地铁大数据统计指标大全

大数据分析常用指标一、基础指标1.数据量：用以表示数据集的大小，通常以数据条目或文件大小来衡量。

2.统计量：包括均值、中位数、众数、标准差、方差等，用以描述数据的分布和集中度。

3.数据质量指标：包括数据完整性、准确性、一致性、唯一性等，用以评估数据的可信度和适用性。

二、关联性指标1.相关系数：用以衡量两个变量之间的关联程度，常用的有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。

2.协方差：衡量两个变量之间的总体相关性，能够表示变量之间的变动趋势是否一致。

3.相关分析：通过计算相关系数和协方差，来分析变量之间的相关性，并推断出可能存在的因果关系。

三、趋势性指标1.线性回归：通过拟合一条线来描述变量之间的线性关系，可以用于预测未来趋势。

2.移动平均：通过计算一段时间内的平均值，来平滑数据的波动，以便分析趋势。

3.时间序列分析：用于分析时间相关的数据，包括趋势分析、季节性分析、周期性分析等。

四、分类与预测指标1.分类准确率：通常使用混淆矩阵和准确率来评估分类模型的性能。

2.ROC曲线：用以评估二分类模型的质量，通过绘制真阳性率与假阳性率的曲线来表示模型在不同阈值下的分类效果。

3.回归预测误差：包括均方误差、平均绝对误差、相对平均误差等，用以衡量回归模型的预测精度。

五、群体分析指标1.聚类分析：用以将数据集中的对象划分成互不相交的群体，可以通过欧氏距离、马氏距离、余弦相似度等来度量对象之间的相似性。

2. 分类指标：用以衡量聚类结果的质量，包括轮廓系数、Davies-Bouldin指数、兰德系数等。

六、异常检测指标1.离群值检测：通过统计方法、聚类方法、基于模型的方法等来检测数据中的异常值。

2.异常度：用以度量数据点与其他数据点之间的差异性或离群程度，常用的方法有标准分数、箱线图等。

以上是大数据分析中的一些常用指标，不同类型的指标可以用来分析不同的问题和场景。

在实际应用中，根据具体需求和数据特征，选择合适的指标进行分析和评估，有助于发现数据中的规律、趋势和异常，提供有效的决策支持。

大数据统计的几个指标：MAU，DAU,DAUMAU最近在做一些社交SNS方面的数据分析工作，发现了一些与游戏运营相通的东西，社交游戏的某些指标和术语其实在大型的网游数据分析方面也可以使用。

本质上他们代表的含义是一致的，只是在表现和分析的角度上不同而已。

今天来说三个术语MAU，DAU，DAU/MAU。

本文综合了一些论坛博客的文章以及国外一些材料，不对或有歧义之处还请各位纠正和谅解。

MAU=Monthly Activited Users 月活跃用户应用在SNS社交游戏和大型网络游戏中，其含义表示在自统计之日算起一个月内登录过游戏的玩家总量。

DAU=Daily Activited Users 日活跃用户关于此数据，存在一定的争议，有的度量是把每日重复登录的用户也统计在内，但是这种情况下没有适当的代表游戏的真实数据水平。

另外一种度量方式是不计算重复登录的玩家，统计每日登录过游戏的玩家即可。

这两个目标可以衡量服务的衰退周期。

DAU/MAU用户活跃度指数衡量用户的黏性，留存率，游戏收益情况，这在社交游戏中使用率非常高，可以认定为用户活跃度指数，也就是用户的活跃度如何，理论上可以接受的风险值是0.2，也就是说当值低于0.2时，游戏的整体服务进入一个衰退的阶段，只不过这个衰退的阶段依据游戏本身的寿命还有长短之分。

当比值接近1时，那么用户很活跃，流失率低，黏性强。

DAU/MAU怎么解释来解释原理？我们假设MAU是不变的，如果DAU在增加，说明游戏对用户的口碑和黏性开始发生深度的交互作用，在每日登录游戏的用户规模越大，越逼近MAU的水平，那么就是说用户上线的天数和频率增加。

如果DAU下降，那么用户开始对游戏失去兴趣。

“MAU和DAU分别从宏观和微观角度对服务的用户黏性进行了权衡，也可以这么说，MAU更像战略层面的表征，DAU更像战术层面的表征。

”示例：如果一款游戏拥有50万DAU，100万MAU，那么比值是0.5，也就说玩家每月平均体验游戏时间为0.5*30=15天。

大数据分析常用指标大数据分析是近年来发展迅猛的数据科学领域，旨在通过从庞大的数据集中提取有价值的信息和洞察力，以支持决策和增强业务运营。

在大数据分析的过程中，使用各种指标来量化和评估数据的特性和关联性，从而帮助企业更好地理解和利用数据。

本文将介绍大数据分析中常用的几个重要指标。

1. 平均值（Mean）平均值是最简单和最常见的统计指标之一。

它是将所有数据点的值加起来，然后除以数据点的总数得到的值。

平均值可用于衡量数据集的中心趋势。

在大数据分析中，平均值可以用来评估业务指标，例如平均销售额、平均访问时间等。

2. 中位数（Median）中位数是将数据集中的值按升序排列，然后找到中间位置的值。

如果数据集中有偶数个数据点，中位数将是中间位置的两个数据点的平均值。

与平均值不同，中位数不受异常值的影响，更能反映数据的分布情况。

在大数据分析中，中位数常用于衡量数据的中心趋势，特别适用于面对异常值较多的情况。

3. 标准差（Standard Deviation）标准差是衡量数据的离散程度的指标。

它用于描述数据集中各个数据点与平均值之间的差异。

标准差越大，数据集的差异越大，反之亦然。

在大数据分析中，标准差可用于评估数据的稳定性和可靠性，也可以用于发现异常值。

4. 相关系数（Correlation Coefficient）相关系数是用来衡量两个变量之间的相关性的指标。

它的取值范围从-1到1，-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示没有相关性。

相关系数可以帮助我们理解数据之间的关系，并提供洞察力以支持决策和预测。

在大数据分析中，相关系数常用于研究市场趋势、客户行为等方面。

5. 百分位数（Percentile）百分位数是指将数据集按升序排列后，某个特定百分比所处的位置的值。

例如，第50百分位数就是中位数。

百分位数可以帮助我们了解数据集中不同百分比的值所处的位置，特别适用于处理大规模数据。

在大数据分析中，百分位数可用于了解市场分布、客户分群等情况。

城市地铁数据统计指标大全1.线网指标1.1运营线路条数定义：为运营列车设置的固定运营线路总条数。

单位：条。

计算方法：已对社会开通载客运营、独立命名的线路数量，包括试运营阶段的线路。

1.2线路运营长度定义：运营线路按始发站站中心至终点站站中心沿正线线中心测得的长度。

单位：公里。

计算方法：按照（CJ/T8-1999）规定方法计算，运营线路长度＝1/2(上行起点至终点里程＋下行起点至终点里程)，含非独立运营和命名的支线，不包括折返线、渡线、联络线、停车线、出入线、安全线的长度。

1.3网络运营长度定义：网络中各线路运营长度之和。

单位：公里。

计算方法：网络运营长度＝∑线路运营长度1.4网络运营长度增长率定义：本期网络运营长度与上期相比的增长比例。

单位：%。

计算方法：网络运营长度增长率=（本期网络运营长度－上期网络运营长度）/上期网络运营长度×100。

2.车站指标2.1线路车站数定义：运营线路上办理运营业务和为乘客提供服务的建筑设施和场所的数量。

单位：座。

计算方法：按独立命名线路统计的运营车站个数。

2.2换乘车站总数定义：运营线路交汇处具备从一条线路转乘到其他线路功能的车站数量。

单位：座。

计算方法：包括付费区换乘车站和非付费区换乘车站。

付费区换乘车站指在付费区内利用站台、站厅、通道等方式实现换乘的车站；非付费区换乘车站指同一票务系统站外换乘连续计费和非同一票务系统设有换乘设施的车站。

2线或2线以上换乘车站均只计作1座换乘站；共线运营线路，当连续共线车站超过2座时，只计作2座换乘站。

2.3网络车站总数定义：网络中各条运营线路的车站总数。

单位：座。

计算方法：网络中线路车站数之和，共线段运营车站只计1次。

2.4平均站间距定义：同一线路上两个相邻车站站中心间的平均距离。

单位：公里。

计算方法：平均站间距=线路运营长度/区间数3.客流指标3.1客运量3.1.1线路日均客运量定义：统计期内，线路日运送乘客总量的平均值。

城市地铁数据统计指标大全1.线网指标1.1运营线路条数定义：为运营列车设置的固定运营线路总条数。

单位：条。

计算方法：已对社会开通载客运营、独立命名的线路数量，包括试运营阶段的线路。

1.2线路运营长度定义：运营线路按始发站站中心至终点站站中心沿正线线中心测得的长度。

单位：公里。

计算方法：按照（CJ/T8-1999）规定方法计算，运营线路长度＝1/2(上行起点至终点里程＋下行起点至终点里程)，含非独立运营和命名的支线，不包括折返线、渡线、联络线、停车线、出入线、安全线的长度。

1.3网络运营长度定义：网络中各线路运营长度之和。

单位：公里。

计算方法：网络运营长度＝∑线路运营长度1.4网络运营长度增长率定义：本期网络运营长度与上期相比的增长比例。

单位：%。

计算方法：网络运营长度增长率=（本期网络运营长度－上期网络运营长度）/上期网络运营长度×100。

2.车站指标2.1线路车站数定义：运营线路上办理运营业务和为乘客提供服务的建筑设施和场所的数量。

单位：座。

计算方法：按独立命名线路统计的运营车站个数。

2.2换乘车站总数定义：运营线路交汇处具备从一条线路转乘到其他线路功能的车站数量。

单位：座。

计算方法：包括付费区换乘车站和非付费区换乘车站。

付费区换乘车站指在付费区内利用站台、站厅、通道等方式实现换乘的车站；非付费区换乘车站指同一票务系统站外换乘连续计费和非同一票务系统设有换乘设施的车站。

2线或2线以上换乘车站均只计作1座换乘站；共线运营线路，当连续共线车站超过2座时，只计作2座换乘站。

2.3网络车站总数定义：网络中各条运营线路的车站总数。

单位：座。

计算方法：网络中线路车站数之和，共线段运营车站只计1次。

2.4平均站间距定义：同一线路上两个相邻车站站中心间的平均距离。

单位：公里。

计算方法：平均站间距=线路运营长度/区间数3.客流指标3.1客运量3.1.1线路日均客运量定义：统计期内，线路日运送乘客总量的平均值。

第1篇一、引言随着城市化进程的加快，地铁作为城市公共交通的重要组成部分，其运营效率和服务质量直接关系到市民的出行体验和城市的整体发展。

本报告通过对某城市地铁的运营数据进行深入分析，旨在揭示地铁运营的现状、存在的问题以及改进建议。

二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某城市地铁公司提供的官方运营数据，包括每日客流量、列车运行时间、列车延误情况、站点客流分布等。

2. 数据处理为了确保数据的准确性和可比性，我们对原始数据进行了以下处理：（1）数据清洗：去除异常值和缺失值，保证数据质量。

（2）数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据集。

（3）数据标准化：对数据进行标准化处理，消除不同指标之间的量纲差异。

三、数据分析1. 客流量分析（1）总体客流量根据分析，该城市地铁每日客流量约为XX万人次，其中高峰时段客流量占比较大，达到XX万人次。

（2）客流分布通过对站点客流数据的分析，我们发现客流量较大的站点主要集中在市中心、商业区和交通枢纽附近。

其中，XX站、XX站、XX站等站点客流量较大，高峰时段客流量达到XX万人次。

2. 列车运行分析（1）列车运行时间根据数据分析，该城市地铁列车平均运行时间为XX分钟，其中XX号线运行时间最长，达到XX分钟。

（2）列车延误情况通过对列车延误数据的分析，我们发现XX号线、XX号线等线路的列车延误率较高，主要原因是信号系统故障、设备故障和人为因素。

3. 服务质量分析（1）乘客满意度通过对乘客满意度调查数据的分析，该城市地铁的乘客满意度达到XX%，其中XX站点、XX站点的乘客满意度较高。

（2）服务设施在服务设施方面，我们发现XX站点、XX站点的设施较为完善，能够满足乘客的基本需求。

四、问题与挑战1. 客流量增长与基础设施随着城市人口的增加和城市扩张，地铁客流量持续增长，对基础设施提出了更高的要求。

现有线路的运力已接近饱和，急需增加新的线路和车辆。

2. 列车延误与运营效率列车延误是影响乘客出行体验的重要因素。

统计学基本指标有哪些多选题大数据考试在进行数据分析时，经常会使用一些分析指标或术语。

这些指标或术语在多选题大数据考试帮助我们打开思路，通过多个角度对数据进行深度解读。

下面是数据统计分析常用的指标或术语。

1、平均数平均数一般指算术平均数。

算术平均数是指全部数据累加除以数据个数。

它是非常重要的基础性指标。

(1)几何平均数:适用于对比率数据的平均，并主要用于计算数据平均增长(变化)率。

(2)加权平均数:普通的算数平均数的权重相等，算数平均数是特殊的加权平均数(权重都是1)。

2、绝对数与相对数绝对数是反映客观现象总体在一定时间、地点条件下的总规模和总水平的综合性指标，如GDP。

此外，绝对数也可以表现在一定条件下数量的增减变化。

相对数是指两个有联系的指标对比计算得到的数值，它是用以反映事物性质发展变化趋势的指标。

其中：相对数=比较数值(比数)/基础数值(基数)比数：与基数对比的指标数值基数：对比标准的指标数值3、百分比与百分点百分比表示一个数是另一个数的百分之几的数，也叫百分率。

百分点是用以表达不同百分数之间的“算数差距"(即查)的单位。

用百分数表达其比例关系，用百分点表达其数值差距。

1个百分点即1%，表示构成的变动幅度不宜用百分数，而应该用百分点。

4、频数与频率频数是指一组数据中个别数据重复出现的次数。

频数是绝对数，频率是相对数。

5、比例与比率比例与比率都是相对数。

比例是指总体中各部分的数值占全部数值的比重，通常反映总体的构成和结构；而比率是指不同类别数值的对比，它反应的不是部分与整体之间的关系，而是一个整体中部分之间的关系。

这一指标经常会用在社会经济领域。

6、倍数与番数倍数与番数同属于相对数。

其中，倍数是一个数除以外一个数所得的商。

8、基线和峰值、极值分析峰值是指增长曲线的最高点(顶点),如我国总人口在2033年将达峰值15亿。

在数学上，拐点指改变曲线向上或向下方向的点，在统计学中指趋势开始改变的地方，出现拐点后的走势将保持基本稳定。

都市快轨交通·第34卷 第1期 2021年2月收稿日期: 2019-10-17 修回日期: 2019-12-17第一作者: 王健，男，硕士，处长，教授级高级工程师，主要从事城市轨道交通机电工程的研究。

基金项目: 南京地铁“十三五”工程专项科技项目(JS-D6-XY01-0000-1708)；交通运输部建设科技项目(2015318J33080)；江苏省重点研发计划(社会发展)项目(BE2016740)引用格式: 王健，徐炜，张宁，等. 南京地铁线网指挥中心大数据平台架构[J]. 都市快轨交通，2021，34(1)：138-143.WANG Jian, XU Wei, ZHANG Ning, et al. The big data platform architecture of Nanjing metro network control center[J]. Urban rapid rail transit, 2021, 34(1): 138-143.138机电工程URBAN RAPID RAIL TRANSITdoi: 10.3969/j.issn.1672-6073.2021.01.023南京地铁线网指挥中心大数据平台架构王 健1，徐 炜2，张 宁3，娄永梅4，朱 国5，章澜岚5（1. 南京地铁建设有限责任公司，南京 210024；2. 东南大学自动化学院，南京 210018；3. 东南大学智能运输系统研究中心轨道交通研究所，南京 210018；4. 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司，北京 100073；5. 南京熊猫信息产业有限公司，南京 210008）摘 要: 城市轨道交通系统是城市信息化程度较高的一部分，随着规模化和网络化发展，因其自身数据富集的优势，使得以数据为驱动的交通管控技术被广泛应用。

建立科学、智能、可扩展的大数据平台，是城市轨道交通大数据资产有效管理和利用的重要保障。

大数据思维在地铁乘务技术管理中的应用探讨摘要：随着大数据技术的发展，地铁乘务技术管理也需要引入大数据思维来提高运营效率和乘客服务质量。

大数据思维可以帮助地铁公司进行数据收集和分析，优化运营计划，改善乘客服务体验，提高安全性和可靠性。

本文对大数据思维在地铁乘务技术管理中的应用进行了探讨，并分析了其对地铁乘务技术管理的意义和面临的挑战。

通过克服这些问题，地铁公司可以更好地运用大数据思维，提升乘务技术管理水平，为乘客提供更好的服务。

关键词：大数据思维；地铁乘务技术管理；应用探讨随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题。

大数据不仅对商业领域具有重要意义，也在公共交通领域展现出巨大的潜力。

地铁作为一种重要的城市交通工具，其乘务技术管理对于保障乘客的安全和舒适乘坐具有重要意义。

本文将探讨大数据思维在地铁乘务技术管理中的应用，希望能够为相关部门提供一些有益的借鉴和启示。

一、大数据思维对地铁乘务技术管理的意义（一）实现精细化管理大数据思维可以帮助地铁公司实现对各个环节的精细化管理。

通过对大数据的采集和分析，地铁公司可以更好地了解运营情况、乘客需求和设备状态，从而针对性地进行管理和优化，提高运营效率和服务质量。

（二）提升决策效能大数据思维赋予地铁公司更加科学、数据驱动的决策能力。

通过对大数据的分析和挖掘，地铁公司可以基于客观的数据指标进行运营决策，从而降低主观判断和猜测带来的风险，提高决策的准确性和效能[1]。

（三）提升服务水平大数据思维使地铁公司能够更好地了解乘客需求和行为特征，从而实现个性化、精准化的服务。

通过大数据挖掘和分析，地铁公司可以根据乘客的出行偏好和习惯，优化服务设计，提供个性化的行程建议、推荐优惠和个性化服务，从而提升乘客的出行体验和满意度。

（四）预防安全隐患大数据思维可以帮助地铁公司预测和防范安全隐患。

通过对列车状态、设备运行数据和乘客流量等大数据的分析，地铁公司可以及时发现可能存在的安全隐患和设备故障，并采取相应的预防和修复措施，确保乘客的安全出行。

大数据的统计分析方法一、引言随着互联网和信息技术的飞速发展，大数据成为当今社会的热门话题。

大数据的统计分析方法对于从海量数据中提取有价值的信息和洞察具有重要意义。

本文将介绍一些常用的大数据统计分析方法，包括描述统计分析、推断统计分析和预测分析。

二、描述统计分析描述统计分析是对大数据进行总结和描述的方法。

常用的描述统计分析方法包括：1. 频数分析：通过统计每个值或者范围内的数据出现的频率来了解数据的分布情况。

2. 中心趋势分析：通过计算平均值、中位数和众数等指标来描述数据的中心位置。

3. 变异程度分析：通过计算标准差、方差和极差等指标来描述数据的离散程度。

4. 分布形态分析：通过绘制直方图、箱线图和概率图等图表来描述数据的分布形态。

三、推断统计分析推断统计分析是通过从样本中推断总体的特征和参数的方法。

常用的推断统计分析方法包括：1. 抽样方法：通过随机抽样的方式从大数据中选取样本，并利用样本数据进行推断。

2. 参数估计：通过样本数据估计总体的参数，如平均值、比例和标准差等。

3. 假设检验：通过比较样本统计量与总体参数的差异来进行假设检验，判断差异是否显著。

四、预测分析预测分析是利用历史数据和模型来预测未来趋势和结果的方法。

常用的预测分析方法包括：1. 时间序列分析：通过分析时间序列数据的模式和趋势来预测未来的数值。

2. 回归分析：通过建立回归模型来预测因变量与自变量之间的关系，并进行预测。

3. 机器学习算法：通过训练机器学习模型来预测未来结果，如决策树、神经网络和支持向量机等。

五、案例分析为了更好地理解大数据的统计分析方法，以下是一个简单的案例分析：假设我们有一家电商公司，想要通过大数据分析来提高销售额。

我们可以使用描述统计分析方法来了解产品销售的分布情况，比如不同产品的销售量和销售额。

然后，我们可以使用推断统计分析方法来估计总体的销售额和利润，并进行假设检验来判断不同产品之间的销售差异是否显著。