旅游需求建模的大数据

大数据在旅游需求建模中的应用与挑战

执行摘要

本报告聚焦于利用大数据（特别是来自手机和其他移动设备的数据）预测旅行需求的潜力与挑战。通过分析2020年12月的国际运输论坛（ITF）圆桌会议讨论结果，报告概述了大数据在交通规划和建模中的优势及潜在用途。

• 优势：大数据提供了实时性、高样本量、连续采样等特性，有助于捕捉和预测旅行需求，尤其是在中长途旅行分析、运输模式识别和短期活动检测方面。它还可以补充传统旅行调查数据，减少调查成本和提高数据更新频率。

• 挑战：大数据在使用过程中面临偏见、隐私保护、数据质量评估、技术标准不统一等问题。数据收集和处理的不透明性、代表性不足、样本偏差以及数据的可比性问题都是亟待解决的挑战。

推荐行动

• 数据收集与处理：提倡最小化数据收集，优先采用简单高效的数据收集机制。制定运输模型中使用大数据的指南，定期更新以适应快速变化的移动环境。

• 隐私保护：通过技术手段如数据聚合、匿名化、加密等保护用户隐私，同时确保数据共享符合伦理标准。引入“安全答案”方法等技术，减少数据泄露风险。

• 伙伴关系与协作：在公共部门和私营部门之间建立合作关系，促进数据共享。设立数据管理员角色，负责发起、促进和协调数据共享伙伴关系。

• 培训与能力提升：增加对公共部门工作人员的大数据分析和管理培训，包括数据治理、隐私保护和相关技术知识。

结论

大数据在交通规划领域展现出巨大的潜力，但同时也带来了一系列挑战。通过采取适当措施，可以最大化其优势，同时解决潜在问题，从而实现更高效、准确的旅行需求预测和规划。