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摘要：随着互联网、物联网、云计算等信息技术的飞速发展，数字化逐渐被人们所认知，大数据概念的提出，引起了社会各界的高度重视，随着大数据技术的广泛应用，我国城市轨道交通建设也得到了快速发展，助推了我国地铁高质量快速发展，乘务运作是我国地铁运营中比较重要的基础环节，在地铁乘务技术管理中运用大数据思维，能够对数据进行全面分析，不仅有效提升了作业效率，还完善了服务管理。
关键词：大数据思维;地铁;乘务技术;应用
大数据产业的发展方向是基于数据、技术和思维三大因素的联动，不仅表现于大数据资源的扩展性特质和大数据技术的广泛应用，大数据思维的形成更是关键要素。在地铁乘务技术管理中如果没有形成大数据思维，即便拥有大量数据，也不能充分发挥它们真正的价值。
一、大数据和地铁乘务技术管理
（一）大数据和地铁乘务技术管理两者之间的关联
在乘务运作管理过程中，与地铁乘务技术管理有关的数据有：对列车发生故障时的统计与分析、列车运行时间与停站时间、列车司机标准化作业与作业流程优化、列车正晚点统计与列车正点率分析、列车运营时刻表与速度运行曲线、列车交路表优化等等。根据大数据界定的大量化特征来说，地铁乘务技术管理中出现的数据量还不符合大数据的这一特征，可以被称作为“次大数据”，但只依靠这个数据并不能代表地铁乘务技术管理中产生的数据不具挖掘的价值。以列车发生的故障量角度进行分析，运用传统的相关数据也能够分析总结出其存在的具有普遍性特点的故障、惯性故障和发生列车故障的地点及实践等相关信息，通过对以上信息进行整理和分析，能够得出所需结论。但运用大数据思维与以往较为传统的数据思维之间的主要区别在于，传统的数据思维需要先确定目标，运用数据时要围绕这个目标收集相关数据，之后通过对数据的归纳和分析，才能够得出结论。而大数据思维与之有着根本上的不同，大数据收集的是实时数据，采取的相关数据基本上不需要制定具体的目标，参与者自主进行参与，并通过数据分析得出的最终结论。[1]
（二）数据采集
数据采集是地铁乘务技术管理中具有复杂性和繁琐性的基础环节。大部分数据都要求相关技术人员共同参与记录信息，如对列车发生故障的数据统计工作，需要所有列车司机对故障信息进行实时详细的记录，内容包括列车发生故障的时间、出现故障的地点、设备失去或降低其规定功能的现象以及对故障的处理情况和结果等等。
（三）数据挖掘
在地铁乘务技术管理中数据采集之后，需要对采集的数据进行深入的挖掘计算，从数量较多的数据中挖掘出潜在信息和有价值的信息。地铁乘务技术管理中的数据挖掘关联到的技术方法有很多种，但在现阶段应用于地铁乘务技术数据分析的相关工具却比较少，只体现在Microsoft Office Excel中经常用到的数据分析工具上，如将筛选、排序和分类汇总等操作依次完成，并生成汇总表格的数据透视，而使用常规数据分析处理工具在分析相关数据时具有很大的局限性，一些隐藏的数据价值不能被充分地挖掘出来，因此，在此过程中需要引入更加强大的大数据分析工具，进而对数据进行最全面深入的分析，深度挖掘数据价值。[2]
二、大数据思维在地铁乘务技术管理中的运用
（一）运用大数据思维对列车故障进行分析
地铁正线列车运行的可靠性和安全性直接关系到乘务运作管理水平，对正线列车发生的故障因素进行统计和分析，能够全面提升列车安全管理和服务质量，有助于提高正线列车运作效率。通过对正线列车出现故障的地点和时间、故障产生原因和类型等各方面进行相关数据的统计，运用大数据思维对统计整理好的数据进行细致分析，做到充分挖掘，这样能够更加清楚地了解正线列车出现故障的时间特性，发生故障的原因以及列车故障与列车底部之间都有哪些关联等等，进而对正线列车故障的发生进行准确预判，事先做好应对故障的措施，对其有效处理进行预想，以安静滴正线列车因为发上故障而产生的安全风险。
（二）优化作业流程
在地铁乘务技术管理中相关技术人员需要拟定一系类的作业流程，但由于受到不同时期客流量因素和运输方案等方面的影响，使已经拟定好的一些作业程序失去了适用性，所以，在乘务技术管理过程中应对加强完善作业流程，积极运用大数据思维，对各个地铁站点和从事乘务工作人员的作业时间布置测点，结合测点结果进行验证分析，进而得出作业环节，并对作业环节进行优化，例如，在地铁站台作业时，运用大数据思维对其进行测点，得出的测点结果有显示出乘务员对列车关门的时机存在差异性，分析其主要原因是由于各个地铁站具有不同的客流量情况，各站台的下客速度也有所不同，因此列车乘务员主观上在列车关门的时机把握上存在差别，通过运用大数据思维分析出这样的结果后，在保证安全的基础上，可以对作业流程进行优化，制定具有可行性的方案，對关门时机进行统一，进而提高正线列车作业效率。[3]
（三）安全技术的监控
海因里希事故因果连锁理论模型提出伤亡事故的发生不是一个孤立的事件，尽管伤害可能在某瞬间突然发生，却是一系列事件相继发生的结果，该理论认为安全工作的核心是了解和认识人的不安全行为，识别与消除设备的不安全状态。但在现阶段，没有相关理论或者相应的方式对不安全行为或状态做到有效的判断，通常采取的手段是进行现场检查，现场遏制一些不安全行为和状态的发生，但效果并不明显。而运用大数据思维，就可以对人们具备的技能等级、思想动态、违章行为以及维持和保护设备的性能和技术状况、设备运行情况、运行环境等方面进行详细的数据分析，并根据分析的最终结果做到预警，使相关管理人员能够更直观迅速地掌握人员出现的不安全行为和设备发生的不安全状态。[4]
三、大数据思维在地铁乘务技术管理中重要意义
随着我国地铁建设的快速发展，运营范围逐渐扩，地铁乘务运作管理已经由单一化管理转变为网状化运营管理，与此同时，地铁乘务技术的数据量也在不断积累，与之有关的数据会逐渐增多，涉及的范围也会更加广泛。从长远发展的角度来看，对规模巨大的地铁乘务技术数据进行有效挖掘和分析应用，对从事各乘务工作人员的工作历史、自身所具备的技术水平、对工作所持有的评价与行为倾向等相关数据的采集，同时对设备发生的故障率、维修记录和设备所在环境状况等数据的采集进行深入分析，能够准确预测出乘务人员在岗工作表现情况和设备运行状况，有效避免列车故障的发生，提高地铁乘务运作效率。
结束语：
大数据是时代发展一个必然的产物，在大数据时代中，大数据技术的地位无可比拟，但更重要的是真正理解和运用大数据思维，地铁乘务技术管理是地铁乘务运作中对数据最具依赖性的版块，需对技术数据中体现的巨大价值进行深入的挖掘，发现其隐藏价值，并做到充分利用，为地铁乘务运作发展创造有利条件。
参考文献：
[1]廖书林. 浅谈大数据思维在地铁乘务技术管理中的应用[J]. 科技展望，2019，v.38;No.365（012）：086-089.
[2]刘灿. 大数据思维在地铁乘务技术管理中的应用分析[J]. 城市建设理论研究（电子版），2019，v.16;No.345（065）：444-450.
[3]金蔚宇. 浅谈大数据思维在地铁乘务技术管理中的应用[J]. 市场周刊·理论版. 2018.v.40;No.445（11）：336-369.
[4]林闯. 大数据思维在地铁乘务技术管理中的应用探析[J]. 交通科技与管理.2018，v.400;No. 778（085）：018-060.
关键词：大数据思维;地铁;乘务技术;应用
大数据产业的发展方向是基于数据、技术和思维三大因素的联动，不仅表现于大数据资源的扩展性特质和大数据技术的广泛应用，大数据思维的形成更是关键要素。在地铁乘务技术管理中如果没有形成大数据思维，即便拥有大量数据，也不能充分发挥它们真正的价值。
一、大数据和地铁乘务技术管理
（一）大数据和地铁乘务技术管理两者之间的关联
在乘务运作管理过程中，与地铁乘务技术管理有关的数据有：对列车发生故障时的统计与分析、列车运行时间与停站时间、列车司机标准化作业与作业流程优化、列车正晚点统计与列车正点率分析、列车运营时刻表与速度运行曲线、列车交路表优化等等。根据大数据界定的大量化特征来说，地铁乘务技术管理中出现的数据量还不符合大数据的这一特征，可以被称作为“次大数据”，但只依靠这个数据并不能代表地铁乘务技术管理中产生的数据不具挖掘的价值。以列车发生的故障量角度进行分析，运用传统的相关数据也能够分析总结出其存在的具有普遍性特点的故障、惯性故障和发生列车故障的地点及实践等相关信息，通过对以上信息进行整理和分析，能够得出所需结论。但运用大数据思维与以往较为传统的数据思维之间的主要区别在于，传统的数据思维需要先确定目标，运用数据时要围绕这个目标收集相关数据，之后通过对数据的归纳和分析，才能够得出结论。而大数据思维与之有着根本上的不同，大数据收集的是实时数据，采取的相关数据基本上不需要制定具体的目标，参与者自主进行参与，并通过数据分析得出的最终结论。[1]
（二）数据采集
数据采集是地铁乘务技术管理中具有复杂性和繁琐性的基础环节。大部分数据都要求相关技术人员共同参与记录信息，如对列车发生故障的数据统计工作，需要所有列车司机对故障信息进行实时详细的记录，内容包括列车发生故障的时间、出现故障的地点、设备失去或降低其规定功能的现象以及对故障的处理情况和结果等等。
（三）数据挖掘
在地铁乘务技术管理中数据采集之后，需要对采集的数据进行深入的挖掘计算，从数量较多的数据中挖掘出潜在信息和有价值的信息。地铁乘务技术管理中的数据挖掘关联到的技术方法有很多种，但在现阶段应用于地铁乘务技术数据分析的相关工具却比较少，只体现在Microsoft Office Excel中经常用到的数据分析工具上，如将筛选、排序和分类汇总等操作依次完成，并生成汇总表格的数据透视，而使用常规数据分析处理工具在分析相关数据时具有很大的局限性，一些隐藏的数据价值不能被充分地挖掘出来，因此，在此过程中需要引入更加强大的大数据分析工具，进而对数据进行最全面深入的分析，深度挖掘数据价值。[2]
二、大数据思维在地铁乘务技术管理中的运用
（一）运用大数据思维对列车故障进行分析
地铁正线列车运行的可靠性和安全性直接关系到乘务运作管理水平，对正线列车发生的故障因素进行统计和分析，能够全面提升列车安全管理和服务质量，有助于提高正线列车运作效率。通过对正线列车出现故障的地点和时间、故障产生原因和类型等各方面进行相关数据的统计，运用大数据思维对统计整理好的数据进行细致分析，做到充分挖掘，这样能够更加清楚地了解正线列车出现故障的时间特性，发生故障的原因以及列车故障与列车底部之间都有哪些关联等等，进而对正线列车故障的发生进行准确预判，事先做好应对故障的措施，对其有效处理进行预想，以安静滴正线列车因为发上故障而产生的安全风险。
（二）优化作业流程
在地铁乘务技术管理中相关技术人员需要拟定一系类的作业流程，但由于受到不同时期客流量因素和运输方案等方面的影响，使已经拟定好的一些作业程序失去了适用性，所以，在乘务技术管理过程中应对加强完善作业流程，积极运用大数据思维，对各个地铁站点和从事乘务工作人员的作业时间布置测点，结合测点结果进行验证分析，进而得出作业环节，并对作业环节进行优化，例如，在地铁站台作业时，运用大数据思维对其进行测点，得出的测点结果有显示出乘务员对列车关门的时机存在差异性，分析其主要原因是由于各个地铁站具有不同的客流量情况，各站台的下客速度也有所不同，因此列车乘务员主观上在列车关门的时机把握上存在差别，通过运用大数据思维分析出这样的结果后，在保证安全的基础上，可以对作业流程进行优化，制定具有可行性的方案，對关门时机进行统一，进而提高正线列车作业效率。[3]
（三）安全技术的监控
海因里希事故因果连锁理论模型提出伤亡事故的发生不是一个孤立的事件，尽管伤害可能在某瞬间突然发生，却是一系列事件相继发生的结果，该理论认为安全工作的核心是了解和认识人的不安全行为，识别与消除设备的不安全状态。但在现阶段，没有相关理论或者相应的方式对不安全行为或状态做到有效的判断，通常采取的手段是进行现场检查，现场遏制一些不安全行为和状态的发生，但效果并不明显。而运用大数据思维，就可以对人们具备的技能等级、思想动态、违章行为以及维持和保护设备的性能和技术状况、设备运行情况、运行环境等方面进行详细的数据分析，并根据分析的最终结果做到预警，使相关管理人员能够更直观迅速地掌握人员出现的不安全行为和设备发生的不安全状态。[4]
三、大数据思维在地铁乘务技术管理中重要意义
随着我国地铁建设的快速发展，运营范围逐渐扩，地铁乘务运作管理已经由单一化管理转变为网状化运营管理，与此同时，地铁乘务技术的数据量也在不断积累，与之有关的数据会逐渐增多，涉及的范围也会更加广泛。从长远发展的角度来看，对规模巨大的地铁乘务技术数据进行有效挖掘和分析应用，对从事各乘务工作人员的工作历史、自身所具备的技术水平、对工作所持有的评价与行为倾向等相关数据的采集，同时对设备发生的故障率、维修记录和设备所在环境状况等数据的采集进行深入分析，能够准确预测出乘务人员在岗工作表现情况和设备运行状况，有效避免列车故障的发生，提高地铁乘务运作效率。
结束语：
大数据是时代发展一个必然的产物，在大数据时代中，大数据技术的地位无可比拟，但更重要的是真正理解和运用大数据思维，地铁乘务技术管理是地铁乘务运作中对数据最具依赖性的版块，需对技术数据中体现的巨大价值进行深入的挖掘，发现其隐藏价值，并做到充分利用，为地铁乘务运作发展创造有利条件。
参考文献：
[1]廖书林. 浅谈大数据思维在地铁乘务技术管理中的应用[J]. 科技展望，2019，v.38;No.365（012）：086-089.
[2]刘灿. 大数据思维在地铁乘务技术管理中的应用分析[J]. 城市建设理论研究（电子版），2019，v.16;No.345（065）：444-450.
[3]金蔚宇. 浅谈大数据思维在地铁乘务技术管理中的应用[J]. 市场周刊·理论版. 2018.v.40;No.445（11）：336-369.
[4]林闯. 大数据思维在地铁乘务技术管理中的应用探析[J]. 交通科技与管理.2018，v.400;No. 778（085）：018-060.