还有一个方面就是像武汉市过江桥梁，拉一条线，就马上可以通过断面流量时间分布，后面每个小时的分布以及流量情况，这样可以把数据和后面的结果利马能得到展现，这是小型平台的快速反应。
这是选择机场点，我们往前推，十分钟之前的时间点是怎么样，我们根据特定区域做一些特征研究。
这个是根据行使+OD区域，这个就是有了空驶车辆OD分布，这样看不是很直观，我们切换几个角度来看，空驶车辆OD比较短，主干道搭车更高一些。第二个是可视化带来的一些好处，首先可以看一下中间这条蓝色的是长江，长江有很多桥梁可以看出来，很多桥梁过空车的量不是很多，但是中间有一个特别粗，这样我们在做前面，如果没有可视化的情况下做数据清洗时可能也遗漏这一点，这个信号里面是疙瘩的，如果没有可视化清洗处理就不知道这个，遮挡的问题可视化就可以判断。
另外就是公交分析数据，可以进行实时展现。我们进行尝试，可以任意的场景都可以进行展示。这是关于出租车这一点我本聚类展示，在形象上的分布，这个也是不同的角度。所以说在可视化大数据时代来临，可视化成为我们一个基本的工具贯穿史，这是我们初步的想法。第二个是大数据模型关系，我们大数据给我们更多的历史和现状的分析，我们要对城市的未来发展，特别是找到我们解决对策，更多的还需要跟未来相结合，这样我们也把大数据和模型之间要更好的衔接起来，这样来指导我们城市交通规划的研究。
左边这个数据是我们拿到的地铁刷卡数据，前面这一片有几点，这是我们一周的数据，这些数据传统来说我们就是把它放到我们前面提到的八个系统里面有一个公共交通系统，这个系统来说功能是比较强大，要做到系统功能。但是在模型上面，我们地铁有四条线了，模型功能是很欠缺，即使是开发也是简单的功能，所以我们考虑到有没有把这个数据直接读到软件的系统里面去，这样我们在软件模型方面比较突出的做一些相关的分析。
这个是我们用的目前现在过比较主流的有4个相关的，武汉市1999年应用的系统，这个数据读进来可以用通用的快速语言进行写代码，这个比较简单，另外跟在线地图结合比较简单，这样我们很快的通过数据得到一天每个小时的OD数据就出来了，每个小时、十分钟或者五中进行一个小时的OD图片化的展示，这是我们一个尝试。
另外我们分析一天的数据量，寻找这方面的研究提供一些可视化的途径。另外我们模型里面就有很多的分配功能，通过我们OD在应用里面分配模块进行客流量分析，客流、车公里包括最大断面的流量情况。还有一个就是在两条换乘线有八个方向的换乘路径，就可以得到模型比例。
另外城市公交换乘第一次全称免费，第二次打八折，很复杂，所以我们利用模型，把各个平台结合起来分析。
另外我们和其他融合，比如说看到哪个区域来，给我们进行更多的数据分析的支撑。这个我们可以点任意轨道站，这个点是我们武汉门槛，我们选来源，三个火车站，到了地铁站，出了站以后出了哪个地方进行扩散，在整个网域进行分析，这是武汉市热力图跟地铁网状分析，从地铁规划来说跟我们人流是否吻合，所以不同的数据和我们数据融合非常多的一些启示。
第三个方面是关于互联网数据的价值，刚刚腾讯和百度都讲了，他们无论是腾讯也好还是百度还是高德也好，都是推出实时分析功能，拥堵、收费不收费，以及公交和线路的选择，都是全链条，实时的时间。以往这个时间给我们做模型，我们经常做预测模型许多固化，做线上校核实际上不足，我们武汉站是三环站，这个看它的分布，位于城市一环内中心站30汾州210平方公里，60分钟是1600平方公里，看二环三环数据进行比较，然后我们看到高峰对于不同区域的变化是不一样的。像武昌火车站三个图里面比例不不一样，一环和二环加起来才跟三环高铁站类似，所以现在有不同的声说把火车站放到外围，这个是从可利用性方面给大家提供选择。
时间关系我想做一个因子，网上开源数据提供了非常丰富的资料，通过我们数据挖掘，能够给设施选址、设施人口覆盖可以提供更好的参考。我想我今天就简要的汇报到这里，谢谢大家！