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J-GLOBAL ID：201802265399591289   整理番号：18A0299423

CRISP-DMに基づく交通大データの分析方法と実践-重慶市の携帯電話信号データとRFIDデータを例として取り上げた。【JST・京大機械翻訳】

Transportation Big Data Analysis Methodology Based on CRISP-DM:An Example of Cellular Sig-naling and RFID Data in Chongqing

著者 (3件)： Zhou Tao (重慶市交通規画研究院,重慶,400020) ,  Zhao Bicheng (重慶市交通規画研究院,重慶,400020) ,  Yu Bo (重慶市交通規画研究院,重慶,400020)
資料名： Chengshi Jiaotong  (Chengshi Jiaotong)
巻： 15  号： 5  ページ： 42-51  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3462A  ISSN： 1672-5328  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 交通の大データの研究と応用がますます広くなるにつれ、その中に存在する問題もますます明らかになっている。多くの分析結論には、概念の曖昧さ、データの品質の不確定性、分析方法の不明瞭さなどの問題があり、分析結果が推敲されないこともあり、比較性も乏しい。その主な原因は、科学的な大データ分析方法と統一的な分析標準を形成できないことである。本論文は,目標要求,データ理解,データ準備,データモデリング,モデル検証,および工学的応用(配置)の6つの段階を含む,CRISP-DMに基づく交通大データ解析法を提案した。重慶市の交通大データプラットフォームの建設実践と結合して、携帯電話の信号データと車両のRFIDデータを例として、データの理解、データモデリングとモデル検証の三つの重要なステップの具体的な方法を詳しく述べ、交通の大データ分析の標準化、指標化と透明化をどのように実現するかを探索した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  不確実性 ,  曖昧さ ,  データ解析 ,  標準化 ,  *携帯電話
準シソーラス用語： モデル検証 ,  データモデリング ,  データ準備 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： transportation big data ,  big data analysis methodology ,  data understanding ,  data modeling ,  model validation ,  Chongqing

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  交通調査  (TB01031B) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 交通 ,  分析 ,  重慶市 ,  携帯電話 ,  RFIDデータ