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摘 要：随着我国城市化进程的不断推进，城市用地空前紧张和交通状况异常的问题无法解决，这些已经成为影响我国大中型城市进一步迈向现代化的最大问题，也对道路运输业的发展产生了一定的影响，而大数据分析决策技术的出现则对这一问题的解决提供了方向。该文对大数据分析决策技术的相关内容、其在城市运输业的应用以及在城市运输业应用中存在问题的解决措施进行了简单的介绍，希望对相关人员有所帮助。
关键词：道路运输 大数据分析 决策技术
中图分类号：U495 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）12（c）-0147-02
交通运输业指的是在国民经济的发展过程中主要负责运送货物和旅客的社会生产工作，其中包括铁路运输、公路运输、水路运输以及航空运输等等。该文主要将城市道路交通运输作为主要切入点，分析当前大数据分析决策技术在城市道路运输行业的应用过程中所出现的问题以及所带来的重要影响。在信息技术高速发展的今天，以数据为核心的大数据技术在交通系统中的应用已经逐渐为城市交通事业的发展提供了新的方向，并打开了新世纪的大门，城市智慧交通的时代已经逐渐到来了。
1 大数据分析决策技术概述
1.1 大数据分析决策技术的概念
大数据，顾名思义是对许多大型数据进行分析、处理和管理的数据集，数据的最大可达到10 TB左右，在大数据的日常工作中具有体量大，数据类别多，数据处理速度快以及数据具有真实性的特点。
而大数据分析决策技术正是在大数据的体量大、数据类别多、数据处理速度快以及数据具有真实性的优势的基础上对数据进行分析和决策的一种新兴技术。这种技术多应用于公共交通服务、交通引导、物流调度优化等各个方面。大数据分析决策技术能够通过反馈的各种交通数据和各种资源进行分析、处理、整合，并能够依托云计算服务平台为使用者提供更加快捷、便利的出行服务。
1.2 大数据分析决策技术的关键
大数据分析决策技术的关键在于计算层，而计算层主要指的是利用内存计算中的Spark，并利用R语言和框架来实现专业的统计分析功能，采用图形的方式展现，以保证分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度。除此之外，Mahout是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具，其中包含的都是基于Hadoop来实现的经典算法，通常相关人员会使用其作为数据分析的核心算法集来进行参考[1]。
利用大数据进行决策和分析，就必须通过表格和图表图形来展示，这样一来，将使得数据的分类更加详细，并提高了数据的权威性。另外，Tableau和Pentaho也是进行处理的最佳选择。
2 大数据分析决策技术在道路运输业的应用分析
2.1 大数据分析决策技术在道路运输业的应用现状
伴随着信息技术的快速发展和高新技术产业的高速推进，新科技、新技术已经融入到了各行各业的生产活动和运营管理当中，并深入到了人们的生活中，使普通人也能看见科技，摸得着技术，时时刻刻地感受着科学技术为生活带来的美好[2]。
当前，大数据分析决策技术在道路运输业应用日渐成熟，使得大数据分析决策技术已经成为了城市智慧交通的重要发展平台和重要的技术载体，科学稳定的分析决策技术，便捷高效的数据处理技术使得大数据分析决策技术在城市道路运输业一经应用就得到了迅速的拓展。大数据分析决策技术对城市运输业所反馈的数据包、日志、资产数据以及诸如漏洞信息、配置信息、身份与访问信息、用户行为信息、应用信息、业务信息、外部情报信息等信息的分析、处理和决策带来了极大的便捷。
2.2 大数据分析决策技术应用面临的挑战
2.2.1 行业标准缺乏统一性
行业标准缺乏统一性是大数据分析决策技术应用面临的挑战之一，众所周知，地区经济发展不平衡是我国经济发展的重要现状之一，在这样的背景下，致使我国道路运输业发展也存在着地区发展不平衡的问题，这样一来，很难在全国实行统一的行业标准，致使很多地区的城市运输数据系统相对独立，没有在全国范围内形成统一、完整的智慧交通系统。
智慧交通运输系统的不完整，导致了各个城市之间的道路运输的信息和数据的衔接与配合达不到一定的标准，进而严重影响交通数据的收集和处理，并阻碍了城市運输线路的分析和统计。
2.2.2 基础设施缺乏稳定性
基础设施缺乏稳定性也是大数据分析决策技术应用所面临的挑战之一，大数据决策分析技术在城市道路运输业得以应用的目的在于建立完整度和成熟度较高的智慧城市道路交通系统，而这样智慧交通系统必将是整合度和复杂度较高的系统，如果想要建立这样的智慧交通系统不仅仅需要成熟的大数据分析技术，更需要完整、稳定的基础设施作为建立这一系统的平台。但是，当前在建立这一系统的过程中却面临着城市运输系统硬件设备功能滞后、老化的现状，这些问题都可能会引起引起数据的泄露，甚至丢失，为大数据的统计和处理带来了极大的威胁。
2.2.3 数据统计缺乏真实性
数据统计缺乏真实性同样也是大数据分析决策技术应用所面临的问题和挑战。作为数据统计和数据整合的重要技术，数据的真实性和精确性是其存在的最重要的基础。大数据分析决策技术在道路运输行业得以应用的重要标准，如果数据的真实出现了问题，将使得智慧交通系统失去其应用价值。目前由于道路运输设备老化等问题，致使其性能得不到根本的保证，造成了信号获取的不稳定，由此可能会出现数据统计缺乏真实性的问题。
3 大数据分析决策技术在道路运输业应用问题的解决措施
3.1 加强交通平台资源整合，推进数据标准化
为了解决行业标准缺乏统一性的问题，相关人员应当加强交通大数据应用基础设施建设。正如上文所说的我国经济发展的不平衡导致了城市交通运输业发展的不平衡，而交通运输系统又是极为复杂的系统，如果每个城市之间交通平台不能形成很好的衔接，将会极大地影响交通运输业的发展，问题解决措施如下。
首先，需要相关部门建立完整的道路交通运输标准，对各个城市的交通运输情况进行严格的管理，努力建立一个统一度高、完整度高的现代化、标准化行业标准。
其次，还需要加强对各个交通平台资源的分配和整合，加强各个地区的兼容性。
最后，还应当实现各个地区各个交通的相互合作，相互联系，推动交通运输标准化、统一化的实现。
3.2 加强交通大数据应用基础设施建设
为了解决基础设施缺乏稳定性的问题，相关人员应当加强交通大数据应用基础设施建设。正如上文介绍的我国道路运输系统的设备因使用时间较长，设备老化度较高，这严重影响了大数据决策分析技术的应用，为解决这一问题，应当加强基础设施建设，及时对设备进行更新和维护，从而实现信息数据的安全有效。
3.3 严格控制交通运输的数据真实度
为了解决数据统计缺乏真实性的问题，相关人员应当严格控制交通运输的数据真实度。
正如上文所介绍的因种种原因大数据决策分析技术的数据真实度有待考证，为了解决这一问题，需要相关人员做到的是通过严格的监控措施和测试手段保证数据的真实性和可靠性，严禁因人为原因而对数据的真实性造成影响。
4 结语
综上所述，智慧交通时代的大门已经逐渐向大家打开，在城市化速度不断加快的今天，城市居民对舒适的交通环境和便捷快速的城市道路运输有着十分迫切的渴求，而在大数据分析决策技术基础上智慧交通是大的发展趋势，将为解决城市道路运输问题提供新的思路。智慧交通时代是高效便捷运输的时代，也是现代化的重要标志，通过大量数据汇集融合，能够有效地解决城市交通存在的问题。现阶段，大数据分析决策技术和智慧交通系统发展得还不够成熟，需要在相关人员的不懈努力下，使城市居民能够更早地进入便捷的现代生活中，期待那一天的到来。
参考文献
[1] 赵祥模，惠飞，史昕，等.泛在交通信息服务系统的概念、架构与关键技术[J].交通运输工程学报，2014（4）：105-115.
[2] 林祥兴，陈思恩，俞辉.大数据多维度下的智慧交通[J].中外企业家，2015（4）：31-34.
关键词：道路运输 大数据分析 决策技术
中图分类号：U495 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）12（c）-0147-02
交通运输业指的是在国民经济的发展过程中主要负责运送货物和旅客的社会生产工作，其中包括铁路运输、公路运输、水路运输以及航空运输等等。该文主要将城市道路交通运输作为主要切入点，分析当前大数据分析决策技术在城市道路运输行业的应用过程中所出现的问题以及所带来的重要影响。在信息技术高速发展的今天，以数据为核心的大数据技术在交通系统中的应用已经逐渐为城市交通事业的发展提供了新的方向，并打开了新世纪的大门，城市智慧交通的时代已经逐渐到来了。
1 大数据分析决策技术概述
1.1 大数据分析决策技术的概念
大数据，顾名思义是对许多大型数据进行分析、处理和管理的数据集，数据的最大可达到10 TB左右，在大数据的日常工作中具有体量大，数据类别多，数据处理速度快以及数据具有真实性的特点。
而大数据分析决策技术正是在大数据的体量大、数据类别多、数据处理速度快以及数据具有真实性的优势的基础上对数据进行分析和决策的一种新兴技术。这种技术多应用于公共交通服务、交通引导、物流调度优化等各个方面。大数据分析决策技术能够通过反馈的各种交通数据和各种资源进行分析、处理、整合，并能够依托云计算服务平台为使用者提供更加快捷、便利的出行服务。
1.2 大数据分析决策技术的关键
大数据分析决策技术的关键在于计算层，而计算层主要指的是利用内存计算中的Spark，并利用R语言和框架来实现专业的统计分析功能，采用图形的方式展现，以保证分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度。除此之外，Mahout是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具，其中包含的都是基于Hadoop来实现的经典算法，通常相关人员会使用其作为数据分析的核心算法集来进行参考[1]。
利用大数据进行决策和分析，就必须通过表格和图表图形来展示，这样一来，将使得数据的分类更加详细，并提高了数据的权威性。另外，Tableau和Pentaho也是进行处理的最佳选择。
2 大数据分析决策技术在道路运输业的应用分析
2.1 大数据分析决策技术在道路运输业的应用现状
伴随着信息技术的快速发展和高新技术产业的高速推进，新科技、新技术已经融入到了各行各业的生产活动和运营管理当中，并深入到了人们的生活中，使普通人也能看见科技，摸得着技术，时时刻刻地感受着科学技术为生活带来的美好[2]。
当前，大数据分析决策技术在道路运输业应用日渐成熟，使得大数据分析决策技术已经成为了城市智慧交通的重要发展平台和重要的技术载体，科学稳定的分析决策技术，便捷高效的数据处理技术使得大数据分析决策技术在城市道路运输业一经应用就得到了迅速的拓展。大数据分析决策技术对城市运输业所反馈的数据包、日志、资产数据以及诸如漏洞信息、配置信息、身份与访问信息、用户行为信息、应用信息、业务信息、外部情报信息等信息的分析、处理和决策带来了极大的便捷。
2.2 大数据分析决策技术应用面临的挑战
2.2.1 行业标准缺乏统一性
行业标准缺乏统一性是大数据分析决策技术应用面临的挑战之一，众所周知，地区经济发展不平衡是我国经济发展的重要现状之一，在这样的背景下，致使我国道路运输业发展也存在着地区发展不平衡的问题，这样一来，很难在全国实行统一的行业标准，致使很多地区的城市运输数据系统相对独立，没有在全国范围内形成统一、完整的智慧交通系统。
智慧交通运输系统的不完整，导致了各个城市之间的道路运输的信息和数据的衔接与配合达不到一定的标准，进而严重影响交通数据的收集和处理，并阻碍了城市運输线路的分析和统计。
2.2.2 基础设施缺乏稳定性
基础设施缺乏稳定性也是大数据分析决策技术应用所面临的挑战之一，大数据决策分析技术在城市道路运输业得以应用的目的在于建立完整度和成熟度较高的智慧城市道路交通系统，而这样智慧交通系统必将是整合度和复杂度较高的系统，如果想要建立这样的智慧交通系统不仅仅需要成熟的大数据分析技术，更需要完整、稳定的基础设施作为建立这一系统的平台。但是，当前在建立这一系统的过程中却面临着城市运输系统硬件设备功能滞后、老化的现状，这些问题都可能会引起引起数据的泄露，甚至丢失，为大数据的统计和处理带来了极大的威胁。
2.2.3 数据统计缺乏真实性
数据统计缺乏真实性同样也是大数据分析决策技术应用所面临的问题和挑战。作为数据统计和数据整合的重要技术，数据的真实性和精确性是其存在的最重要的基础。大数据分析决策技术在道路运输行业得以应用的重要标准，如果数据的真实出现了问题，将使得智慧交通系统失去其应用价值。目前由于道路运输设备老化等问题，致使其性能得不到根本的保证，造成了信号获取的不稳定，由此可能会出现数据统计缺乏真实性的问题。
3 大数据分析决策技术在道路运输业应用问题的解决措施
3.1 加强交通平台资源整合，推进数据标准化
为了解决行业标准缺乏统一性的问题，相关人员应当加强交通大数据应用基础设施建设。正如上文所说的我国经济发展的不平衡导致了城市交通运输业发展的不平衡，而交通运输系统又是极为复杂的系统，如果每个城市之间交通平台不能形成很好的衔接，将会极大地影响交通运输业的发展，问题解决措施如下。
首先，需要相关部门建立完整的道路交通运输标准，对各个城市的交通运输情况进行严格的管理，努力建立一个统一度高、完整度高的现代化、标准化行业标准。
其次，还需要加强对各个交通平台资源的分配和整合，加强各个地区的兼容性。
最后，还应当实现各个地区各个交通的相互合作，相互联系，推动交通运输标准化、统一化的实现。
3.2 加强交通大数据应用基础设施建设
为了解决基础设施缺乏稳定性的问题，相关人员应当加强交通大数据应用基础设施建设。正如上文介绍的我国道路运输系统的设备因使用时间较长，设备老化度较高，这严重影响了大数据决策分析技术的应用，为解决这一问题，应当加强基础设施建设，及时对设备进行更新和维护，从而实现信息数据的安全有效。
3.3 严格控制交通运输的数据真实度
为了解决数据统计缺乏真实性的问题，相关人员应当严格控制交通运输的数据真实度。
正如上文所介绍的因种种原因大数据决策分析技术的数据真实度有待考证，为了解决这一问题，需要相关人员做到的是通过严格的监控措施和测试手段保证数据的真实性和可靠性，严禁因人为原因而对数据的真实性造成影响。
4 结语
综上所述，智慧交通时代的大门已经逐渐向大家打开，在城市化速度不断加快的今天，城市居民对舒适的交通环境和便捷快速的城市道路运输有着十分迫切的渴求，而在大数据分析决策技术基础上智慧交通是大的发展趋势，将为解决城市道路运输问题提供新的思路。智慧交通时代是高效便捷运输的时代，也是现代化的重要标志，通过大量数据汇集融合，能够有效地解决城市交通存在的问题。现阶段，大数据分析决策技术和智慧交通系统发展得还不够成熟，需要在相关人员的不懈努力下，使城市居民能够更早地进入便捷的现代生活中，期待那一天的到来。
参考文献
[1] 赵祥模，惠飞，史昕，等.泛在交通信息服务系统的概念、架构与关键技术[J].交通运输工程学报，2014（4）：105-115.
[2] 林祥兴，陈思恩，俞辉.大数据多维度下的智慧交通[J].中外企业家，2015（4）：31-34.