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铁路局集团公司数据分析能力体系建设的实践与思考

刘其韬

刘其韬. 铁路局集团公司数据分析能力体系建设的实践与思考[J]. 铁路计算机应用, 2020, 29(5): 22-26.
引用本文: 刘其韬. 铁路局集团公司数据分析能力体系建设的实践与思考[J]. 铁路计算机应用, 2020, 29(5): 22-26.
Qitao LIU. Thoughts and practice on construction of data analysis ability system in railway corporations[J]. Railway Computer Application, 2020, 29(5): 22-26.
Citation: Qitao LIU. Thoughts and practice on construction of data analysis ability system in railway corporations[J]. Railway Computer Application, 2020, 29(5): 22-26.

铁路局集团公司数据分析能力体系建设的实践与思考

详细信息
    作者简介:

    刘其韬,高级工程师

  • 中图分类号: U29:TP39

Thoughts and practice on construction of data analysis ability system in railway corporations

  • 摘要: 进入大数据时代,数据分析成为铁路企业提质增效的重要决策依据。以中国铁路哈尔滨局集团有限公司数据分析中心前期建设经验为背景,阐述铁路企业数据分析能力体系的典型模式和构成要素,对铁路局集团公司在建设数据分析能力体系的重点及所需的保障条件进行探讨,形成较为可行的铁路企业数据分析能力体系建设思路。遵循理论与实际相结合的原则,介绍了两例已经开展的数据分析和建模实践过程。相关研究对类似企业建设数据分析体系、培育数据分析能力具有借鉴意义。
    Abstract: In the era of big data, the results of data analysis have become a major resource for railway enterprises to improve their efficiency and increase their benefit. With the preliminary construction of Data Analysis Center of China Railway Harbin Group Co. Ltd. as background, the author expounds the typical mode and essential factors of the data analysis ability system for railway corporations. And the author also explores the key points and necessary conditions of building the system, offering feasible thoughts about constructing the data analysis ability system for railway enterprise. In line with the principle of combining theory with practice, two cases of data analysis and modeling process underway are introduced. The research results can be used by similar enterprises as reference for promoting their data analysis systems and cultivating their abilities of data analysis.
  • 图  1   数据分析体系典型模式

    图  2   工务轨道质量检测数据按空间及管理维度的分析切片

    图  3   工务轨道质量检测数据按时间、空间及管理维度的分析切片

    图  4   工务轨道质量检测细节缺陷数据多维度综合分析

    图  5   轮缘水平磨耗预测模型拟合度检验结果

    表  1   机车实际磨耗与模型预测值的差异对比

    机车号 DF11-0127 DF11-0073 DF11-0161 DF4D-0423 DF4D-0117
    车次记录条数 23 19 22 11 25
    累计磨耗量
    (设备检测)
    0.17 0.10 0.10 0.20 0.29
    累计磨耗量
    (模型预测)
    0.18 0.09 0.15 0.13 0.28
    实际值与预测值差异 0.01 -0.01 0.05 -0.07 -0.01
    下载: 导出CSV
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    其他类型引用(1)

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出版历程
  • 收稿日期:  2019-10-10
  • 刊出日期:  2020-05-24

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