交通工程专业大数据挖掘应用能力培养体系探讨

赖见辉 王扬 罗甜甜 柳堤 陈艳艳

[摘 要] 交通工程专业的高交叉性，决定了需要其他技术手段辅助其发展。近年来，大数据挖掘成为处理各种数据的高效手段，提高数据挖掘能力才能更好地发现和研究交通问题。但在实际中，由于缺乏大数据挖掘能力的系统性培养，该专业学生不仅存在理论上的短板，且实践上出现诸多困难。通过分析大数据挖掘应用能力对交通工程专业的影响，根据目前教学与实践中出现的问题，提出一系列具有针对性的措施，促进交通工程专业大数据挖掘应用能力的培养。

[关键词] 交通工程专业;大数据挖掘;应用能力

[基金项目] 2020年度“交通工程导论（双语）”重点课程建设（047000513103）

[作者简介] 赖见辉（1986—），男，江西赣州人，博士，北京工业大学城市交通学院讲师，主要从事智能交通和交通数据挖掘研究;罗甜甜（1996—），女，河南周口人，北京工业大学城市交通学院2019级交通运输工程专业硕士研究生（通信作者），研究方向为交通数据挖掘。

[中图分类号] G712   [文献标识码] A   [文章编号] 1674-9324（2021）28-0169-04    [收稿日期] 2020-11-25

一、引言

信息技术的高速发展大大提高了数据处理的能力，如今，大数据挖掘已经成为一种处理多源数据，挖掘和探讨背后问题的高效手段。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据具有以下五个特点：大量、高速、多样、低价值密度和真实性。大数据已经无处不在，并且影响着社会生活的方方面面。大数据的应用有以下几个方面：（1）精准营销：电信公司可利用大数据挖掘潜在的特定用户群体，有利于电信公司更好地营销。（2）医疗：通过科学利用大数据，实现各个医院的病历共享、流行病发病预测、药物作用预测和个体化的精准医疗等，提高对疾病预防、整治水平和药物使用的安全性和有效性。（3）交通：实时获取用户的位置信息，通过长时间的统计，挖掘真正的道路运行用户，对交通拥堵或重大交通事件进行预警等。

大数据的特点和价值使得大数据挖掘变得越来越重要，特别是对于强交叉性学科，如交通工程专业，利用大数据挖掘进行技术处理、分析数据并找到隐藏的有价值的信息极为重要。交通工程专业涉及多种学科，交叉性较强，研究对象包括人、车、路、环境和能源等，并联系道路交通进行研究。由于交通工程专业的高交叉性，因此，需要借助其他技术手段辅助其进行研究分析。近年来大数据挖掘作为处理数据的得力助手，已经成为处理交通数据的有效手段，方便对整个交通管理体系进行分析、调节与调度[1]。

二、大数据挖掘应用的知识体系

在国内，大数据挖掘所涉及的课程包括“概率论与数理统计”“多元统计分析”“程序设计/数据结构“大数据导论”和“机器学习”等课程。如清华大数据研究院的数据科学课程体系包括“大数据分析与处理”“大数据算法基础”“模式识别”和“大数据的采集与智能处理”等课程;香港中文大学的数据科学课程体系中，必修课包括了“统计学理论”“机器学习”“数据挖掘入门”等，选修课包括了“应用回归分析”“数据可视化入门”等。

在国外，很多学校的数据科学理学硕士开设了类似的课程，如华盛顿大学开设了“Data Visualization & Exploratory Analytics”（数据可视化与探索性分析）和“Data Science Capstone Project”（数据科学综合训练）等课程，纽约大学开设了“Intro to Data Science”（数据科学导论）、“Machine Learning and Computational Statistics”（机器学习与计算统计学）和“Capstone Project in Data Science”（数据科学综合训练）等课程，斯坦福大学开设了“Modern Applied Statistics： Data Mining”（现代应用统计学：数据挖掘）、“Paradigms for Computing with Data”（基于数据的计算范式）等课程，卡内基梅隆大学、哥伦比亚大学和伦敦城市大学都开设了“Big Data Analytics”（大数据分析学）课程。

无论是国内还是国外，大数据挖掘专业涉及的课程不仅包含“数理统计分析”等基本课程，还包括与计算机处理数据相关的课程，但这些都只是“大数据”作为一个独立的专业所涉及的课程，目前还未发现有学校开设“大数据”专业与其他专业相结合的专业课程。

2018年6月麻省理工学院（MIT）宣布成立“New Urban Science”本科专业。从课程内容来看，它不仅包括了“Introduction to Urban Design and Development”（城市设计与发展导论）、“Urban Planning and Social Science Laboratory”（城市规划与社会科学实验室）等专业课程，还包括了“Introduction to Computer Science and Programming”（计算机科学与程序设计导论）、“Introduction to Algorithms”（算法导论）和“Introduction to Machine Learning”（机器学习导论）等一些与计算机学科有关的课程。从MIT的阐述可知，此举在于帮助学生将现代技术工具与城市结合起来，能够实现积极的变革，同时为学生提供了一个研究当今城市所面临的紧迫问题与挑战的机会，培养的是具有数据挖掘和分析能力的城市研究者。

MIT開设的本科专业和交通工程具有高度相似性，都是属于交叉性强的学科。这是一个新的尝试，给未来一些专业，特别是高交叉性学科（如交通工程专业）的发展提供了新方向。