数据挖掘比赛baseline参考(一)
背景
随着城市化进程的加速，城市公共交通系统承担着数百万市民的日常出行需求。公交 IC 卡大数据作为城市公共交通系统的重要数据源，记录了乘客的刷卡时间、地点、线路、票价、换乘记录等多维度信息。这些数据犹如一座未经充分挖掘的金矿，蕴含着关于城市公共交通运行规律和乘客出行特征的丰富信息。
目前，城市公共交通管理中存在诸多挑战。例如，在高峰时段，部分公交线路超载严重，乘客拥挤不堪，而平峰时段却有大量闲置运力；一些公交站点换乘不便，乘客需要步行较长距离或等待较长时间进行换乘；城市规划中，职住分离现象普遍，导致跨区域通勤压力巨大，却缺乏精准的数据支持来优化资源配置。此外，对于乘客出行目的、行为模式的了解有限，难以提供个性化服务和精准的信息推送。
公交刷卡大数据挖掘竞赛应运而生。本次竞赛旨在探索公交刷卡数据的深度挖掘与创新应用，通过分析乘客出行特征、公交线路运营效率等方面的关键问题，为城市公共交通的优化升级提供数据驱动的解决方案。竞赛将吸引众多数据科学家、城市规划专家和交通管理专业人员参与，共同探索公交刷卡数据在提升城市公共交通服务质量、提高运营效率、促进城市可持续发展等方面的应用潜力，助力打造更加智能、高效、便捷的城市公共交通系统。
问题
（1）乘客出行特征分析问题
问题描述：乘客出行特征是公交系统优化的基础，只有深入了解乘客的出行规律，才能合理配置公交资源，提升服务质量。如何精准分析乘客的日常出行模式，是公交刷卡大数据挖掘的关键任务之一。这需要统计工作日 / 周末的早晚高峰刷卡时间分布，准确识别通勤高峰时段，例如早 7:30 - 9:00、晚 17:00 - 19:00 等时间段的刷卡记录密集程度。同时，按线路统计刷卡次数，挖掘高客流量线路及其潮汐现象，即某些线路在特定时间段内单向客流明显高于反向客流，如连接大型住宅区和商务区的公交线路，早高峰时大量乘客从住宅区流向商务区，晚高峰则相反。通过这些分析，可以为优化运力配置提供依据，例如在高客流量线路上增加班次或调整发车时间间隔。
此外，如何通过换乘记录关联乘客的上下车地点，识别高频通勤路径，如 A 站→B 站换乘→C 站这样的常见通勤路线，分析跨区域通勤比例，了解乘客在城市不同区域之间的流动情况。结合 POI 数据（如住宅区、写字楼、学校、购物中心等），推断乘客出行目的，如上班、上学、购物、就医等，深入理解城市居民的日常出行需求，为公交线路规划和站点设置提供参考。
（2）线路效率评估问题
问题描述：公交线路的运营效率直接关系到乘客的出行体验和公交运营企业的成本效益。如何结合刷卡时间，准确估算各时段、各站点的上车人数，推断车内拥挤程度，是评估公交线路效率的重要环节。通过分析刷卡时间记录，可以计算出每辆公交车在不同站点的下客人数，进而了解车内乘客数量的变化情况，评估拥挤程度。
识别超载严重的线路区段，如某线路在下午 18:00 的某三站区间内，车内乘客数量持续处于超载状态，为增加班次或调整车型提供科学依据。同时，统计乘客换乘等待时间分布，分析换乘节点（如枢纽站）的衔接效率，优化公交线路走向，减少无效换乘。例如，通过调整线路的停靠站点顺序，缩短乘客在换乘站点的步行距离和等待时间，提高换乘便利性，提升公交系统的整体运营效率。
具体要求
首先感谢攀枝花市公交公司提供的数据集。
目前数据为2023年一年的数据，分成4个数据库文件，均为access数据，下边提供部分数据用于前期研究，后续会开放其余数据。
1、考虑如何将海量数据从数据库中导出并合并
2、对于海量数据如何构建知识库
3、如何针对问题提出优化路径。例如出行时提出推荐路线，例如乘客需要最短时间、最少费用等问题，
4、结合历史天气可考虑未来如何对公交线路进行优化，例如什么时期什么时段什么线路增加班次；以及减少班次。
5、需要撰写2000字左右技术报告，用于评估实现的可行性。
baseline方法
公交大数据到底怎么挖？用46万条刷卡记录找出早高峰最挤的20条线
**首先我拿到一份攀枝花市的公交数据 **，数据只有两张表：一张是2023年全年46万条刷卡记录，一张是本地天气。竞赛题目洋洋洒洒十几页，总结下来就一句话：让数据告诉调度员，什么时候、哪条线、该加几辆车。
我先用最笨也最快的办法------ **把早高峰刷卡数算个排行榜 **。没想到，这份"粗糙"的榜单后来成了整个报告里被引用最多的一页。
刷卡表里的时间精确到秒，先拆出星期、小时、分钟三列。星期一到五才算工作日；7:30到9:00才算早高峰。过滤器一拉，46万条剩下9万条，丢掉的是深夜、周末、平峰，留下来的全是"刚需"通勤。
**透视表拖动一次，数字就出来：32路7.8万人次，1路7.4万，27路6.5万 **......前三名把第四名甩出整整一个身位。调度科的人看到直拍桌子："这三条线天天被投诉，原来真这么挤！"数字跟体验对上，后面谈加车预算就顺利多了。
日期做钥匙，把天气vlookup过来，小雨天总量下降8%，最低温低于10℃时前三名线路反而上涨12%。于是报告里多了一张"温度-客流"散点图，结论一句话：天冷更要加车，雨天可以适度减班，既省成本又不让站台排长龙。
**早高峰Top20算完，只花一杯咖啡的时间，却给出了最直观的行动清单：32路、1路、27路，7点到8点之间各加2班车，就能吃掉七成站台滞留。后续换乘、拥挤度、POI画像都可以慢慢往上叠，但第一份能让业务部门拍板的数据，往往就是最简单的计数。 **
再此只提供一个baseline供大家参考：https://github.com/wktomo/-baseline-/blob/main/base.py