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无论乘飞机，还是赶高铁，公共交通如今依然是多数人的选择。但是常常遇到的排队、拥堵等问题，却让出行的体验大受影响。如何才能在出行中获得更好的体验？在12月27日的数据侠线上实验室，DT君邀请到2017年上海开放数据创新应用大赛（SODA）“种子奖”团队QuickPath成员、邓韩贝公司（dunnhumby）数据科学家黄依米、咨询经理吴今回，以机场交通为例，为我们带来了一套优化机场交通体验的大数据方案。
机场交通难，如何靠大数据来解决？
很多人在选择公共交通方式前往机场乘坐航班的时候，可能都会有这样的经历，比如打车难，地铁拥挤，携带大件行李不方便，机场大巴站点远，时间路线不合适等等。
这些问题不仅成为航旅乘客的痛点，也成为影响一座城市形象的短板。
如何来解决机场交通难问题呢？在2017年SODA（上海开放数据创新应用大赛）大赛中，我们（给出了一套解决方案：利用大数据来优化机场公共交通体验。
我们的想法是通过分析上海两大机场（浦东机场，虹桥机场）的航旅数据、交通卡数据、出租车等交通大数据，并结合天气、空气质量指数、城市道路交通指数等数据建立需求预测模型。利用这个预测模型可以帮助有关部门优化机场公共交通资源的配置和规划，并为旅客提供个性化公共交通出行方案。解决机场“交通难”的问题，提升机场作为上海形象窗口的旅客体验。
通过该模型，能够预测什么时间、什么地方有更多的乘客需要搭乘公共交通去机场。从而可以帮助有关部门调整优化机场公共交通资源的配置与规划。
帮助出租车公司和司机更好的掌握机场用车需求，优化调度，提升效率增加效益。还可以帮出发和到达的旅客，根据自身情况和实时交通状况更好地规划自己的行程。
建立模型所需要的数据以及技术架构