数据分析师培训 大数据为地铁公交换乘提高帮助
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我们看下大数据为地铁公交换乘提高帮助的案例。教授级高工熊易华表示，基于公交IC卡大数据建立换乘规则，是一种科学的方式。数据分析得到成都地铁与常规公交的平均换乘率为14%-15%，平均换乘时间为9-10分钟，由此可以做出很多优化策略。
他建议，可以通过增加常规公交线路或加密发车班次、缩短地铁出入口与常规公交站间换乘步行距离，这是疏解大量的换乘需求和提高换乘效率的有效途径。而职住不均衡是末端延伸特性的内在原因，需建立中心城与周边重要卫星城的快速轨道联系，同时完善卫星城功能配套，增强居住与就业的融合。另外，他表示，针对不同的片区需要多样化、精细化的换乘策略，灵活的社区巴士是居住人口接驳的佳选择；商业商务区则应考虑构建网络化的地下空间，转化“后一公里”接驳需求。
哪些地铁车站是客流涌出需要换乘公交的“大户”？哪些地铁车站换乘公交不方便？地铁换乘公交的方式又有哪些？近日从成都市规划设计研究院获悉，该院完成了基于公交IC卡数据的地铁与常规公交换乘客流特征分析（以下简称分析）。该分析以大数据作为基础，提出了我市地铁与常规公交换乘接驳改善策略。此次分析也是我市基于公交IC卡数据的大规模的一次换乘客流特征分析。
据介绍，目前国内关于轨道交通与其他公交方式的规划研究，多集中于公交线路的布局优化，而针对客流需求和公共交通换乘接驳关系等方面的研究比较少。“轨道交通接驳设施的规模应根据交通接驳需求确定，此次研究基于公交IC卡数据，全面掌握和分析了成都市已运营地铁与常规公交换乘客流特征，以车站接驳为出发点，为地铁与常规公交接驳改善提供理论和数据支撑，科学地给换乘开出。”
分析还建议在走廊转换节点上增加部分公交枢纽，包括已有的综合枢纽，鼓励将地铁、常规公交设施引入地块内部，通过立体化的换乘方式将客流从地面转至地下、从道路转至枢纽内部，不仅能为换乘提供便利，而且能节省枢纽的占地面积。对于居住人口集聚的片区，通过灵活的社区巴士和精细化的接驳设计，助力完善“后一公里”。
数据分析师培训，就选光环大数据！
原创文章，转载请注明出处：光环大数据 http://hadoop.aur***/html/2122.html
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