数据采集的交通流特性分析方法有哪些（根据本讲,交通数据采集的来源不包括）

物流中有哪些主要的数据识别和采集技术

根据物流的功能以及特点，物流信息技术包括如计算机技术、网络技术、信息分类编码技术、条码技术、射频识别技术、电子数据交换技术、全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)等。

目前，主要的物流基础数据采集技术有以下几种：手工输入手工输入法是利用人工输入物流单证的传统方法。材质采用传统的纸面形式，此法最大优点是灵活，最大缺点是速度慢错误率高，可靠性差。

在物流技术中应用最广泛自动识别技术是条码技术和射频识别技术。

跟交通信息有关的所有数据整合到一起（比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章、记录信息、酒驾等等），形成一个数据链，这样的就是交通大数据。

城市交通系统大数据概述 1 交通大数据特征交通大数据是智能交通系统基础，研究和分析交通大数据是实现智能交通系统的重要环节。

乘客平均出行时耗：指居民在交通行为中人均需要耗费的时间，反映了公交系统对居民生活的实际影响情况。当然乘客平均出行时耗越小，就说明公交线网对于居民而言便捷性越高。

交通流量预测：通过分析历史车流量数据和实时车辆位置等信息，可以预测未来的交通流量，进而实现交通信号灯控制优化或者路况导航提示。

私用车辆事故起数和死亡人数占比最大，发生事故数量和死亡人数分别占总数的80.2%、668%。其次是驾驶重型货车、驾驶电动自行车、驾驶摩托车。重型货车单起事故死亡率最高。

提高服务水平和降低成本效益。提高服务水平：通过数据采集和分析处理，了解用户出行需求和行为规律，制定更加精准、高效的服务策略。

描述型分析：这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。

大数据的基本方法有5种。对比分析法，将两个相互联系的指标数据进行对比。漏斗分析法，筛选目标用户直到完成交易的这一过程就属于典型的漏斗模型。用户分析法，包括留存分析，用户分群，用户画像，用户细查。

预测性分析结合了多种高级分析功能，包括特设统计分析、预测性建模、数据挖掘、文本分析、优化、实时评分、机器学习等。这些工具可以帮助企业发现数据中的模式，并超越当前所发生的情况预测未来进展。

指标分析在实际工作中，这个方法应用的最为广泛，也是在使用其他方法进行分析的同时搭配使用突出问题关键点的方法，指直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等。

对应分析、回归分析、方差分析；问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling)。

因子分析方法所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。

1、其他条件：有气候、温度、地形、风力、心理等因素。但其中直接影响通行能力数值的主要因素有：车行道宽度及侧向净空，车行道数量、交通组成、驾驶员特性、道路纵坡、横向干扰与视距等。

2、道路状况、车辆性能、交通条件、交通管理、环境、驾驶技术和气候等条件。影响道路通行能力的主要因素是道路条件、交通条件和交通外环境等。

3、道路条件是指道路的几何线形组成，如车道宽度、侧向净空、路面性质和状况、平纵线形组成、实际能保证的视距长度、纵坡的大小和坡长等。车辆性能是指车辆行驶的动力性能，如减速、加速、制动、爬坡能力等。

数据分析的六种基本分析方法：对比分析法：常用于对纵向的、横向的、最为突出的、计划与实际的等各种相关数据的。例如：今年与去年同期工资收入的增长情况、3月CPI环比增长情况等。

数据分析方法有很多。常见的有：描述统计。假设检验。信度分析。列联表分析。相关分析。方差分析。回归分析。聚类分析。判别分析等。

数据分析的方法有：对比分析法，分组分析法，预测分析法，漏斗分析法，AB测试分析法，象限分析法，公式拆解法，可行域分析法，二八分析法，假设性分析法。

常用的8种数据分析方法如下：逻辑树分析方法。通过逻辑树分析方法，可以把一个复杂的问题变成容易处理的子问题。应用场景：年度计划，拆解成技能学习、读书、健身、旅行等这些子问题 PEST分析方法—行业分析。

常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。聚类分析(ClusterAnalysis)聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。