2019泰迪杯C题案例分析（Python）：大数据自动化数据分析挖掘

第七届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛——C 题：运输车辆安全驾驶行为的分析

• 一、背景介绍
  • 二、核心问题研究
  • 三、深入分析
  • 四、EXCEL批量数据处理方案设计
    • 时间参数处理方案：包括时间戳提取与格式转换策略设计
    • 速度参数处理方案：基于传感器数据的速度计算方法研究
    • 方向角参数处理方案：方位角计算与误差补偿技术探讨
  • 地理坐标数据的具体处理方法：涉及经纬度转换与精度校正技术分析
  • 大数据环境下优化策略探讨：针对海量地理信息的数据存储与实时分析问题展开研究

一、问题背景

车联网是指借助车载电子标签利用无线射频等技术，在信息网络平台上对所有车辆的属性信息以及静态、动态信息进行提取与有效利用，并根据不同功能需求对车辆运行状态实施有效的监管与综合服务的系统。当前道路运输行业及相关部门基于车联网等系统的数据开展道路运输过程安全管理的数据分析工作，并以此提升运输安全管理水平与运输效率。

二、研究问题

(1) 根据附件1提供的数据信息, 解析各运力主体在其运行过程中所经历的道路交通动态变化特征, 包括行驶路线规划、速度变化过程及其加速度等关键参数特征, 并将相关结果记录于表格中。
(2) 基于附件1的数据集, 识别每辆运输车辆存在的异常驾驶行为模式, 并通过