公共交通数据要素赋能城市管理配套服务 建立商业数字新生态

　　发展城市公共交通，对于保障人民群众基本出行、推进以人为本的新型城镇化进程，实现双碳目标等都具有重要意义。城市公共交通行业在转型过程中面临如何更好地满足市民出行的舒适度、便捷度以及如何更好减轻公共交通运营补贴负担两大挑战。大连公共交通建设投资集团有限公司推动数据要素在公共交通行业的高水平应用，以公共交通电子票为媒介，利用站点运营数据为公交线网规划提供决策支撑，构建公共交通行业的“数据驱动新商业生态”。
 

　　一是融合处理海量内外部数据。企业自身采集数据包括线网数据、客流数据、公交实时到离站数据、用户行程数据。其中，公交出行客运数据约150万/日，地铁出行客运数据约70万/日，地铁进站客流量数据约60万/日；公交实时离到站数据约3亿/月；公交断面客运量约12万人次小时，地铁断面客运量约1.8万人次/小时，大连交通e出行APP注册量883万，明珠卡注册量400万。外部获取数据包括城市道路、普通公路、高速公路、出租汽车、网约车、港口客货运、铁路客运、民航客运数据，来自25个部门的交通数据共200项、超5000类目，数据量约1.8T，每年增长约为900G。外部采购数据包括行为偏好、商圈、消费、商业分布、出行行为、轨迹等。
 

　　二是数据湖技术整合多源数据。系统采用分布式架构，实现对多源异构交通数据的安全柔性管理。通过数据湖技术整合来自闸机、出行APP、运营商、支付平台的多源数据。通过数据归集及计算，融合处理内外部数据后，共提炼出场景标签100多个、媒体标签1000多个、用户画像标签数据3000多个。
 

　　三是多重机制保障数据安全。采用数据脱敏、加密、差分隐私、访问控制等多重安全机制，保障数据安全合规和用户隐私，支持数据的资源融合、重组，保障数据可信、可控、可靠。
 

　　四是公交数据驱动线网优化。结合乘客的电子票支付数据，以及公交站点信息、公交线路信息，通过起终点识别算法，对站点的客流量、乘降量、换乘量、满载量等数据进行统计分析，从而调整轨道站点周边公交线路，提升公交地铁接驳功能，优化调整公交行车作业计划，精准匹配公交到站时间与乘客地铁出站时间。通过对地铁客流走廊内的常规公交线路优化调整，降低重复度，提升单位运力的生产力价值，已累计优化公交线路46条，300米站点覆盖达到86.5%，500米覆盖率基本实现全覆盖，公交线路总长度减少81.75公里，地铁站周边150米与公交站点接驳实现全覆盖，2023年降低运营成本6400万元。
 

　　五是建立数据赋能的公共交通商业新生态。提供公共交通站点级精准用户画像、公共交通站点媒体精准投放、公共交通媒体资源分发、数据赋能公共交通招商决策、金融精准营销等应用场景。通过对客流量、用户基础画像、用户喜好、消费偏好等站点用户画像分析，实现公共交通商业资源整合、精准定位和营销，2023年广告及商业租赁收入较去年增加1.7亿元。