基于大數據技術的鐵路運輸統計研究

王卓 韓昌 趙文強

摘要：隨著經濟發展和社會進步，人們進入大數據時代，我國鐵路發展迅猛，鐵路運輸需求日益增長。鐵路運輸統計對鐵路運輸決策和鐵路運輸生產具有重大指導意義，而傳統的鐵路運輸統計方法存在著不足，已不能滿足日益增長的運輸需求。在此基礎上，對應用大數據技術的鐵路統計的重要性和特點進行分析，并給出了幾點基于大數據技術的鐵路統計發展策略，希望對鐵路運輸統計工作提供參考。

關鍵詞：鐵路統計;大數據;數據挖掘;發展策略;十八點統計

中圖分類號：TP311 ?文獻標識碼：A??文章編號：1671-2064（2019）16-0000-00

0引言

近年來，隨著科技的進步以及更多成熟技術的應用，鐵路運輸行業取得了飛速發展，鐵路客貨運量不斷增長，鐵路旅行速度不斷加快，鐵路服務水平日益提高。鐵路運輸統計在鐵路發展及現場工作中具有重要的參考價值，對提供科學的決策、處理緊急情況都具有重要的意義。然而，現有的鐵路運輸統計方法存在一定的不足，數據更新較慢，反饋不夠及時，已經逐漸不能滿足鐵路運輸行業日益增長的需求。大數據技術近年來取得飛速發展，在社會生活的各個領域已經得到了十分廣泛的應用，極大地促進了科技和社會的進步。因此，將大數據技術應用到鐵路運輸統計中，對鐵路運輸統計的進步具有重大作用。

1鐵路統計現狀

為了及時地讓運輸現場生產部門及相關領導機關了解運輸指標完成情況和運輸生產的進度，各運輸站段等基層單位的統計室在每天十八點向鐵路局匯報，鐵路局了解相關情況，進行匯總，進行下一步決策，并匯報給上級統計部門，這稱為“十八點統計”^?[1]。一直以來，鐵路運輸統計與分析工作在鐵路運輸管理中發揮著重要作用。

1.1鐵路運輸統計分析的內容

1.1.1實時監控運輸指標

十八點統計中，最基礎的工作就是收集信息和數據。在具體工作中，每天例行會議上統計人員獲取當天運輸工作的數據。通過獲取裝卸車、運量等指標數據，一方面分析它們是否達到了既定要求，還要找出工作中出現的問題及其出現的原因。此外，在統計工作中，工作人員必須對運輸生產工作的質量進行全天候的監督，發現問題后要及時處理。

1.1.2對統計工作進行基礎管理

基礎管理，很大程度上是對統計工作部門自身的管理，有效的基礎管理是統計工作正常進行的有效保障。例如，在工作中，優化和完善現行組織的架構，以此明確各個部門及其工作人員的職責。此外，成立專業化的運輸生產分析部門，提高統計部門的分析能力，進一步強化對運輸生產工作的指導和管理作用，保障十八點工作的順利進行。

1.1.3分析影響運輸生產的因素

在統計工作中，統計人員除了收集并分析當天得到的指標數據之外，還要分析近一段時間以來影響運輸任務完成的各種因素，并在此基礎上探尋這些因素對運輸生產產生影響的根本原因，在經過分析之后提出科學合理的，解決運輸問題、提高運營效率的有關意見。

1.1.4實時分析運輸任務完成情況

在十八點統計工作中，統計人員必須全天候的實時分析運輸任務完成狀況。只有保質保量的完成實時監控分析工作，才能及時發現運輸生產過程中存在的問題，并找到相應的整改優化措施，提高運營效率，避免運輸事故，同時還可以掌握運輸任務的完成情況，對下一步生產計劃制定提供依據。

1.2傳統鐵路統計存在的問題

1.2.1統計模式不合理

在現行鐵路統計工作中實行報表逐級上報制，指標數據從基層車站到路局再到鐵總逐級上報，之后再逐級向下下達確認。在這種工作模式下，信息的傳遞過程具有非常嚴重的滯后性，運輸生產中出現的問題可能不能得到及時的解決。此外，在傳統的模式中，各個部門之間存在統計專業壁壘，不同的部門負責各自領域的統計工作，往往只重視到與自身相關的數據指標，卻往往會忽略其他數據反應出的問題，導致不能做出科學的決策。因此，突破專業壁壘，完善統計模式具有重要意義，將原始的“業務驅動”轉化為“數據驅動”。

1.2.2缺乏與國民經濟發展的聯系

鐵路經過近些年的發展與完善，已經形成了相對系統的指標體系，可以基本反映出鐵路運輸中的相關情況，但是往往缺乏與國民經濟發展的宏觀背景的聯系。鐵路是一種服務國家和社會的交通方式，經濟發展水平將會對其指標數據產生影響，鐵路運營狀況也會影響經濟水平。例如，就貨運來講，在2009年鐵路貨運量遭遇滯漲，在2010年至2011年之間出現大幅增長，這離不開全球金融危機和國家四萬億投資拉動的影響。若不能結合時代背景和經濟發展情況，會導致鐵路統計存在較大的局限性。

1.2.3統計數據分析較為薄弱

在現場得到的相關指標和統計數據，需要經過深度分析，發現運輸生產中存在的問題，并得出解決方案。然而，現場工作中，尤其是在基層站段，數據的分析主要依靠經驗和傳統方法，缺乏技術手段，對數據的挖掘和分析不夠徹底，從而導致不能夠發現更深層次的問題，這不僅是對勞力的浪費，而且極大的降低了運輸效率，也不利于做出正確的決策。因此，學習更為先進的技術手段進行指標數據的分析非常有必要。

2大數據技術下的鐵路統計

2.1大數據對鐵路統計的重要性

鐵路統計是鐵路運營生產、鐵路運輸決策的重大依據，對保障完成鐵路運輸生產任務、提高鐵路運營效益非常重要。而在目前的鐵路統計工作中，工作模式比較落后，基本為“十八點統計”法。當前有部分鐵路局使用了“Business Object”等管理信息系統，其統計質量雖然有了一定程度的提高，但是依然不盡如人意，數據來源具有很大的局限性，經常出現誤報、錯報，影響了運輸效率和運輸安全。

在大數據飛速發展的當下，大量的數據信息已經變成了一種非常重要的資源，這之中也包含了高價值的信息。大數據技術擁有強大的數據采集、整合、分析能力，可以為鐵路決策提供具體全面的數據支撐，最快的發現鐵路運輸生產中的問題，并給出解決方案。鐵路運輸統計想要獲得進一步的發展，就必須要順應時代潮流，在挖掘行業內部信息數據的同時，還要挖掘行業外部市場信息數據，綜合分析，提高統計水平。

2.2大數據技術下鐵路統計工作的特點

2.2.1統計效率高

在大數據技術下，計算機網絡將得到更為廣泛的應用。憑借其出色的計算能力和交互功能，在鐵路運輸統計中應用計算機網絡和大數據技術，可以有效的簡化統計流程，提高統計效率，減緩人們的工作壓力，降低工作量。與傳統的鐵路運輸統計工作相比，大數據技術使鐵路統計的速度和準確性都得到極大的提高。

2.2.2時效性高

大數據應用于鐵路統計中，將極大加快鐵路信息現代化建設進程，對于日常鐵路統計數據將建立專門數據庫，可以實現數據的快速存儲、共享和分析，并集中對收集到的數據進行匯總和整理，通過網絡平臺將詳細信息與總數據庫連接，為鐵路統計提供全面系統的數據信息。

2.2.3便捷性高

在大數據技術下，鐵路運輸部門對數據進行分析，可以直接利用計算機網絡平臺，從中獲取鐵路統計信息，并借助網絡平臺向用戶和社會公布各類統計信息，提高信息傳遞效率，增強信息的傳遞性和共享性，提高服務水平

2.3大數據技術下鐵路統計發展策略

2.3.1增強內部信息挖掘能力

首先，需要在原來的基礎上，繼續完善現有的鐵路統計指標體系，保證其系統性和整體性，并結合實際情況，完善各項指標數據，形成全面的數據指標分析體系。

此外，還應該深度挖掘鐵路運營數據，包括列車運行、客運售票、機車車輛維修、車底運用等數據，掌握其中的作用規律，提升鐵路運輸效率。

最后還可以對監測數據進行深度挖掘，確保運輸安全，提高運輸效率。通過挖掘列車運行數據及環境數據，構建智能化、自動化的安全監測和預警機制。經過近幾年的發展，鐵路在全路范圍內，建立了天氣、風速、軸溫、超偏載軌道衡等安全檢測系統^[4]，可以反饋大量有效的數據。對這些數據進行深入挖掘和分析，掌握在不同的環境條件和車體條件下列車的運行規律，進而保證在緊急情況下列車可以做出及時的預警和應對，最大可能的提高鐵路運輸安全性。

2.3.2深度挖掘外部市場信息數據

在當今社會發展中，合作變得越來越重要，對于鐵路來說尤為如此，必須要重視對外合作，開拓合作范圍，這有助于了解經濟社會發展的市場需求。隨著我國經濟增長速度由高速增長轉型為為中低速增長，經濟社會進入新常態，客貨運市場中旅客和貨主的選擇日益增多，市場競爭越來越激烈。

此外，還應當優化鐵路運輸產品，使其滿足社會發展的市場需要。比如，貨運方面，針對近年來大宗貨物運輸逐漸下降，快遞行業發展迅速，高附加值貨物占據越來越大的市場，因此可以適當的增加快捷貨車的開行對數，減少大宗貨物貨車開行對數，符合市場需求，提高運輸效益。

2.3.3科學處理數據，重視數據公開

鐵路與電子商務、互聯網有很大不同，作為傳統運輸行業，鐵路應用的決策性數據大多都是經過幾十年的發展不斷的積累總結出來的結構化、標準化運營數據，僅限用于鐵路行業的運營分析。而在大數據背景下，鐵路運營過程中產生的大量信息，對其深入挖掘，進而得出結果，做出決策。當數據量非常大時，做出一個正確的決策將變得非常困難，因此，采用相對直觀的方法，比如繪制二維或三維圖形，可以有效地幫助理清關系，幫助決策者理解數據之間的關聯性，減少無關因素對決策者的影響，集中精力解決主要矛盾。這樣不知提高了數據處理的效率，減少不必要的計算，也可以清晰的展示分析成果，將決策的焦點突出。同時，建立數據考核機制，確保應用數據的整體質量，不斷完善功能。

3結語

鐵路運輸統計對鐵路運營決策的有很大參考價值，也是衡量運輸生產活動的重要標準。隨著鐵路運輸需求不斷增加，鐵路運輸統計任務和需求日益增多，因此需要應用大數據技術，利用其強大的數據采集分析能力，提高數據統計效率，保證決策人員做出正確的鐵路運輸決策，促進鐵路事業的蓬勃發展。

參考文獻

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收稿日期：2019-07-19

作者簡介：王卓（1970—），女，吉林吉林人，本科，統計師，研究方向：鐵道運輸。