数据挖掘在公交调查数据分析中的应用研究

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1、第39卷，第2期公路工程Vo1．39，No．22014年4月HighwayEngineeringApr．，2014数据挖掘在公交调查数据分析中的应用研究刘昱岗，安冬冬(西南交通大学交通运输与物流学院，四川成都610031)[摘要]针对公交调查数据背后信息挖掘的需求，论文首先介绍了公交调查数据挖掘的理论概念及任务方法。概述了公交调查数据挖掘的常规流程．并且在分析了几种公交调查数据挖掘模型建模方法的基础上，得出k．means模型最适宜对公交调查数据进行聚类分析。最后以达州市公交调查数据为样本实例，采用年龄、职业、每周乘坐公交天

2、数、每月公交花费、偏好付款方式等几种属性，借以SPSSClementine为软件平台、以k-means为模型对各属性数据进行聚类分析，软件运行后得到相似度较大的几组类别．根据不同样本含量的几组聚类进行图表分析，分别得出优化公共交通服务的相应建议，达到最初挖掘公交调查数据背后信息的目的。[关键词]城市交通；数据挖掘；聚类分析；公交调查数据；SPSSClementine[中图分类号】U492．43[文献标识码]A[文章编号]1674—0610(2014)02—0096—06AnApplicationofData—miningw

3、ithBusSurveyDataLIUYugang，ANDongdong(SchoolofTransportationandLogistics，SouthwestJiaotongUniversity，Chengdu，Sichuan610031，China)[Abstract]Accordingtotheneedofmininginformationbehindbussurveydata．thispapermainlydiscussesthedataminingtechnologyintheapplicationofbuss

4、urveydata．Firstthepaperintroducesthetheoreticalconceptsandtasksofdataminingmethods，summarizestheconventionalprocessofdatamin．ing，andthenonthebasesofanalysisthemodelingmethodsofseveraldataminingmodels，wefindk．meansisthemostsuitablemodelforbussurveydataclusteringana

5、lysis；paperalsousesDaZhoubussur．veydataforinstances，withage，job，daysperweek，costpermonth，typeofpayment，andusesSPSSCle．mentineasaplatformandk-meansasamodelfordataclusteringanalysis．obtainslargersimilarityofsev—eralgroupsofcategories，andcarriesonthechartanalysis，get

6、correspondingsuggestionsofoptimizingbusservice，achievetheobjectiveoftheinitialinformationhiddenintransitsurveydata．[Keywords]urbantraffic；datamining；clusteringanalysis；bussurveydata；SPSSClementine客流量预测等领域均有一定发展，本文即是采用数1概述据挖掘理论模型对公交调查数据进行分析，得出提在国家“公交优先”政策和发展公交一体化城高

7、公交运行效率和服务质量的建议。市的背景下，公共交通已成为城市交通的主要组成2公交调查数据挖掘简述部分，公交调查数据作为公交运营状况及服务质量的反馈信息，对公交运营及时调整发车频率、增加线2．1概念路条数、线路班车数、延长线路运营时间等均有实质数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模性的作用，在城市进行公交发展规划中也很强的指糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人导性。如何从一张公交调查表中得到有用的信息，们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过以及以怎样的分析结论对下一阶段的公交运营进行程⋯。它并不是在

8、大量已有数据的基础上发明创造，改进是值得研究的。近年来，数据挖掘理论模型作而是一个数据收集、分析、归纳总结的过程，故而又称为一种有效工具在客户分类、客户流失预测和交通为数据库中的知识发现。在本篇文章中主要体现[收稿日期]2013—05—27【基金项目】四川省科技支撑计划项目(2010ZR0021)；西华