基于大数据铁路旅客画像的客运营销策略研究

铁路客运营销策略研究在把握客运市场需求、完善客运产品设计、促进企业提质增效工作的开展等方面有重要意义。目前铁路客运营销存在对客运市场调研工作开展不彻底、对客运市场各类信息总结不全面、对客运需求把握不精确等一系列问题。大数据技术有助于铁路旅客画像系统的搭建,为铁路客运营销策略研究提供数据层面的支持。描述大数据铁路旅客画像系统的系统架构、标签体系建设及实现,并结合铁路客运大数据特征,运用基于时间序列分析的密度聚类方法,提出赋予标签体系时间维度的创新性设想。结合铁路客运业务发展需要,探索该系统在旅客群体行为分析及铁路日常、节假日客运营销策略研究方面的应用。     

铁路新一代客票系统大数据应用创新研究

介绍铁路新一代客票系统，基于铁路新一代客票系统建设和运营过程中积累的大量的系统运行、业务运营等数据，结合分布式数据存储和计算框架、实时流式计算分析和大数据可视化技术等关键技术构建铁路客运大数据平台，实现了票额智能预分、铁路旅客画像和客运运营支撑等大数据应用创新。提出铁路客运大数据在扩大铁路客运业务应用范围，提升旅客出行体验，以及构建交通大数据业务生态圈等方面进一步研究的方向。     

大数据在铁路客运工作中的运用

大数据技术已经被各行各业广泛成功运用,并取得显著成绩,而铁路旅客运输（简称:客运）的大数据应用才刚刚起步，通过对铁路客运管理效率、客运营销和服务质量的深入分析，得出大数据在铁路客运营销、作业管理和服务质量等方面的应用场景，并给出铁路客运大数据建设的思路。     

建立适应市场的铁路客户服务中心

针对目前铁路客运系统企业化的客观要求，提出在铁路客运企业中尽快建立客户服务中心，向旅客提供更优质的服务，阐述了铁路建立客户服务中心的必要性、可行性，并对客户服务中心的主要功能进行了探讨。     

基于用户特征的铁路旅客出行热度分层监测理论与方法研究

着眼具有异质性特征的庞大用户个体，尝试借鉴金融行业量化投资的理念和方法，通过客运市场大数据深度挖掘提出全新的客流监测理论和方法。从旅客用户画像标签特征中归纳生成固相、籍住、频数、行迹、质层等5大类因子体系并进行有效性检验，将所有因子分项进行子集交叉相嵌生成因子类，通过建立4个量化差分评判指标，生成因子类累进贡献度曲线，筛选出具有显著波动特征规律的主力因子类，将影响客运市场变化的主要特征客群显性化，并从因子异质性与内部市场变动和外部社会经济2个维度进行关联分析，发现籍住和频数2个因子对于客流变动具有较好的解释性。该研究成果为铁路客运大数据深度挖掘理论探索和转化应用方面提供了技术支撑，为客运营销分析对象从客流向客户转变、分析质量从定性向定量转变奠定基础。     

铁路客运旅客群体划分算法的研究

为有效引导客流的合理分布,增加铁路票价收益,文章基于铁路客运用户画像系统,利用社交网络特征传播的方式对旅客特征进行优化完善,并采用聚类算法对用户群体进行分类,对旅客进行市场细分,为在后期营销活动中针对不同的群体进行精准营销、实现铁路营销的差异化服务提供依据。     

铁路旅客征信系统设计和实现

为了抑制铁路旅客不文明行为,优化铁路客运服务,响应国家信用体系建设,提出铁路旅客征信系统的建设。详细描述铁路旅客征信系统的逻辑构架以及网络构架。通过运用大数据采集、存储、旅客诚信指数算法、个人信用大数据分析、征信共享平台数据交互以及车地数据安全加密交互等技术,铁路旅客征信系统完成了对每个旅客诚信数据的收集和存储,形成了征信系统的旅客统计分析报表,并为国家提供铁路行业的诚信接口。铁路旅客征信系统有助于铁路旅客精细化运营和对不文明旅客的限制,对国家诚信社会的建设具有一定的借鉴意义。     

线性需求下铁路客运差别定价模型研究

为提高席位资源利用率,研究了线性需求下我国铁路客运差别定价策略的优化模型。以收益最大化为目标,基于最优化理论和完全价格歧视策略,确定旅客群体最优细分数目以及每个旅客群体的最优票价,得出在客运淡季,铁路旅客最优细分数目为3~5个,各旅客群的最优票价由铁路客运市场细分数目决定。应用该模型为某城际高铁进行差别定价,试验结果表明,该模型可达到调节客流、增加收益的目的。     

哈尔滨铁路局旅客运输市场调查分析

针对铁路旅客运输中不同的旅行需求,哈尔滨铁路局对吸引区范围内铁路旅客市场进行客流调查、信息解读,对旅客用户群的特点和其他交通方式进行比对分析。根据铁路既有客运产品的调查分析,提出铁路客运市场营销策略和既有客运产品改进的建议。     

基于铁路出行数据的旅客常住地智能识别算法研究

常住地是判断旅客消费能力与收入水平的重要因素，利于根据旅客常住地进行个性化产品推荐。针对铁路客票发售与预订系统的海量出行数据，依据逻辑判断与概率计算设计了铁路旅客常住地智能识别算法；最后利用Scala语言在铁路客运大数据平台上实现算法，并针对最近两年铁路旅客出行数据进行案例验证，结论表明:该算法有效，旅客常住地信息的识别率为67.7%。     

铁路团体旅客运输席位管理系统的设计与实现

铁路团体旅客运输席位管理系统主要研究席位智能化、自动化的管理模式,解决团体旅客运输计划的数据对接、审核和裂解以及团体席位批量自动调整的问题。系统设计过程中,主要采用大数据清洗、Sybase数据库开发等技术。采用该系统,对2017年北京铁路局团体运输席位进行自动调整,实现了铁路团体旅客运输席位管理的自动化和智能化,提高了铁路团体旅客运输组织的效率。     

基于区块链的铁路客运旅游团体客户信用管理应用研究

研究基于区块链技术的铁路客运旅游团体客户信用管理,解决客运旅游团体客户管理中信用的公开性与共享性问题。当前,铁路客运旅游团体客户信用管理以各铁路局集团公司(简称:铁路局)为主体,实施独立、分散管理,旅游团体客户信用在各管理主体间共享度不高,存在重复审批授权、透明度低等问题。文章基于区块链去中心化、可追溯性、不可篡改性、公开性、透明性以及智能合约的技术特征,以联盟链作为底层技术架构,创新性应用于旅游团体客户的信用管理上,建立铁路客运旅游团体客户信用管理的团管链,形成铁路局、旅游团体客户的多用户信用许可联盟链,为旅游团体客户信用的公开化、透明化管理建立技术基础,实现旅游团体客户信用管理的优化。     

基于大数据平台的动态票额智能预分系统的研究与实现

本文提出了以Hadoop为核心的大数据分析平台架构，并设计了基于MapReduce的分布式预测算法、动态票额预分、敏捷票额调整等流程，构建了动态票额智能预分系统，使得客票销售形成“预测、预分、监控、调整、再预测”的闭环流程，实验数据证明，该系统可有效提升铁路客运产品收益。     

铁路客运大数据平台架构及技术应用研究

文章结合我国铁路当前运输和信息化形势，分析大数据来源和相关技术，包括大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现及应用等技术，在此基础上设计了铁路客运大数据平台，并对铁路客运大数据应用场景和应用技术进行分析，提出铁路客运大数据建设和应用的推进思路。     

浅析铁路智能旅客车站系统的现状和发展

铁路客运车站作为实现综合交通线路一体化的重要节点,既是铁路旅客运输的基石,也是客运生产的信息源。随着大数据、人工智能等新技术的发展以及客运车站业务优化需求的激增,发展铁路智能客运车站将是大势所趋。本文基于对铁路智能旅客车站的研究和应用,提出了智能车站“一个核心,三大领域”的系统构成,并从出行服务、生产组织、安全保障三个方面分析了客运车站智能化的主要业务功能,展望未来智能车站系统的发展趋势,以期对铁路智能车站的建设提供参考。     

基于大数据平台的铁路客运数据分析技术方向研究

数据本身蕴含着价值，对于已经产生的数据，其价值量会随着时间的推移逐渐减少，甚至会因为存储数据而要付出不菲的成本。如何利用相关分析技术和工具把数据中蕴含的价值挖掘出来，是每一个企业都要解决的一个难题。本文在介绍铁路客运数据仓库及分析技术的基础上，通过对基于大数据平台的分析技术方向进行研究，提出了适合铁路客运的分析技术路线。     

铁路客运大数据平台的数据采集技术研究

简要介绍大数据的概念、背景及其在铁路客运领域的应用意义，分析铁路客运大数据平台的数据源特点和需求特点，举例陈述现有大数据采集的相关技术以及软件应用，提出对铁路客运大数据平台数据采集方案的构想。