鐵路旅客購票分析系統的研究與實現

宋 超

（上海鐵路局 客運處，上海 200071）

目前，鐵路客票發售和預訂系統（簡稱客票系統）有較為強大的客運營銷系統，但是缺乏對旅客購票行為的分析，為此，基于客票系統開發了鐵路旅客購票分析系統（簡稱系統）。該系統分析鐵路旅客實際購票特性：購票時間、購票方式、購票地點、售票能力以及相互間的關系等，通過數據、圖表的展現，揭示旅客的購票行為特征。

1 系統總體設計

1.1 設計原則

1.1.1 完整性原則

為全面剖析旅客購票行為特征，須全面收集完整的旅客購票信息，包含各種售票方式、購票時間、購票地點和車票信息等，從而保證信息的完整性。

1.1.2 準確性原則

為準確把握旅客購票特性，采用模塊化過程設計，層層驗證數據的可靠性和準確性，確保展現數據和圖表的真實、準確。在數據處理過程中記錄處理日志，便于審核數據處理的全流程，防止數據在處理過程中的缺失。

1.1.3 靈活性原則

該來的總會來。11月19日，中國證監會對天成控股（600112.SH)及5名原高管下發行政處罰決定書：認定天成控股2017年1月25日發布的2016年度業績扭虧為盈公告與實際情況嚴重不符，構成虛假記載行為，對公司和當時責任人警告并罰款。

為直觀展現分析結果，可采用報表工具，以表格、圖形等方式展現各種數據項以及相互關系。用戶可以根據自己的需求，利用系統提供的模板制作各種形式的表格，也可以根據既有的報表，直接抽取所需要分析的對象。

1.1.4 獨立性原則

系統基于客票系統進行開發和實現，其數據源為客票系統的售票信息和其他基礎信息，但其數據處理、存儲和展現應自成一體，獨立運行。

1.2 系統架構

考慮到旅客購票分析系統的使用對象為客運專業人員,用戶數量有限,但具有分析數據量大、展現方式靈活等需求，因此系統采用C/S模式。系統利用既有客票營銷系統主機為服務器；為方便售票數據傳輸、轉換，降低系統開發的復雜度，數據庫采用既有客票系統的Sybase；為方便用戶接入和使用，系統網絡利用現有客票系統網絡設備，以TCP/IP為通信協議；為靈活展現分析結果，客戶端使用BO報表工具來開發模板、報表和圖形。其系統架構如圖1所示。

圖1 旅客購票分析系統架構

1.3 技術環境

硬件環境：HP Superdome服務器及HP存儲。

軟件環境：操作系統為HP Unix， 數據庫為SYBASE ASE 15，客戶端開發工具采用BusinessObjects。

2 系統功能設計

2.1 功能需求分析

為分析鐵路旅客實際購票特性，需要分析旅客的購票時間、購票方式、購票地點、購票頻率以及相互間的關系等，將這些特性與車站、列車以及時間段（日常、周末、黃金周等）結合起來，展現在不同運能與需求、不同區域、不同列車類型等情況下的旅客購票傾向性選擇。因此旅客的購票屬性要包含購票時間、購票方式、購票地點、車站信息、車次信息、乘車信息等內容，為此以客票系統的旅客購票信息、列車信息、車站信息等作為系統開發、分析的基礎和數據源。

2.2 功能設計

系統采用模塊化設計，包括數據采集、數據處理、數據分析、結果展現4個功能模塊。

2.2.1 數據采集

為提高數據的可靠性和準確性，系統設計了與客票系統的接口，抽取客票系統的售票、退票、改簽存根以及其他基礎信息，作為分析的數據源。

2.2.2 數據處理

根據需要分析的旅客購票特性，將售票、退票、改簽存根中數據項進行匯總、分類，分成以列車、車站、日期等屬性為分析對象的5類基礎數據庫。

2.2.3 數據分析

根據分析指標,對5個基礎數據庫進行細化計算、處理，直至達到數據直接展現的要求，并進行數據分類存儲。

2.2.4 結果展現

利用BO工具設計數據展現模板，將各數據項通過表格或圖表展現其大小及其相互間關系。

2.3 分析指標設計

（1）車站窗口售票能力分析。可以統計車站的“站區窗口”、“代售點”、“自助售票機”每日開窗數量、售票張數、平均張數等，從而分析車站窗口能力利用情況。

（2） 車站售票分布分析。可以統計車站的“窗口售票”、“電話訂票”、“互聯網”3種售票方式的售票數量，并可查看3種出票方式的出票數量。

（3）RSA車次售票分布分析。可統計各次列車的“電子客票”、“代售點”、“互聯網換票”、“自助售票機”等方式的售票數量以上車人數和客座率。

（4）車站售票時間和分布。可以統計各車站在各時間段內售票量分布；可以統計各車站、各售票方式、各列車類型的旅客預購車票時間分布；可以統計各車站、各售票方式、各列車類型的旅客平均購票時間。時間單位為30 min。

（5）列車售票時間。可以從“按車次和車站”、“按車站”、“售票模式”3個方面對旅客購票時間分布進行統計。時間單位為60 min。

3 應用效果

通過旅客購票分析系統的應用，實現對售票數據進行挖掘和分析，得到一些非常有價值的數據，使得上海鐵路局客運管理人員對旅客購票特性有了更深一步了解。

（1）在售票能力方面，可以一覽各車站售票能力利用情況，凸顯出代售點的售票分銷渠道作用不明顯，如表1所示。

表1 滬寧高鐵車站售票能力匯總表

（2）在預購時間上，得出平均購票時間、各預購時間段的預購分布，分別見表2和表3。

表2 平均時間（單位：h）

表3 各時間段的預購分布

通過對各車站在同一天不同時間段內售票量分布、各車次及售票方式預售分布等分析，展現出某些原先我們沒有意識到的旅客購票特性，對鐵路局和車站做好日常及高峰期的售票組織起著積極的指導作用。

4 結束語

該系統已應用于上海鐵路局日常的售票分析中，使客運管理部門能夠及時掌握各車站窗口、自助售票機、互聯網、電話訂票等售票情況，根據這些信息迅速對車站售票窗口和布局進行調整，實行彈性開窗售票機制，對指導車站做好高峰時期售票組織工作起著積極的作用。另外，通過該系統的數據分析，使得客運管理者首次認識到旅客購票傾向性選擇，為完善、優化售票組織提供了強有力的技術手段，也為全路客票系統的技術發展提供了數據基礎。

[1]王煒煒，賈新茹，徐東平，等.數據庫挖掘技術在鐵路客運營銷中的應用研究[M].北京：中國鐵道出版社，2005.

[2] 單杏花，汪建雄，王煒煒. 鐵路客運生產經營指標體系的構建方法研究[J].鐵路計算機應用，2012，21（9）.