取,提供基于用户的地图服务,从而便捷用户的个人出行。