数据挖掘在公交调查数据分析中的应用研究

针对公交调查数据背后信息挖掘的需求,论文首先介绍了公交调查数据挖掘的理论概念及任务方法。概述了公交调查数据挖掘的常规流程,并且在分析了几种公交调查数据挖掘模型建模方法的基础上,得出kmeans模型最适宜对公交调查数据进行聚类分析。最后以达州市公交调查数据为样本实例,采用年龄、职业、每周乘坐公交天数、每月公交花费、偏好付款方式等几种属性,借以SPSS Clementine为软件平台、以k-means为模型对各属性数据进行聚类分析,软件运行后得到相似度较大的几组类别,根据不同样本含量的几组聚类进行图表分析,分别得出优化公共交通服务的相应建议,达到最初挖掘公交调查数据背后信息的目的。

城市公交规划调查数据分析处理系统开发

针对Access系统对城市公交调查数据的分析处理存在功能单一,通用性较差,不适合用于对数据结构较为复杂的数据进行分析的不足与不便之处,本文系统地介绍了一种新的城市公交规划调查数据分析处理系统.该系统能够较好地克服这些不足,它具体包括:(1)城市公交调查及数据处理分析:调查项目、调查表格、调查指标;(2)城市公交调查数据库设计:调查数据输入格式、中间数据库、输出结果;(3)软件开发:总体设计、界面设计、模块设计、输出格式.