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JetRail 高铁乘客数量分析

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简介：
本报告深入探讨了JetRail高铁系统的乘客流量模式和趋势，通过数据分析提供关于乘坐习惯、高峰时段及影响客流量因素的洞察。 JetRail 是一家高铁服务提供商，需要预测其旗下高铁在2014年9月至2015年3月的乘客数量。我们有从2012年8月到2014年8月的历史数据作为训练集，用于进行时间序列分析以完成这一预测任务。

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  • JetRail 高铁乘客数量分析
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    本报告深入探讨了JetRail高铁系统的乘客流量模式和趋势，通过数据分析提供关于乘坐习惯、高峰时段及影响客流量因素的洞察。 JetRail 是一家高铁服务提供商，需要预测其旗下高铁在2014年9月至2015年3月的乘客数量。我们有从2012年8月到2014年8月的历史数据作为训练集，用于进行时间序列分析以完成这一预测任务。
     
  • 地铁站乘客流量统计与分析
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    本项目聚焦于研究和分析城市地铁站点的客流量变化规律，通过大数据技术收集、处理海量数据，旨在为公共交通优化提供决策支持。 本段落基于西安地铁纺织城站的客流数据，运用统计仿真方法对该站点整年的客流特性、某日的具体客流情况以及单一乘客进出站行为进行了深入分析，并据此提出了对地铁规划、建设和运营服务的一系列建议。
     
  • 【数据共享】西安地铁乘客流量数据分析.pdf
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    本PDF文档深入分析了西安地铁乘客流量的数据，涵盖不同时间段、线路及站点的人流情况，并提出优化建议。适合城市交通规划者和研究者参考。 西安地铁客流人次数据获取与分析的方法包括：首先确定所需的数据时间段和具体的线路；然后通过官方渠道或相关数据库申请并获得数据；接着运用统计学方法和技术工具对收集到的乘客流量进行深入分析，以识别出行模式、高峰时段等关键信息。此类研究有助于优化公共交通资源配置和服务质量提升。
     
  • 202003地铁乘客流量.csv
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    该文件包含2020年3月某城市地铁每日乘客流量数据，可用于分析疫情期间乘客出行变化趋势。数据以CSV格式存储，便于导入数据分析软件进行处理。 2020年3月的地铁客流数据来源于地铁客流及运输研究阿牛的研究内容。
     
  • 2015年度上海地铁乘客数量
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    简介：本文分析了2015年上海地铁系统的乘客流量情况，提供了详细的数据和趋势报告，对于城市交通规划具有重要参考价值。 上海市地铁客流数据接近半个月的记录太大无法上传，请通过私信方式提供。
     
  • 地铁客流数据分析与station15的客流量预测
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    本研究聚焦于地铁系统中特定站点（station15）的客流量分析及未来趋势预测，结合大数据技术深入探究影响因素。 地铁因其强大的运输能力、高效的运行效率以及节能环保的特点而受到城市居民和建设运营部门的广泛欢迎。随着城市化进程加快及人口逐年增长，地铁系统面临越来越大的客流量压力，部分线路和站点经常出现拥堵情况，这不仅影响乘客的出行体验，还可能带来安全隐患。 为了改善这一状况，及时发布客流信息并采用智能管控与调度技术变得尤为重要。这些措施可以帮助乘客制定合理的出行计划，并协助运营部门更好地安排列车时刻表，从而有效避免拥挤现象，确保地铁系统的稳定运行。而准确预测客流量则是实现上述目标的基础和关键所在。
     
  • 北京地铁乘客数量分析（含Python爬虫及JS图表展示）-附带爬虫代码示例
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    本项目通过Python爬虫技术收集并分析北京地铁每日客流量数据，并使用JavaScript生成动态图表进行直观展示，适合对数据分析和Web开发感兴趣的读者学习。文中包含详细代码实例。 使用Python3爬取数据，并用ECharts绘制统计图。由于项目规模较小，直接将爬虫结果存入文件而非数据库中。当前的爬虫脚本仅用于获取昨天的数据，若需获取所有历史数据，则需要修改`get_flow_from_html()`函数： ```python def get_flow_from_html(html): # 根据页数调整年份 year = 2018 soup = bs(html, html.parser) work_list = soup.find_all(div, class_=work_list) data = work_list[0].find_all(li) for d in data: s = d.get_text() ``` 然后，可以通过循环实现多页数据的爬取： ```python page = 200 while page > 0: html = get_html(get_page_url(page)) get_flow_from_html(html) page -= 1 ``` 这段代码仅用于个人学习使用。
     
  • 基于大数据的全国主要城市地铁客流量分析
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    本研究运用大数据技术，深入分析了中国多个主要城市的地铁客流量数据，旨在揭示出行模式和高峰期规律，为城市交通规划提供科学依据。 基于大数据背景下的全国各大城市地铁客流量分析主要关注如何利用现代信息技术手段对海量数据进行深入挖掘与研究，以揭示不同城市的轨道交通系统在乘客流动方面的特点及规律，并为优化公共交通资源配置、提升服务质量和效率提供决策支持。通过综合运用统计学方法和机器学习算法等技术工具，可以有效识别出行模式的变化趋势以及影响因素，进而提出相应的改进建议。
     
  • Python地铁乘客流量分析系统_毕业设计_爬虫与数据可视化_论文_毕业论文.zip
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    本作品为一篇关于Python技术在地铁乘客流量数据分析中的应用研究的毕业设计。通过运用爬虫获取相关数据，并采用数据可视化手段展现其变化趋势，以辅助决策制定。研究成果已形成论文形式。 Python地铁客流量分析平台毕业设计包括爬虫与可视化内容的代码及论文资料，文件名为python地铁客流量分析平台_python毕业设计_爬虫可视化_论文_python_毕业论文.zip。
     
  • 深圳地铁大数据客流分析系统（SZ-Metro）
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    深圳地铁大数据客流分析系统（SZ-Metro）是一款专为深圳市轨道交通设计的数据分析平台，通过整合地铁运营数据，提供实时与历史客流统计、趋势预测等功能，助力优化线路规划及提升服务质量。 本项目借鉴了SZT-bigdata深圳地铁大数据客流分析系统，在数据处理部分进行了参考，并在原作者的框架下做了大量改动。原作者使用数据仓库模式进行查询和可视化取得了显著成果。由于时间和数据集规模（百万级）的原因，本人没有采用同样的技术路线，而是通过Flink完成数据清洗和聚合后，再利用Elasticsearch与Kibana的技术方案完成了客流信息、地铁收入、乘客车费、乘车区间以及乘车时间的查询及可视化工作。 在此基础上，使用Flink实现了各线路、站点和乘车区间的实时客流计算功能，并将结果写入Hbase中供下游业务进行查询。再次感谢原作者在技术上的贡献与启发。此外，原作者优秀的数仓建模和数据分析方法也已列入本人后续的学习计划之中。