交通大数据分析项目总体执行流程

揭秘出租车数据背后的城市脉搏！本项目基于Spark和MLlib技术，从时空双维度解析出租车订单数据：先通过探索性分析挖掘订单规律（如每小时/周/月趋势），再构建线性回归和随机森林模型预测车费（含降雪、湿度特征）同时利用Spark SQL和GeoPandas绘制机场车流热力图，实现从数据预处理（读取、清洗）到模型评估（统计可视化）的全流程闭环，为城市交通规划提供数据洞察。

交通大数据分析项目总体执行流程

• 数据读取与预处理
• 应用场景
  • 使用Spark SQL进行车流分析
    • 对纽约市出租车订单数据进行探索性分析
      • 探索性分析
    • 按照时间为单位进行订单统计
      • 一天每时订单统计
      • 一周每日订单统计
      • 一年每月订单统计
    • 使用GeoPandas
      • 绘制纽约市地图
      • 绘制NYC交通区域流量热力图
  • 机场场景分析
    • 车流分析
    • 以维度为单位
      • 时间维度
        • 对机场车流进行统计
        • 车流量统计结果进行可视化
      • 空间维度
        • 子主车流进行统计
        • 统计结果进行可视化
  • 运用MLlib进行车费预测模型构建并评估
    • 车费预测模型
      • 构建
      • 评估
    • 使用技术
      • MLlib
      • Spark
    • 模型
      • 线性回归模型
      • 随机森林模型
    • 流程
      • 车费预测模型
        • 构建
        • 评估
      • 建立降雪以及特征湿度特征
        • 降雪特征
        • 湿度特征
      • 选择特征
      • 构建线性回归模型
      • 线性回归模型评估
      • 构建随机森林模型
      • 随机森林模型评估
• 项目报告
  • 项目背景与目标
    • 背景
    • 目标
  • 使用Spark读取数据并进行数据预处理
    • 读取数据
    • 数据预处理
  • 出租车订单数据探索性分析
  • 机场场景的车流分析
  • 构建车费预测模型并进行评估
    • 车费预测模型
    • 评估
  • 项目总结与心得体会
    • 项目总结
    • 心得体会