朱建生

（中國鐵道科學(xué)研究院集團有限公司 電子計算技術(shù)研究所，北京 100081）

近年來，我國高度重視大數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用，從國家層面制定了一系列宏觀發(fā)展戰(zhàn)略、規(guī)劃和政策。2015年8月發(fā)布的《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》[1]明確指出，堅持創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，加快大數(shù)據(jù)部署，深化大數(shù)據(jù)應(yīng)用，已成為穩(wěn)增長、促改革、調(diào)結(jié)構(gòu)、惠民生和推動政府治理能力現(xiàn)代化的內(nèi)在需要和必然選擇。我國鐵路也建立了一系列客運相關(guān)信息系統(tǒng)，包括新一代客票系統(tǒng)、旅客服務(wù)系統(tǒng)、客運管理信息系統(tǒng)、客運延伸服務(wù)系統(tǒng)和客運清算、營銷等系統(tǒng)，為鐵路旅客運輸服務(wù)質(zhì)量的提升奠定了良好的技術(shù)基礎(chǔ)，也為鐵路客運大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)提供了大量客票銷售、旅客乘車、運輸清算等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和日志數(shù)據(jù)，成為構(gòu)建鐵路客運大數(shù)據(jù)平臺的重要數(shù)據(jù)支撐[2]。

中國鐵道科學(xué)研究院集團有限公司客票團隊從2012年開始進行大數(shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù)研究，主要包括以下幾方面：

（1）大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)積累。包括數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理、共享、可視化及數(shù)據(jù)安全等。

（2）大數(shù)據(jù)技術(shù)人才儲備。通過大數(shù)據(jù)專項技術(shù)培訓(xùn)、技術(shù)論壇、產(chǎn)品交流會等多種形式，進行大數(shù)據(jù)技術(shù)人才的培養(yǎng)與儲備。

（3）客運業(yè)務(wù)運營及運營業(yè)務(wù)需求梳理。對既有系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行歸類、建立模型、總結(jié)經(jīng)驗。

（4）技術(shù)與應(yīng)用結(jié)合實踐。對大數(shù)據(jù)技術(shù)和產(chǎn)品進行比較分析和測試，搭建大數(shù)據(jù)實驗平臺，并在部分業(yè)務(wù)系統(tǒng)中開展試點，進行系列大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新。

本文通過研究鐵路大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)了票額智能預(yù)分、鐵路旅客畫像和客運運營支撐等重點大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新，對鐵路客運創(chuàng)新發(fā)展具有借鑒意義。

1 新一代客票系統(tǒng)及客運大數(shù)據(jù)平臺

為滿足鐵路新一代客票系統(tǒng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，在系統(tǒng)建設(shè)和優(yōu)化過程中，引入了多種大數(shù)據(jù)技術(shù)進行支撐，鐵路客運大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)運而生。

1.1 鐵路新一代客票系統(tǒng)簡介

鐵路新一代客票系統(tǒng)應(yīng)用于中國鐵路總公司、18個鐵路局集團公司及所有客運車站和旅客列車，是我國鐵路運輸服務(wù)核心支撐平臺和國家關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施。系統(tǒng)提供了12306互聯(lián)網(wǎng)售票系統(tǒng)（簡稱：12306）網(wǎng)站/手機APP、車站/代售點窗口、自動售票機、電話訂票等豐富的售票渠道，支持現(xiàn)金、銀行卡、網(wǎng)銀以及第三方支付等多種支付方式，提供互聯(lián)網(wǎng)訂餐、動車組自助選座、接續(xù)換乘、鐵路暢行會員等延伸服務(wù)功能。系統(tǒng)以其靈活的售票組織策略，形成了涵蓋售前預(yù)分票額、售中預(yù)警與調(diào)整、售后評估反饋的售票組織動態(tài)優(yōu)化技術(shù),有效支撐了鐵路運輸計劃、客運組織、調(diào)度指揮、資源配置的精準(zhǔn)化管理。在運營過程中積累了大量的系統(tǒng)運行、業(yè)務(wù)運營數(shù)據(jù)，如客票交易、席位、訂票等，通過對數(shù)據(jù)的整合、分析，可為管理部門提供決策支持，為運營部門業(yè)務(wù)開展提供支撐，為旅客用戶提供更加個性化的、更好的社會化服務(wù)，充分發(fā)掘和利用這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)，將為鐵路產(chǎn)生巨大的價值。

1.2 鐵路客運大數(shù)據(jù)平臺

隨著鐵路客運業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)呈爆炸式增長，數(shù)據(jù)的高效處理和精準(zhǔn)分析對存儲資源和處理性能提出了更高要求。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫所采用的SM P架構(gòu)主機、共享存儲的擴展非常困難，且擴容代價高昂，使得系統(tǒng)中的計算資源、存儲空間逐漸成為瓶頸，系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理和功能擴展受到限制。鐵路客運大數(shù)據(jù)平臺采用基于大數(shù)據(jù)的體系架構(gòu)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對營銷系統(tǒng)和既有鐵路客運信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口進行重構(gòu)和優(yōu)化，充分發(fā)揮分布式系統(tǒng)的優(yōu)點，實現(xiàn)了系統(tǒng)的靈活擴展，在提供擴展性更好的存儲能力同時，計算能力也得到大幅的提升。

鐵路客運大數(shù)據(jù)平臺管理著全部客票交易、席位、訂票等相關(guān)業(yè)務(wù)和日志數(shù)據(jù)，提供了豐富的分析主題，并支持?jǐn)?shù)據(jù)集市應(yīng)用，其架構(gòu)如圖1所示[1]。

（1）外部系統(tǒng)層：包括為客運大數(shù)據(jù)平臺提供相關(guān)數(shù)據(jù)的外部鐵路客運信息系統(tǒng)。

（2）數(shù)據(jù)層：從外部鐵路客運信息系統(tǒng)獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行清洗、整理，形成內(nèi)部數(shù)據(jù)。

（3）存儲層：包括客運大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)計算資源、存儲資源以及用于支撐平臺運行的各類網(wǎng)絡(luò)資源和系統(tǒng)管理資源。

（4）分析層：部署各類分析服務(wù)，用于提供分類、統(tǒng)計、聚合等分析操作的數(shù)據(jù)服務(wù)。

（5）展示訪問層：部署各類展示服務(wù)，展示類型包括圖、表以及地理信息系統(tǒng)（GIS）服務(wù)等。

（6）應(yīng)用層：結(jié)合各類業(yè)務(wù)特征，定制、構(gòu)建和發(fā)布具體的應(yīng)用以滿足用戶需求。

2 關(guān)鍵技術(shù)

鐵路新一代客票系統(tǒng)在建設(shè)過程中引入了一系列關(guān)鍵技術(shù)，目前，應(yīng)用廣泛的包括分布式數(shù)據(jù)存儲和計算框架、實時流式計算分析和大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。

2.1 分布式數(shù)據(jù)存儲和計算框架

（1）分布式存儲。鐵路新一代客票系統(tǒng)廣泛采用了計算存儲融合技術(shù)，使用通用X86服務(wù)器，構(gòu)建分布式存儲系統(tǒng)，有效解決傳統(tǒng)共享存儲系統(tǒng)所帶來的擴展性差和可用性不足等問題，提供高可靠、高性能、高可擴展、高性價比的一體化存儲解決方案。

（2）分布式數(shù)據(jù)庫。鐵路客運大數(shù)據(jù)平臺采用MPP + Shared Nothing[3]架構(gòu)的分布式并行數(shù)據(jù)庫集群系統(tǒng)來完善現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)。分布式數(shù)據(jù)庫集群具備高性能、高可用、高擴展特性，可以為營銷系統(tǒng)提供高性價比的存儲、計算平臺，為數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)、商務(wù)智能（BI）系統(tǒng)和輔助決策系統(tǒng)提供支撐。

（3）分布式計算框架。常規(guī)的單機計算模式無法支撐大數(shù)據(jù)計算的任務(wù)量，必須以分布式計算框架將計算任務(wù)分解為單機可以承受的計算任務(wù)，充分利用大數(shù)據(jù)分布式計算的特點，發(fā)揮分布式文件系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢[4]，同時對計算過程中各種問題和異常進行控制，常用的分布式計算框架包括Hadoop、Storm、Spark等[5]。這些框架不僅為12306提供了高可用性服務(wù)，也為營銷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)查詢提供高效的計算資源，為實時數(shù)據(jù)處理提供保障。

2.2 實時流式計算分析

利用大數(shù)據(jù)中的流式計算組件，如storm、spark stream ing等基于內(nèi)存的計算框架[6-7]實現(xiàn)（準(zhǔn)）實時數(shù)據(jù)更新和統(tǒng)計，解決目前對統(tǒng)計實時性要求較高而計算資源不足以支持的現(xiàn)狀，實現(xiàn)在小時、分鐘甚至是秒級別完成大量數(shù)據(jù)的計算過程[8]。

2.3 大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)

數(shù)據(jù)展現(xiàn)，通過可視化技術(shù)使數(shù)據(jù)形象化，從而激發(fā)人的形象思維。采用大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，針對不同業(yè)務(wù)特點采用不同的方式進行，有助于找出數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律，從而為運營管理、業(yè)務(wù)決策等提供依據(jù)[9]。采用的可視化圖像類型主要包括折線（面積）圖、柱狀（條形）圖、散點（氣泡）圖、K線圖、餅（圓環(huán)）圖、雷達(dá)（面積）圖、和弦圖、力導(dǎo)向布局圖、地圖、儀表盤、漏斗圖、事件河流圖和混搭等。另外，使用動態(tài)的圖形和圖像結(jié)果，用于實時預(yù)警、流程監(jiān)控和趨勢對比分析等業(yè)務(wù)場景。

3 鐵路新一代客票系統(tǒng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新

鐵路新一代客票系統(tǒng)在建設(shè)和運營過程中，圍繞票額預(yù)分、鐵路旅客畫像和可視化分析等業(yè)務(wù)場景開展了深入研究。

圖1 鐵路客運大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)

3.1 票額智能預(yù)分

由于鐵路運力資源分配受限較多、停站方案復(fù)雜、鐵路票額始發(fā)集中管理，導(dǎo)致旅客需求與運能的匹配情況不易掌握，因此，要求新一代客票系統(tǒng)自預(yù)售之日起，保證始發(fā)長途票額分配合理，兼顧沿途需求，保障中間站的旅客發(fā)送，充分提高中間站組織客流的積極性，達(dá)到票額管理合理化、科學(xué)化、趟車效益增加的目的[10]。票額智能預(yù)分是以最大程度有效利用運能、滿足旅客出行需求為目標(biāo)而構(gòu)建的客運票額優(yōu)化組織與管理的創(chuàng)新管理模式，其基本思路是在鐵路有限運力條件下，以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以列車運行圖為約束，按列車席別，對起終點間（OD）客流進行需求預(yù)測，生成列車席位預(yù)分方案，并根據(jù)客流波動的規(guī)律對票額進行實時調(diào)整，其流程如圖2所示。票額智能預(yù)分對各鐵路客運企業(yè)運輸組織實現(xiàn)挖潛提效、精細(xì)化管理起到了關(guān)鍵作用。

圖2 票額智能預(yù)分流程

3.1.1 OD客流預(yù)測

來自鐵路新一代客票系統(tǒng)的多個渠道的售票歷史數(shù)據(jù)通過傳輸、復(fù)制等數(shù)據(jù)同步技術(shù)進入到鐵路總公司營銷系統(tǒng)，形成所需分析的數(shù)據(jù)源，通過ETL裝載進入鐵路客運大數(shù)據(jù)平臺，在營銷系統(tǒng)的客流預(yù)測子系統(tǒng)中進行預(yù)測[11]。由于票額預(yù)分所需的OD客流預(yù)測目標(biāo)需要精細(xì)化到每趟車的OD客流，而鐵路旅客上下車客流受多種因素影響，尤其是對于客流量較小的車站隨機性很強，屬于大尺度空間下的小樣本預(yù)測難題。客流預(yù)測子系統(tǒng)采用長期客流預(yù)測、短期客流預(yù)測以及車票預(yù)售過程中的動態(tài)預(yù)測相結(jié)合的方法，結(jié)合同比、環(huán)比、節(jié)假日規(guī)律性波動以及當(dāng)前預(yù)售情況，較好地解決了該預(yù)測難題。目前，平峰期每天預(yù)測約12萬多個區(qū)間，高峰期可達(dá)13萬多個區(qū)間。

3.1.2 預(yù)分方案生成與執(zhí)行

客流預(yù)測子系統(tǒng)產(chǎn)生的預(yù)測數(shù)據(jù)進入票額預(yù)分執(zhí)行子系統(tǒng)，票額預(yù)分執(zhí)行子系統(tǒng)形成預(yù)分方案，下發(fā)到各鐵路局集團公司（簡稱：鐵路局）。預(yù)分方案通過票額預(yù)分執(zhí)行子系統(tǒng)作用于席位庫，對生成的初始票額進行預(yù)分，各鐵路局通過票額預(yù)分優(yōu)化子系統(tǒng)對預(yù)分效果進行實時反饋，形成優(yōu)化方案，供鐵路局客運決策者進行調(diào)整，實現(xiàn)智能調(diào)整。

3.1.3 實時動態(tài)調(diào)整

為適應(yīng)動車組列車的公交化開行和售票組織策略的動態(tài)調(diào)整，進一步提高訂票記錄和可售能力獲取的實時性，鐵路新一代客票系統(tǒng)采用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫技術(shù)研究了可售能力的敏捷獲取方法，以實現(xiàn)對票額預(yù)分情況的動態(tài)調(diào)整?；?2306余票查詢集群定義余票批量調(diào)用W ebService 接口，設(shè)置邏輯上的余票快照應(yīng)用服務(wù)器，在監(jiān)控車次定義表中定義需要監(jiān)控的車次，包括所有的購票區(qū)間及席別，應(yīng)用服務(wù)器每隔一段時間向查詢接口發(fā)出一次所有定義表中已定義車次的采樣請求，由于車次較多，采用并發(fā)任務(wù)執(zhí)行。監(jiān)控車次定義表由工作流定時更新，不斷新增新開的車次，取消已經(jīng)停開的車次，并將車次加入預(yù)先設(shè)置好的并行分組，采樣結(jié)果存入大數(shù)據(jù)分析平臺。在鐵路局級客票系統(tǒng)設(shè)置席位庫觸發(fā)器，將訂票信息實時采集到本地，結(jié)合初始預(yù)分席位生成席位存量，席位存量存入大數(shù)據(jù)分析平臺，以供其他系統(tǒng)分析使用。

智能票額預(yù)分實施以來，列車效益得到了較好的提升，其中，京滬高鐵和武廣高鐵全線發(fā)送量分別提升了2%和0.3%，收入分別提升10.4%和4.8%，客座率分別提升7.9%和10.6%。

3.2 鐵路旅客用戶畫像

用戶畫像即通過對匯聚的海量用戶數(shù)據(jù)執(zhí)行不同的數(shù)據(jù)維度分析，進行用戶信息標(biāo)簽化，形成每個用戶的特征標(biāo)簽集合，對外提供基于用戶特征標(biāo)簽的數(shù)據(jù)服務(wù)的過程。鐵路旅客用戶畫像系統(tǒng)是利用鐵路旅客出行和交易信息，推導(dǎo)出用戶的人口屬性、行為偏好等語義標(biāo)簽，為深度利用這些信息、提供更好的出現(xiàn)服務(wù)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

3.2.1 用戶畫像系統(tǒng)構(gòu)建

鐵路旅客用戶畫像系統(tǒng)架構(gòu)如圖3所示。利用Hadoop、Hive、Elastic Search、Hbase等大數(shù)據(jù)框架及組件對旅客的購票行為、支付行為等進行深入分析；分布式文件系統(tǒng)（HDFS）用于存儲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與用戶標(biāo)簽屬性數(shù)據(jù)； Hive用于統(tǒng)計分析用戶標(biāo)簽屬性；Elastic Search用于快速搜索用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)。采用SpringMVC、M yBatis、Bootstrap、echart等架構(gòu)開發(fā)系統(tǒng)管理界面，系統(tǒng)元數(shù)據(jù)統(tǒng)一存放在PostgreSQL數(shù)據(jù)庫中。

圖3 鐵路旅客用戶畫像系統(tǒng)架構(gòu)

3.2.2 用戶畫像系統(tǒng)應(yīng)用

基于目前鐵路客運數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，鐵路旅客用戶畫像系統(tǒng)可完成下述幾個方面的應(yīng)用：通過對旅客所購車票信息的分析，可得到旅客成分結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品選擇行為、購票行為、旅行行為等方面信息。

（1）旅客群體分析

旅客群體分析是指旅客成分結(jié)構(gòu)，主要包括性別比例、旅客區(qū)域（城市）比例、各年齡段比例、各票種的比例，可用于區(qū)分購票人群和推算消費偏好。

（2）旅客購票行為分析

產(chǎn)品選擇行為包括旅客常選擇的列車類型、鋪別和席別、票價區(qū)間、乘車?yán)锍谭治?、列車開點到點、列車擔(dān)當(dāng)企業(yè)等偏好，用于指導(dǎo)運輸企業(yè)設(shè)計客運產(chǎn)品。

交易行為分析包括購票渠道、是否需要互聯(lián)網(wǎng)換票、取票、自助售票習(xí)慣、支付方式、預(yù)售規(guī)律、通票、聯(lián)程、往返票分析、退票時間規(guī)律、改簽時間規(guī)律、改簽分類分析等，用于指導(dǎo)運輸企業(yè)制定鐵路銷售策略。

（3）旅客出行行為分析

按旅客出行目的分析：通過設(shè)計合理的模型進行評判，將出行目的分為旅游、商務(wù)、公務(wù)、探親、民工、學(xué)生、通勤職工等；按旅客出行頻度分析：按出行次數(shù)對旅客進行分群分析，得到潛在的常旅客用戶；按旅客出行范圍分析：按行政區(qū)劃進行出行范圍分析，如省內(nèi)客流、省間客流；按旅客出行行程分析：按旅客出行行程進行分析，由聚類模型分析得到旅客行程的合理劃分。

（4）精準(zhǔn)營銷

通過對旅客群體、購票和出行行為的分析，可以發(fā)現(xiàn)需要重點關(guān)注的旅客，從而進行產(chǎn)品推薦或者個性化服務(wù)，提升旅客出行體驗。鐵路旅客用戶畫像系統(tǒng)，為旅客建立了人口屬性、出行行為、交易行為等多維度的標(biāo)簽，通過對多維度標(biāo)簽的篩選、聚類，找出符合要求的特定人群，然后在推薦平臺為人群制定對應(yīng)的營銷策略，并利用廣告平臺實現(xiàn)對用戶群體的精準(zhǔn)營銷[12]。基于鐵路旅客用戶畫像數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)利用Elastic search 組合和聚合搜索能力，提供快速的標(biāo)簽篩選能力，在此基礎(chǔ)上利用機器學(xué)習(xí)算法—基于用戶的協(xié)同過濾算法，根據(jù)用戶的偏好實現(xiàn)用戶聚類，即將相似度較高的用戶分為一個群體，在用戶訪問時進行信息的推送，從而實現(xiàn)產(chǎn)品的精準(zhǔn)推薦。

鐵路旅客用戶畫像系統(tǒng)的建立填補了鐵路客運信息化的一項空白，通過對鐵路用戶的行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等信息進行采集、加工和分析，形成用戶精準(zhǔn)畫像數(shù)據(jù)，支撐精準(zhǔn)廣告投放和精準(zhǔn)服務(wù)推薦，為用戶提供更加個性化、更好的社會化服務(wù)，有利于鐵路部門提升客戶服務(wù)能力、提高信息資源收益和核心競爭力。

3.3 鐵路客運運營支撐

近年來，借助大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)提升輔助決策的水平，強化了相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的實時統(tǒng)計和展現(xiàn)，同時，借助各種銷售渠道不斷豐富客流調(diào)查的范圍和調(diào)查內(nèi)容，同步優(yōu)化和完善了客流預(yù)測功能，加強票額預(yù)警監(jiān)控，分析售票組織策略，調(diào)整票額分配建議，測算趟車經(jīng)濟效益，為鐵路運輸組織、運力調(diào)配、客流分析、開行方案制定、運行圖優(yōu)化等提供了有力的支撐。

3.3.1 客流分析與預(yù)測

客流分析是以客票交易數(shù)據(jù)、運能利用數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源，按日期、列車、方向、區(qū)域（省、局、段、站）、列車等級、席別、票種、渠道等不同類別對售票存根、席位庫數(shù)據(jù)進行加工處理，為鐵路總公司、鐵路局、站段（含客運段）三級用戶提供對客票發(fā)售、客流情況、票額利用以及各渠道銷售情況等進行統(tǒng)計和分析的結(jié)果。

客流預(yù)測是以交易數(shù)據(jù)、客流調(diào)查數(shù)據(jù)、購票請求數(shù)據(jù)、客流影響因素等為依據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘中的相關(guān)技術(shù)，如分類與預(yù)測方法、聚類方法、時間序列方法等，對未來不同時間范圍內(nèi)（如年度、預(yù)售期內(nèi)、特定節(jié)假日等）、不同粒度（如全路、指定鐵路局、指定車站、指定車次、指定OD等）的客流變化趨勢、不同客流特點（既有線、高鐵、城際等）進行預(yù)測，為產(chǎn)品設(shè)計與調(diào)整、收益管理等各項營銷決策任務(wù)提供依據(jù)。系統(tǒng)可實現(xiàn)總量預(yù)測、假日預(yù)測、客流成分與趨勢預(yù)測、專項預(yù)測。在研究過程中，建立了增長率模型、四階段法模型等適用于鐵路客流情況分析的預(yù)測模型，實現(xiàn)了對未來客流量的高精度預(yù)測[13]。

3.3.2 開行方案制定

鐵路新一代客票系統(tǒng)以客流分析和預(yù)測的結(jié)果為依據(jù)，結(jié)合對歷史數(shù)據(jù)的分析和專家經(jīng)驗，為鐵路總公司、各鐵路局進行開行方案的輔助制定。

（1）圖定開行方案輔助編制

針對圖定列車開行方案，在對既有列車客流分析及預(yù)測的基礎(chǔ)上，為新增列車提供決策依據(jù)和模擬評估，對既有列車開行周期、運行區(qū)間、徑路、停站、編組、運行時段等提出調(diào)整建議，為建立基于收益評估的客運列車退出機制提供數(shù)據(jù)支撐。根據(jù)既有線、高鐵和城際等不同類型列車，提供適合其各自特點的輔助編制流程[14]。

（2）臨客開行方案輔助編制

為滿足春運、暑運、節(jié)假日臨時旅客列車開行方案編制的業(yè)務(wù)需要，結(jié)合運能配置與客流預(yù)測結(jié)果，對臨客的開行時間、等級、編組等提出建議。

3.3.3 運行圖優(yōu)化

短期運力調(diào)整建議。在現(xiàn)行開行方案的基礎(chǔ)上，針對近期的客流特征和票額預(yù)售情況，提出短期內(nèi)運力調(diào)整的建議，如加掛、甩車、換掛、臥代座、動車重聯(lián)及減編等，適應(yīng)客流需求。

使用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)將客票數(shù)據(jù)賦予表現(xiàn)力，使客運企業(yè)決策者能夠直觀感受到運營中存在的問題[15]?；诼每桶l(fā)送量、席位利用等指標(biāo)對當(dāng)前運行圖進行鐵路客流數(shù)據(jù)的可視化，了解客票系統(tǒng)的宏觀運行情況，可直接反映運能和客流匹配的程度，為運行圖優(yōu)化提供重要依據(jù)。

4 結(jié)束語

鐵路新一代客票系統(tǒng)建設(shè)和運營，積累了大量的系統(tǒng)運行、業(yè)務(wù)運營等數(shù)據(jù)，融合采集、存儲、處理、共享、可視化及數(shù)據(jù)安全的大數(shù)據(jù)技術(shù)。在鐵路數(shù)據(jù)服務(wù)平臺的基礎(chǔ)上，構(gòu)建鐵路客運大數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)了票額智能預(yù)分、鐵路旅客畫像、客運運營支撐等大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新。未來，將繼續(xù)圍繞“客運提質(zhì)”計劃，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)處理、挖掘、增值等環(huán)節(jié)的模型、算法，構(gòu)建鐵路客運大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈，支撐鐵路客運的創(chuàng)新發(fā)展，可在如下幾個方面進行進一步研究：

（1）基于鐵路客運大數(shù)據(jù)平臺，擴展大數(shù)據(jù)在鐵路客運業(yè)務(wù)的應(yīng)用范圍，重點圍繞運輸能力和運輸組織優(yōu)化，市場監(jiān)測，收益管理，精準(zhǔn)營銷，售票組織監(jiān)控、預(yù)警、調(diào)整以及風(fēng)險防控等應(yīng)用領(lǐng)域開展研究，加快鐵路客運數(shù)據(jù)內(nèi)在價值的轉(zhuǎn)化，使其成為鐵路客運發(fā)展的生產(chǎn)力。

（2）積極開展大數(shù)據(jù)在鐵路客運延伸領(lǐng)域的應(yīng)用，實現(xiàn)接送站、餐飲、旅游、租車、酒店等客運延伸服務(wù)產(chǎn)品的智能推薦和精準(zhǔn)服務(wù)，創(chuàng)新產(chǎn)品服務(wù)設(shè)計以滿足旅客不同層次的需要，并提供聚合信息服務(wù)，發(fā)展出行新業(yè)態(tài)產(chǎn)品，提升鐵路旅客出行體驗。

（3）構(gòu)建交通大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)生態(tài)圈，推動行業(yè)互連互通及數(shù)據(jù)共享，構(gòu)建無縫化的旅客聯(lián)運體系，推進各運輸方式間的聯(lián)程聯(lián)運和智能協(xié)同調(diào)度，優(yōu)化運輸資源配置，為公眾提供更加優(yōu)質(zhì)、便捷和高效的智慧出行服務(wù)。