广州羊城通公交站点客流截面数据是一个关于广州市公共汽车乘坐情况的数据集，包括了主城区内各个公交站点在不同时间段的客流数据。此客流分析数据是基于羊城通在公交场景的应用数据进行模型计算与加工处理后得到的，其涵盖了广州市民的公交出行不同维度的数据情况，包括上、下车时间，以及不同客流类型的信息。使用这些数据，可以对广州市的公共交通使用情况有一个全面的了解，并且可以帮助交通规划部门进行更为精确的公交线路规划，提升公共交通的运行效率。同时，这些数据也可以为进一步的交通研究提供重要的数据支持。

一、数据加工：1.从羊城通公交卡系统收集包括乘车时间的乘客刷卡刷码交易数据作为站点客流数据的核心来源，辅以公交车线路基础数据信息及历史运营进出站数据信息。2.使用Apache Flink进行数据清洗，除去异常值和缺失值。同时，使用Flink的批处理和流处理功能进行数据预处理，进行分类、排序和分组等。二、数据处理模型：利用Apache Flink自带的机器学习库对清洗预处理过后的数据进行进一步的分析，应用聚类分析、回归分析等机器学习算法和模型，挖掘乘车数据与车路运行数据关联关系，并计算出实际乘车站点数据匹配关系，由此得到站点客流数据。三、适用的国家标准： 1.遵循《信息安全技术 个人信息安全规范》（GB/T 35273-2020）等相关标准，确保数据的合法合规使用。 2.对于数据存储和传输，遵循《信息安全技术 数据加密基本要求》（GB/T 32905-2016）等相关标准。四、匿名化与脱敏规则：乘车交易数据中涉及个人标识的信息，采用了匿名化技术来保护个人隐私。同时，我们会定期对数据进行审查，确保匿名措施的有效性。

1. 适用条件： （1）公交卡使用数据必须经过匿名化处理，不得包含任何个人识别信息。 （2）数据集合需要是在恰当的时间周期内得出的结果，以保证数据的时效性和相关性。 （3）分析应用需在确保数据安全和隐私的前提下执行。 2. 应用范围： （1）城市交通规划部门，用于优化公交线路配置和发车频率。 （2）公交公司，用以提升运营效率和乘客的服务体验。 （3）城市数据分析师，用于研究城市发展与公共交通的关系。 （4）政策制定者，用于制定相关公共交通支持政策。 3. 适用对象： （1）基于城市交通流量的研究机构。 （2）共享交通服务公司，进行需求预测和资源分配。 （3）城市规划和发展部门。 4. 主要可解决问题： （1）乘客高峰时段的识别，以调整公交服务间隔和车辆数量。 （2）了解乘客的出行模式和习惯，以优化路线规划。 （3）预测特殊事件或节假日对公交系统的影响，进行事前规划。 （4）支持可持续交通系统的设计，提高资源利用率和降低运营成本。

车站名称,出行日期,时间区段,客流方向,客流类型,客流数据 康王南路站,2024-4-1,08:20-08:30,上车,学生,20 文德路站,2024-4-1,09:00-09:10,下车,老人,24 新市墟站,2024-4-1,09:00-09:10,下车,二维码,42 附件下载

字段名称、数据类型、字段说明 车站名称 字符类型 公交车站名称 出行日期 字符类型 乘客出行日期 时间区段 字符类型 乘客出行时间段（每十分钟为刻度） 客流方向 字符类型 乘客为上车还是下车 客流类型 字符类型 乘客的类型，为老人、学生、还是普通用户 客流数据 数字类型 公交车站在乘客出行日期和时间区段的的统计