国民经济的不断发展促进人民生活水平的持续提升，群众在出行方面的需求和消费理念也发生了巨大的变化。

铁路客运作为国民重要运输方式，随着高铁和动车的发展，因其便利性和舒适性，在五一、国庆、春节等重大节假日期间，受到了旅客们的青睐。

对于铁路运输企业而言，如何基于大数据和人工智能的手段，建立科学灵活的运输组织方案，为旅客出行的高峰客流合理调配运能成为了首要研究的专题。

铁路运输的科学的决策离不开大量运输数据和关键指标的分析与智能预测picacg哔咔官网入口。

本期案例解读，带您了解数果智能如何利用数智云产品，帮助铁路运输企业探索节假日旅客发送量指标的变化规律，利用机器学习和模型预测的方式，帮助运输业务部门制定出科学有效的运输组织方案，提高运输生产效率！

我国铁路发展秉持着客货并重、客货共运的原则，尽管近年来高铁网络得到了快速拓展，但其覆盖仍然有限。

与此同时，低收入旅客群体仍倾向于选择普速列车出行。这造成客运与货运之间的竞争问题长期存在。

自1997年开始，我国铁路已实施六次大规模提速，带来运力增加和运输效率提升的同时，也在一定程度上对运输安全和铁路企业的综合运营能力提出了更高要求。

主要城市和热门旅游区域节假日期间成为铁路运输客流的高度聚集地，由此带来高峰时段的挤压和运力紧张。

与之相反，偏远地区和相对滞后的城市平日里往往面临客流稀缺的局面，甚至出现运力浪费的情况。

业务现状总结

借助大数据和人工智能技术，对运输数据进行深入分析，揭示节假日旅客出行规律，精准预测旅客发送量，从而提前制定运输计划并协调运力，增开临时列车等，已成为客户最紧迫的业务需求之一！

通过对客户业务的深入分析，我们发现了数据管理系统中存在几个问题点：

中国传统的节假日可能会因为每年不同的调休政策或规定而发生变化；中国采用的独特农历历法，也导致每年节假日的实际时间发生变化。

从而导致旅客出行的时段和强度产生不同寻常的波动，这种变化使得运输需求在不同报告期和基期之间呈现出明显的差异，无法按照传统的方法直接进行比对。

统计口径的不一致性，源于铁路建设的高速发展。新的站段不断投入使用，而已有的站段也可能因合并或拆分而产生变化，这导致前后机构或部门之间的数据上报和定义存在差异。

同时，由于运输政策、规定或铁路统计标准的不断更新，同一指标的历史数据也可能出现口径不一致的情况

目前铁路运输相关数据仍由统计部门通过采集和归档，制作成传统的 Excel 表格用于内部交流和分发。

然而，这种方式缺少直观生动的可视化工具，无法利用各种组件形象地呈现数据。

此外，也不能根据业务人员的需求对数据进行切割、组合，从而按照不同指标和维度来创建图形化的自由探索和分析。

综合数果智能研发的数智云系列产品，我们给出了以下解决方案：

我们可以采取配置节假日时间区间的方法来解决报告期和基期无法对比的问题。通过设定一个节假日字典，我们能够在阈值设置工具中选择相应的日期，从而确定节假日周期。

以春节为例，我们可以设定农历年三十前十五日至后二十五日作为春节假期，例如在2023年春节期间，只需选定开始日期为“2023-01-07”，结束日期为“2023-02-15”，每一年都可以根据不同的节假日日期，配置对应的区间。

这样的配置能够有效地解决时期不一致的问题，使得报告期与基期得以可靠比较。

我们可以通过指标构建工具来应对历史数据口径不一致的情况。支持在指标的口径定义中配置不同时间段的指标口径，还能通过发布口径来统一输出指标数据。

例如，我们可以设定2019年12月31日之前使用“国铁含控股”口径，而从2020年1月1日起采用“国家铁路”口径。

这样，在查询指标数据时，系统会根据时间自动展示相应时间段的指标数据口径，这样的做法有助于确保指标数据分析时的一致性和准确性。

为解决分析数据可视化和辅助智能决策的问题，我们可以利用智能指标管理平台的多维分析模块。

首先，在指标选择中选取“旅客发送量”，并在指标属性中选择“基期”picacg哔咔官网入口。随后，设定本期时间为“2023-01-07”至“2023-02-15”，基期时间为“2022-01-17”至“2022-02-25”。最后，在图表样式中选择“一维折线图”。

点击查询以后，系统会自动将本期与基期对应的趋势情况以趋势图的方式进行展示。

同时，可以通过预先设定的节假日字典，使系统能够自动匹配节假日周期并在图表中进行标识，提供更直观的数据分析体验，为用户呈现更具信息价值的结果。

比如对于当前暑运情况的预测分析，如下图所示：

蓝色线是本期的数据，绿色线是基期的数据，橙色线是系统结合海量历史数据模拟的智能预测数据，依据橙色线的走向即可推测出未来几天旅客发送量指标的走向。

系统的多维分析模块还提供了第三方图表接入功能，自带丰富的图形图表组件库。除了趋势图外，用户还可以根据实际需求生成多种维度的表格和柱状图等。

例如用户以【车站】作为维度进行分析，下图展示每个车站的旅客发送量情况。

趋势图能够直观地展现节假日的变化趋势；柱状图则方便用户对比各运输企业和站段的情况；明细表格的存在便于用户查询特定指标数据。

此外，多维分析工具还融入了数据下钻的功能，用户可以通过点击柱状图，直接下钻到特定单位的趋势情况，从而更加深入地梳理和分析数据。

举个例子，我们可以查看某个特定车站在暑运期间的旅客发送量情况，如下图所示：

点击上图中某个车站，即可看到这个车站的旅客发送趋势如下图所示：

通过历史数据分析，结合人工智能预测模型构建，能够精准捕捉节假日客流趋势，为运输计划提供更精准的依据。

这有助于提前分配和调度运力资源，避免高峰时段运力不足的问题。

透过多维站点数据分析，发现短期内旅客流向规律，提升短期预测的准确性。

这将协助客运部门在节假日前及时调整资源，确保旅客出行的安全与舒适

数智云产品的全面部署和应用，简化了数据分析的复杂性，实现了业务人员日常自助多维数据分析。

简单易用的用户友好界面设计使得非专业人员也能轻松上手，进行高效的数据分析，减少对专业技术门槛要求。

来自数果智能自主研发的大数据和人工智能前沿技术在铁路领域的有效应用，显著提升了运输生产的效率，智能预测帮助铁路运输业务改进，节假日客流规律探索和分析预测方面取得更佳成果！

本期案例解读就到这里，更多精彩内容，欢迎访问数果智能官网！

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