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大數據在交通運輸之應用
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交通部運輸研究所
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簡報大綱
「大數據在交通運輸應用」專案
「交通大數據經典案例回顧」
「交通大數據分析與應用機制」先期規劃
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「大數據在交通運輸應用」專案
依據、各界觀點
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每一筆交通資料(如E-tag、悠遊卡、公車動態資訊..)背後都代表民眾的旅運行為……
民眾到底在哪裡? 何時? 數量多少? 會留多久? 他們如何來? 從哪裡來? 要去哪裡? 為何需要移動?
不只有結果,而且有「時間」與「空間」的全記錄
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現在:掌握供需全貌,精進治理成效。
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科技三箭翻轉臺灣
利用開放資料(open data)、大數據(big data)與群眾外包(crowd-sourcing)的科技三箭做為施政方針,協助政府運用網路等新興科技,翻轉民眾對施政感受,創造有感施政。
用大數據翻轉交通施政
需要善用大數據來洞察問題並研擬全面性的解決對策,檢視交通業務提出交通施政四大優先套案。
智慧運輸聰敏套案
公共運輸好行套案
交通安全提昇套案
路網瓶頸暢通套案
104年7月24日交通部大數據研討會 104年9月23日行政院學者專家座談會
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104年7月24日研討會全紀錄 部長與六都首長論壇影音全紀錄 上下午各場專題演講影音全紀錄
參與人數:350人 網站瀏覽人數:6477人
http://bigdata.iot.gov.tw
交通部 Big Data大數據分析研討會
http://bigdata.iot.gov.tw/
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部長與六都交通首長論壇
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大數據六大核心應用共識簽署記者會
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交通部長
六都局長
會談共識
運輸好行
安全提升
數據共享
跨域整合
人才培育
中央領航
大數據六大核心應用共識
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各界專家、學者觀點歸納(1/4)
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強化跨域資料共享與技術支援(交通、內政、警政、地方政府…) 精進旅運需求時空資訊分析(重視「人」的要素,透過「電子票證」使人與車結合,規劃出使用者需求導向的路線。)
強化交通安全應用:整合事故(件)、傷亡財損、成因與行為分析
人才培育 團隊合作
人流掌握 決策支援
資料匯流 協作平臺
中央應建立Data Center,交通部才能方便掌握有哪些項目,並做好格式訂定和資料品質控管。
跨領域、跨區域整合才能發揮最大創意 政府和民間競合領域需分好,資料加值創新後須建立大數據價值共享模式。
建立產官學人才永續架構:人才培育部分應思考公私夥伴關係建立(民間顧問公司、技術團隊和學校等專業單位之參與)
交通部應以問題導向,帶領地方透過數據應用分析解決交通問題
104.07.24交通部 Big Data大數據分析研討會
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建立大數據共享分析平臺
推動政策創新之大數據分析
完備大數據分析之基礎資料
智慧運輸
聰敏
公共運輸
好行
交通安全
提升
路網瓶頸
暢通
優先套案
一、運輸好行,創造數據思維前瞻施政 二、安全提升,健全交通事故防治分析 三、數據共享,累積政府決策基礎資源 四、跨域整合,推動交通數據交流平臺 五、人才培育,建立資料科學合作機制 六、中央領航,群力六都數據顧問服務
各界專家、學者觀點歸納(4/4)
策略方向
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一、數據匯流 二、平臺服務 三、套案解析
解決共同問題 1.時空自由堆疊 2.關聯視覺呈現
強化生態體系 1.單位偕同解析 2.精進治理成效
掌握需求全貌 1.興利先求無害 2.召募先行單位 跨域資料擁有者
(院、部會、跨單位協調)
交通大數據創新作法
交通專業擘劃者 (大數據平臺籌組)
資料科學團隊 (產、官、學團隊合作)
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交通大數據策略聯盟
強化交通大數據夥伴支撐關係
ITS 專案 辦公室
交通部 區域運輸 發展中心
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「交通大數據經典案例回顧」
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• 國家/城市:美國紐約
• 目的:蒐集旅客旅運起迄
• 工具:手機APP
公路大數據案例回顧
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• 國家/城市:韓國首爾
• 目的:大眾運輸路線設計(深夜公車)
• 資料:手機通話地點錄與帳單地址
公路大數據案例回顧
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• 國家/城市:土耳其伊斯坦堡
• 目的:顯示各站進出量/起訖評估服務品質
• 資料:電子票證交易資料及旅運資料
公路大數據案例回顧
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• 國家/城市:美國維吉尼亞州
• 目的:瞭解公共運輸資料及評估服務品質
• 資料:站牌、車站、路線與旅次資料
公路大數據案例回顧
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• 國家/城市:新加坡
• 目的:提供即時乘載資訊
公路大數據案例回顧
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鐵路大數據案例回顧
• 新加坡:以時間序列分析旅次型態分群
– 102個MRT站分為11群做疏運管理參考
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• 視覺化呈現:上海地鐵起訖暨轉乘
鐵路大數據案例回顧
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• 視覺化呈現:波士頓地鐵資訊
鐵路大數據案例回顧
資料來源:http://mbtaviz.github.io/
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「交通大數據分析與應用機制」先期規劃
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• 交叉列舉
業務領域
路/航/郵政司業務
民航局/機場公司業務
航港局/港務局業務
觀光局/氣象局
公總/高工/國工局
業務領域
台灣鐵路管理局
高速鐵路管理局
地方政府交通局
地方政府捷運局
其他局處室…
應用目的
增進安全
改善瓶頸
法規調整
應變救災
績效管理
應用目的
智慧城市
創新服務
公開透明
稽核監理
其他應用…
規劃交通部推動 大數據優先領域(106-109年) 重點工作方向
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乘載率分析
營運之優化
各站牌班表
駕駛員風險
車機穩定度
跨運具分析
異常值分析
公共運輸行車軌跡 各式電子票證紀錄
公車動態系統紀錄
列車行控中心紀錄
時刻表
RFID Card
QR-Code
背磁卡
公共運輸領域大數據標竿案例分析研究
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• 車外付費系統分析
–路徑單純系統
–路徑複雜系統
乘載率分析
營運之優化
各站牌班表
駕駛員風險
車機穩定度
跨運具分析
異常值分析
公共運輸領域大數據標竿案例分析研究
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駕駛員行車
時間分析
挑選合適之
路線標的
提出駕駛員
訓練建議
產製高可靠
站牌班表
• 分析目的:供地偏遠/稀班次路線使用
• 執行程序: 乘載率分析
營運之優化
各站牌班表
駕駛員風險
車機穩定度
跨運具分析
異常值分析
較適合
待 訓 練
公共運輸領域大數據標竿案例分析研究
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我們可以這樣做
• 各自為政,難窺堂奧,通力合作,才能成功。
• 透過邀請與募集,快速的建立大數據的協作網絡。
• 以合作、共享、創新的價值觀,
• 建立能夠流動、激盪、彼此連結的堆疊平臺。
健全跨單位協調機制 創立跨單位交通資訊蒐集與共享平臺 強化交通大數據團隊合作分析與整合技能
結語