安徽高速公路信息化管理

项目背景

安徽高速公路信息化管理

依托于安徽省高速公路路网路况、车流、气象信息,结合服务区经营消费、供应链等数据进行相关性分析,剖析上述数据之间的关联,得到服务区经营收入与驶入车流量的关系模型,对各经营设施进行经营权价值挖掘,按照单个服务区、路段服务区和路网服务区给出其价值评估结果,最终为服务区经营者制定精准的经营管理策略和货品配额方案提供有力的数据支持,并通过对路网路况及服务区营业内容、车位、住宿、餐饮等信息的整合与集成,为智慧服务区公众服务提供数据支撑。

业务挑战

提高服务区的管理水平。通过大数据分析服务区车流、人流、气象、消费等数据,形成一个我省高速公路车流与服务销售数据视图,为我省服务区的管理者提供日常管理运行数据的统计分析和公司投资、管理、运营及资产分布的统计分析,协助服务区管理者做好节假日及高峰期事前预防、事发应对、事中处置应对的工作。
提高服务区的经营水平。用大数据技术采集并分析经营销售信息数据,建立经营销售分析模型,探索服务区经营情况与车流、天气等因素之间的关联关系,提高我省服务区经营者制定服务区货品配额方案的精准性,避免商品的积压或者断货,提高服务区的经营效益。
提高服务区的服务水平。通过对路况、气象及服务区车位、住宿、餐饮、便利店等信息资源的整合与集成,为服务区打通线上线下平台,建设网上餐饮、超市、加油、住宿商业平台、剩余车位提示系统,及服务区周边信息查询等公众服务提供数据支撑,提高服务区服务水平。

解决之道

选取挖掘算法

根本目的是进行各服务去的经营根因分析,各服务区的经营的波动常常是与多个因素相联系的,故由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。在经济学上研究一个变量的变化受多个因素的影响时,往往会考虑建立多元线性回归模型进行研究分析。

结果输出

服务区名称、便利店日均消费预测(元)、餐饮店日均消费预测(元)、小吃店日均消费预测(元)、水果店日均消费预测(元)

客户收益

通过对数据挖掘模型的运用,可以对该服务区便利店、餐饮店、小吃店、水果店的营收进行预测,该模型运用到了业主的实际运营过程中,通过对服务区经营数据的挖掘分析,对服务区运营起到了数据参考决策的作用,为后期提升服务区经营管理水平和新服务区摊位定价提供了有效的指导和参考依据。

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