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摘要：现在是网络时代和大数据时代，任何一个产业要想能够长远的发展下去，都必须依赖于大数据的力量，否则将无法那更好的满足用户的需求。本文通过讨论地铁乘务员技术与大数据的关系，运用大数据思维对地铁乘务员技术进行技术管理。
关键词：大数据思维;地铁乘务;技术管理
1.地铁乘务员服务技术管理应用大数据思维的重要性
1.1改进业务流程，提高业务效率
空乘操作有多种操作，随着操作的发展，一些操作在效率上已成为操作开发的瓶颈。由于运行过程中大量的数据测点，分析各运行环节的时间分布，分析数据差异的原因，在安全的原则下，优化措施，提高运行效率。
1.2改进信息交流，加强空乘专业与其他专业的联系。
它是地铁队伍部署的一部分，与车辆、信号技术、交通控制等专业领域密切相关。利用大数据思维，可以实现各学科领域之间的信息交流、交流和联系。比如，在飞行业务技术管理中考虑到大数据对列车故障进行分析后，车辆服务根据故障特征对列车实施具体的维修计划。挖掘列车;讯号服务根据已经升降机受到信号影响的列车特性等，制定预防措施。
1.3预防设备故障和安全事故，提高服务质量。
在此基础上，通过大数据统计分析设备故障，确定故障映射规则，持续进行预防性训练，与此同时，数据分析的范围不断扩大，预防安全事故的发生。
2.地铁和大数据空乘技术
2.1地铁团队与大数据对接技术
在目前的地铁运营过程中，其技术标准相对来讲还比较低，无法满足大数据的要求，并且严重偏离大数据的概念，但是即使是这样，也不会影响大数据的正常运行。现在的数据思维与大数据思维有着很大区别，并且大数据思维的应用能够收集到的数据量非常的大，所包含的种类繁多，通过进行大数据的分析，可以准确分析出每个人的偏好程度，便于更好的为乘客服务。
2.2在技术员管理中如何收集数据：
要把大数据思维运用到地铁乘务员的技术管理中，首先要做好数据采集工作。采集数据很麻烦，大多数数据需要多人合作。举例来说，为收集列车取消信息和数据，所有列车司机负责记录时间、地点、故障类型、处理方法和结果、故障及最终数据的标准化和组织。
2.3资料处理
大数据包含很多信息。并不是所有信息都有价值。它也包含无价值的侵入性信息，甚至影响数据分析结果的准确性。所以在应用数据信息之前，必须进行数据处理，去除不必要的信息。举例来说，为了控制客流，有些地铁站会在门口监控列车的客流，如果用这一数据来统计列车的乘客总数，你所得到的结果肯定是不准确的。因此及时评估形势是必要的。删去这一信息可以反映列车通过车站时的满载率。
2.4数据挖掘
除除去入侵和无用的信息之外，还需要从大量数据中提取有价值的信息，这就是数据挖掘。数据挖掘的技术方法很多，但目前很少应用于船员领域。在 Excel表格中，最常用的方法是数据透析功能和概念图。但是，目前利用该技术进行数据挖掘的局限性仍然很大。在将来，需要更强大的系统和功能。另外，在空乘技术管理中运用大数据思维是非常重要的。降低。
2.5资料申请
以预测为核心的大数据应用，这在空乘技术管理中得到了充分体现。如在分析列车故障数据时，收集列车故障发生的时间、地点、车次等信息，根据列车运行状态预测故障。在预期的结果基础上，进行故障排除和培训，防止故障再次发生。
3.大数据思维在地铁乘务技术管理中的潜在困难
3.1大数据应用技术与数据分析人才短缺
近几年，大数据逐渐迅速增长，所以并不是所有人都知道的。很多新出现的大数据分析技术对人类来说是陌生的。为此，需要加强与舱务技术发展相关的大数据技术研究。就目前而言，在数据收集与分析方面的人才培养也存在着明显的差距。因此，应尽可能地对员工进行数据收集、管理、分析等方面的培训，使员工能从大量的数据中迅速得出必要的结论。
3.2处理大数据的成本和收益之间的矛盾
飞机辅助操作过程中产生的大量数据，不能在这个时间完全捕捉或记录，如机组人员和机组人员的个人信息。为了全面地获取与飞行辅助技术管理有关的数据，一方面要承担人工费用，另一方面需要先进的数据采集设备，但实际的空乘过程肯定很昂贵。然而，大数据价值功能告诉我们，尽管大数据可以带来巨大的价值，但其价值密度仍然很低，而且 TB级的数据也不会再有兆级价值。所以，处理大数据成本与效益之间的矛盾，是运用大数据思维对空乘技术进行管理必须考虑的问题。
4.大数据思维在地铁车队技术管理中的应用
4.1取消列车分析
铁路运营质量很大程度上受员工绩效的影响，以提高干线运行效率。首先，统计了列车故障发生的时间、地点、车次、原因、类型等。利用大数据思维，找出故障与车底的关系，明确列车故障原因，采取有效措施，防止列车再次发生故障。
4.2优化运行流程
乘务员技术管理涉及多个业务流程。但随着客流的不断发展以及列车运行计划的不断发展，传统的运行方式将逐渐被淘汰，需要改进。例如一条线路的客流量不断增加，运力不足的问题逐渐显现出来。为此，应提高列车的轮换效率，同时提高列车数量和驾驶员、乘客的运行效率。因此，需要用大数据思维来测量所有地点和全体船员的工作时间，分析测量点的结果，理解问题。研究表明，在不同的车站，乘客门关闭的时间也存在很大差异，当列车被不同的司机和乘客关闭时，乘客的上下速度也不同。处理方法也有些不同。将这些挑战结合在一起，通过优化操作，每个站点都必须在固定的时间关闭大门，以提高前线运作的效率。
4.3利用大数据对安全技术进行监控
为了保证工作安全，必须消除人员的所有危险行为和物体的危险状态。但在危险事件发生之前，很难对人员和物品的状态和行为进行評估和监测，从而避免安全风险。但在利用大数据的同时，也能有效的进行安全监控。可以通过收集和分析工作经验、技能水平、工作业绩、婚姻状况、设备故障、维修、运营和驾驶环境等信息，找出存在的问题，采取有效对策，消除安全隐患。强化人员设备管理，提高铁路运营安全。例如，在2015年，一列老司机驾驶的火车不能正确处理特定车站的列车故障，导致列车被取消，需要救援，影响更大。事后我从司机的相关资料中得知，事发前两天，司机业务和规范问题非常严重。事先收集这些信息，并通过大数据思维来解决问题，就有可能避免问题。
5.结论
运用大数据思维进行地铁人员技术管理，是提高人员技术水平和列车运行安全的重要保证，具有广阔的应用前景。搜集大量数据时，也要了解大数据的具体情况，结合管理乘务员技术的具体情况和正确运用。今后对飞行技术存在的数据价值进行深入研究，优化数据存储、处理与分析，为提高数据质量和性能提供有价值的信息，更好的促进当前的地铁的发展。
参考文献
[1]陈绍宽，马卓然，彭小波，金华，王志美.基于工作强度均衡的地铁乘务轮班计划优化模型[J].交通运输系统工程与信息，2018，18（6）：81-87+94.
[2]金华，陈绍宽，刘爽，刘葛辉.基于固定班制的地铁乘务计划一体化优化方法[J].西南交通大学学报，2020，55（5）：955-962.
[3]黄俊达.地铁乘务分部运作管理综合分析与评价[J].工程建设与设计，2019（13）：156-157+167.
[4]马亮，徐晓英.考虑便乘的地铁乘务任务配对的约束优化模型研究[J].铁道学报，2021，43（3）：25-33.
[5]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，2021（15）：0013-0014.
[6]金华，陈绍宽，王志美，张翕然，许凤志.基于地铁乘务资源共享的排班计划优化方法[J].交通运输系统工程与信息，2021，21（2）：126-132.
关键词：大数据思维;地铁乘务;技术管理
1.地铁乘务员服务技术管理应用大数据思维的重要性
1.1改进业务流程，提高业务效率
空乘操作有多种操作，随着操作的发展，一些操作在效率上已成为操作开发的瓶颈。由于运行过程中大量的数据测点，分析各运行环节的时间分布，分析数据差异的原因，在安全的原则下，优化措施，提高运行效率。
1.2改进信息交流，加强空乘专业与其他专业的联系。
它是地铁队伍部署的一部分，与车辆、信号技术、交通控制等专业领域密切相关。利用大数据思维，可以实现各学科领域之间的信息交流、交流和联系。比如，在飞行业务技术管理中考虑到大数据对列车故障进行分析后，车辆服务根据故障特征对列车实施具体的维修计划。挖掘列车;讯号服务根据已经升降机受到信号影响的列车特性等，制定预防措施。
1.3预防设备故障和安全事故，提高服务质量。
在此基础上，通过大数据统计分析设备故障，确定故障映射规则，持续进行预防性训练，与此同时，数据分析的范围不断扩大，预防安全事故的发生。
2.地铁和大数据空乘技术
2.1地铁团队与大数据对接技术
在目前的地铁运营过程中，其技术标准相对来讲还比较低，无法满足大数据的要求，并且严重偏离大数据的概念，但是即使是这样，也不会影响大数据的正常运行。现在的数据思维与大数据思维有着很大区别，并且大数据思维的应用能够收集到的数据量非常的大，所包含的种类繁多，通过进行大数据的分析，可以准确分析出每个人的偏好程度，便于更好的为乘客服务。
2.2在技术员管理中如何收集数据：
要把大数据思维运用到地铁乘务员的技术管理中，首先要做好数据采集工作。采集数据很麻烦，大多数数据需要多人合作。举例来说，为收集列车取消信息和数据，所有列车司机负责记录时间、地点、故障类型、处理方法和结果、故障及最终数据的标准化和组织。
2.3资料处理
大数据包含很多信息。并不是所有信息都有价值。它也包含无价值的侵入性信息，甚至影响数据分析结果的准确性。所以在应用数据信息之前，必须进行数据处理，去除不必要的信息。举例来说，为了控制客流，有些地铁站会在门口监控列车的客流，如果用这一数据来统计列车的乘客总数，你所得到的结果肯定是不准确的。因此及时评估形势是必要的。删去这一信息可以反映列车通过车站时的满载率。
2.4数据挖掘
除除去入侵和无用的信息之外，还需要从大量数据中提取有价值的信息，这就是数据挖掘。数据挖掘的技术方法很多，但目前很少应用于船员领域。在 Excel表格中，最常用的方法是数据透析功能和概念图。但是，目前利用该技术进行数据挖掘的局限性仍然很大。在将来，需要更强大的系统和功能。另外，在空乘技术管理中运用大数据思维是非常重要的。降低。
2.5资料申请
以预测为核心的大数据应用，这在空乘技术管理中得到了充分体现。如在分析列车故障数据时，收集列车故障发生的时间、地点、车次等信息，根据列车运行状态预测故障。在预期的结果基础上，进行故障排除和培训，防止故障再次发生。
3.大数据思维在地铁乘务技术管理中的潜在困难
3.1大数据应用技术与数据分析人才短缺
近几年，大数据逐渐迅速增长，所以并不是所有人都知道的。很多新出现的大数据分析技术对人类来说是陌生的。为此，需要加强与舱务技术发展相关的大数据技术研究。就目前而言，在数据收集与分析方面的人才培养也存在着明显的差距。因此，应尽可能地对员工进行数据收集、管理、分析等方面的培训，使员工能从大量的数据中迅速得出必要的结论。
3.2处理大数据的成本和收益之间的矛盾
飞机辅助操作过程中产生的大量数据，不能在这个时间完全捕捉或记录，如机组人员和机组人员的个人信息。为了全面地获取与飞行辅助技术管理有关的数据，一方面要承担人工费用，另一方面需要先进的数据采集设备，但实际的空乘过程肯定很昂贵。然而，大数据价值功能告诉我们，尽管大数据可以带来巨大的价值，但其价值密度仍然很低，而且 TB级的数据也不会再有兆级价值。所以，处理大数据成本与效益之间的矛盾，是运用大数据思维对空乘技术进行管理必须考虑的问题。
4.大数据思维在地铁车队技术管理中的应用
4.1取消列车分析
铁路运营质量很大程度上受员工绩效的影响，以提高干线运行效率。首先，统计了列车故障发生的时间、地点、车次、原因、类型等。利用大数据思维，找出故障与车底的关系，明确列车故障原因，采取有效措施，防止列车再次发生故障。
4.2优化运行流程
乘务员技术管理涉及多个业务流程。但随着客流的不断发展以及列车运行计划的不断发展，传统的运行方式将逐渐被淘汰，需要改进。例如一条线路的客流量不断增加，运力不足的问题逐渐显现出来。为此，应提高列车的轮换效率，同时提高列车数量和驾驶员、乘客的运行效率。因此，需要用大数据思维来测量所有地点和全体船员的工作时间，分析测量点的结果，理解问题。研究表明，在不同的车站，乘客门关闭的时间也存在很大差异，当列车被不同的司机和乘客关闭时，乘客的上下速度也不同。处理方法也有些不同。将这些挑战结合在一起，通过优化操作，每个站点都必须在固定的时间关闭大门，以提高前线运作的效率。
4.3利用大数据对安全技术进行监控
为了保证工作安全，必须消除人员的所有危险行为和物体的危险状态。但在危险事件发生之前，很难对人员和物品的状态和行为进行評估和监测，从而避免安全风险。但在利用大数据的同时，也能有效的进行安全监控。可以通过收集和分析工作经验、技能水平、工作业绩、婚姻状况、设备故障、维修、运营和驾驶环境等信息，找出存在的问题，采取有效对策，消除安全隐患。强化人员设备管理，提高铁路运营安全。例如，在2015年，一列老司机驾驶的火车不能正确处理特定车站的列车故障，导致列车被取消，需要救援，影响更大。事后我从司机的相关资料中得知，事发前两天，司机业务和规范问题非常严重。事先收集这些信息，并通过大数据思维来解决问题，就有可能避免问题。
5.结论
运用大数据思维进行地铁人员技术管理，是提高人员技术水平和列车运行安全的重要保证，具有广阔的应用前景。搜集大量数据时，也要了解大数据的具体情况，结合管理乘务员技术的具体情况和正确运用。今后对飞行技术存在的数据价值进行深入研究，优化数据存储、处理与分析，为提高数据质量和性能提供有价值的信息，更好的促进当前的地铁的发展。
参考文献
[1]陈绍宽，马卓然，彭小波，金华，王志美.基于工作强度均衡的地铁乘务轮班计划优化模型[J].交通运输系统工程与信息，2018，18（6）：81-87+94.
[2]金华，陈绍宽，刘爽，刘葛辉.基于固定班制的地铁乘务计划一体化优化方法[J].西南交通大学学报，2020，55（5）：955-962.
[3]黄俊达.地铁乘务分部运作管理综合分析与评价[J].工程建设与设计，2019（13）：156-157+167.
[4]马亮，徐晓英.考虑便乘的地铁乘务任务配对的约束优化模型研究[J].铁道学报，2021，43（3）：25-33.
[5]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，2021（15）：0013-0014.
[6]金华，陈绍宽，王志美，张翕然，许凤志.基于地铁乘务资源共享的排班计划优化方法[J].交通运输系统工程与信息，2021，21（2）：126-132.