市政道路工程大数据分析与决策支持.pptx

市政道路工程大数据分析与决策支持

数据获取与集成

数据预处理与清洗

数据挖掘与分析

决策支持系统构建

系统总体架构设计

决策模型开发与验证

系统应用与推广

应用效果评价与优化ContentsPage目录页

数据获取与集成市政道路工程大数据分析与决策支持

数据获取与集成城市交通数据1.建立包括交通流量、路况信息、事故信息、违章信息等全面的城市交通数据体系，为大数据分析提供丰富的数据源。2.利用物联网技术，在道路基础设施、交通信号灯、公交车等交通设施上安装传感器，实时收集交通数据，保证数据的准确性和及时性。3.利用大数据平台对城市交通数据进行清洗、标准化和归一化处理，以消除数据中存在的错误和不一致，确保数据的可用性和可靠性。市政工程基础数据1.建立包括道路资产、桥梁资产、排水资产等在内的市政工程基础数据体系，为大数据分析提供基础性数据保障。2.利用地理信息系统（GIS）技术，对市政工程基础数据进行空间定位，构建可视化的市政工程基础设施分布图，便于直观展示和查询。3.利用遥感技术，获取市政工程基础设施的遥感图像，对市政工程基础设施的健康状况、损坏程度等进行监测和评估，为大数据分析提供辅助性数据。

数据获取与集成公共服务数据1.建立包括公交线路、站点信息、班次信息等在内的公共服务数据体系，为大数据分析提供公共服务相关的数据支撑。2.利用智能公交车，收集乘客出行数据、公交车运行数据、公交车服务质量数据等，为大数据分析提供实时动态的公共服务数据。3.利用大数据平台对公共服务数据进行清洗、标准化和归一化处理，以消除数据中存在的错误和不一致，确保数据的可用性和可靠性。气象环境数据1.建立包括温度、湿度、风速、风向、降水等在内的气象环境数据体系，为大数据分析提供气象环境相关的数据支撑。2.利用气象观测站、雷达站等气象设施，实时收集气象环境数据，保证数据的准确性和及时性。3.利用大数据平台对气象环境数据进行清洗、标准化和归一化处理，以消除数据中存在的错误和不一致，确保数据的可用性和可靠性。

数据获取与集成社会经济数据1.建立包括人口、经济、文化、教育等在内的社会经济数据体系，为大数据分析提供社会经济相关的数据支撑。2.利用国家统计局、政府部门等权威机构发布的社会经济数据，作为大数据分析的基础性数据。3.利用大数据平台对社会经济数据进行清洗、标准化和归一化处理，以消除数据中存在的错误和不一致，确保数据的可用性和可靠性。舆情数据1.建立包括网络舆情、社交媒体舆情、传统媒体舆情等在内的舆情数据体系，为大数据分析提供舆情相关的数据支撑。2.利用网络爬虫技术，从网络、社交媒体、传统媒体等渠道抓取舆情数据，保证数据的及时性和全面性。3.利用大数据平台对舆情数据进行清洗、标准化和归一化处理，以消除数据中存在的错误和不一致，确保数据的可用性和可靠性。

数据预处理与清洗市政道路工程大数据分析与决策支持

数据预处理与清洗1.缺失数据识别：识别出数据集中存在缺失值的数据点。2.缺失数据插补：对缺失值进行合理估计和填补。常用方法包括均值插补、中位数插补、K临近插补、回归插补等。3.缺失数据分析：分析缺失数据的分布和影响，判断缺失数据的随机性或系统性，以便采用适当的处理方法。数据异常检测1.异常值识别：检测出与正常数据明显不同的异常值。2.异常值处理：对异常值进行处理，例如删除异常值，将其替换为合理的估计值，或将其标记为异常值以供后续分析。3.异常值分析：分析异常值出现的原因和意义，以便从中提取有价值的信息或进行进一步的调查。数据缺失处理

数据预处理与清洗数据转换与标准化1.数据类型转换：将不同类型的数据转换为相同的类型，以便于比较和分析。2.数据标准化：将数据映射到一个统一的范围或格式，以消除数据的量纲影响，提高数据的可比性。3.数据编码：将分类数据或离散数据转换为数字代码，以便于存储和分析。数据降维与特征选择1.数据降维：将数据从高维度空间投影到低维度空间，以减少数据的冗余和提高计算效率。2.特征选择：从数据集中选择出与目标变量相关性较强的特征，以提高模型的性能和可解释性。3.特征抽取：从数据集中提取出新的特征，以增强数据的表示能力和提高模型的性能。

数据预处理与清洗1.数据聚类：将数据点划分为若干个组，使得组内数据点相似度较高，组间数据点相似度较低。2.关联分析：发现数据集中不同变量之间的关联关系，并从中提取出有价值的信息。3.数据挖掘：从数据集中提取出有用的、隐含的、未知的知识，以支持决策制定和战略规划。数据可视化与解释1.数据可视化：将数据以图形或图像的方式呈现出来，以方便人们理解和分析数据。2.数据解释：对数据进行分析和解释，从中提取出有价值的信息和洞察力。