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摘 要：随着大数据时代的到来，对于各行各业也都造成了很大的冲击。因此铁路企业还需要在自身的运输发展策略制定过程中进行大数据技术的合理应用，借此来提升运输发展策略的合理性以及科学性，并给予人们提供更加优质的铁路运输服务。本文主要就“大数据”背景下的铁路运输发展策略进行了深入的探讨跟分析。
关键词：大数据背景；铁路运输；发展策略
1 现阶段数据统计现状跟存在的问题
1.1 铁路运输数据的统计现状
我国的铁路总公司主要负责对国家铁路运输数据进行统计与分析，还需要进行客运统计等工作。在经过了长年累月的运行之后，该系统已经累积了非常多的珍贵数据。而铁路部门也会每个月数据的统计以及分析结果进行分布，并公布铁路客运实际运营指标。
1.2 铁路运输数据统计时存在的几点问题
我国的铁路统计指标体系虽然已经比较完善，但是在目前大数据的层面进行分析依旧存在有以下几点问题。
①过于注重自身的统计指标。我国的铁路统计系统在经过长时间的发展跟运行后已经形成了一套比较完善的指标体系，但是就实际情况进行分析，这些指标多是对铁路部门自身经营指标的统计，在对其它运输方式的统计上面还存在有诸多的不足之处。铁路运输行业作为对国民经济进行服务的一项重要途径，其运输情况还会直接影响到国民经济的发展，如果只是单纯进行自身运输指标的统计，也就无法很好的跟国民经济进行联系。此外我国的铁路行业在货物发送量上面还存在有非常大的波动性，其波动情况跟GDP增速减慢以及经济转型等背景也有着非常紧密的相关性，因此说在进行铁路运输指标的统计过程中，除了自身运输情况的数据统计之外，还需要进一步加强跟国民经济之间的关联性。
②难以对统计数据进行决策支持。铁路部门所统计出来的数据虽然都是经过一层一层汇总而来的，但是因为部分细节上的信息未曾得到完整的保存，也就无法给予有效的运输决策支持。此外我国的铁路运输还没有形成科学完善的统计指标，在实际的运输过程中多是依靠以往的经验进行判断，也就导致了决策过程中存在有模棱两可的问题，对于决策的科学性也具造成了非常大的阻碍。
2 大数据背景下铁路运输发展策略简析
随着大数据技术的不但发展，使得数据的重要性也越来越突出，只有对铁路运输过程总的内部跟外部数据进行最大化的挖掘，也就能够给予其运输发展策略的制定提供足够多的数据依据，借此来提升决策的科学性跟合理性。因此各铁路企业的管理人员还需要积极采取切实有效的策略，来为铁路运输行业的进一步发展奠定一个良好的基础。
2.1 进行外部数据的充分挖掘
通过对外合作的模式，来将外部市场具备的优势进行最大化的挖掘。在我国的高速铁路网建设并且通车之后，会使得铁路客运运输能力得到大幅度的释放。在我国经济增速放缓这一发展背景下，还会使得未来的客货运输市场由卖方市场逐渐转向为买房市场，铁路客运单位的市场竞争变得越来越激烈，也就使得市场需求的挖掘成为未来发展的关键。铁路运输企业虽然掌握有大量的数据，但是这些数据多是自身的运营数据，对于外部市场的需求数据掌握比较少，其外部数据挖掘工作也未能够进行有效的挖掘。因为市场需求信息在整个互联网上面，这也就需要通过外部合作的模式来完成市场信息的挖掘工作。搜索引擎公司通过网络蜘蛛能够进行海量互联网数据的搜集，并且没有有超过上亿人次的检索，在这一现状下，铁路单位还可以考虑跟百度以及谷歌等搜索引擎公司进行合作，然后通过这些搜索引擎公司所掌握的海量互联网信息跟检索数据，来进行市场需求跟发展态势等数据信息的合理挖掘，在此基础上就不同经济发展阶段中运输市场的演变规律进行分析。
进行运输产品的调整，满足市场需求，在对市场需求进行明确的基础上，来进行运输产品供给的合理调整，从而满足市场需求。铁路单位需要在结合了市场实际需求的基础上，进行新产品的积极研发工作，对于部分运量降低的运输需求，可以通过车次合并以及减少列车开行频率的模式来进行运输供给的减少，并能够实现各种运输资源的最优化配置。就客运方面，可以通过人口迁徙数据、吊证列车开行方案的模式来进行调整。
2.2 进行内部数据的挖掘，提升自身的运营效率
①完善指标体系。铁路运输管理部门除了需要管理自身的运营指标之外，还要对客户信息以及市场信息等指标进行构建跟完善，在此基础上形成完成的数据分析指标体系。比如在货运客户信息反面，通过增加企业行业、规模以及产能等客户属性信息，还能够实现内部数据的有效挖掘跟分析，在结合货主需求的基础上进行运输产品的合理提供，从而在实现铁路运输资源最优化配置的基础上，减少货主的货物运输成本。此外在对运输指标体系进行完善的过程中，还需要就各个部分的运营数据进行集成分析，借此来形成一个统一的整体。
②进行运营数据的挖掘。通过对列车运行，客运售票、机车车辆以及货运请求车等基础数据的挖掘，还能够就运输资源的分布规律进行充分的掌握，对于作业效率的提升也有着一定的积极意义。通过对列车区间运行时分跟运行图标尺偏离规律进行分析的基础上，来对运营图标尺进行优化，也能够促使列车运行准点率得到有效的提升。通过对售票数据进行深入挖掘的模式，能够在结合线路客流变化的基础上进行列车停站方案的合理优化，从而满足客运的各种需求。
③进行监测数据的挖掘。通过对环境、列车运行以及设备监控等监测数据进行挖掘的模式，来构建列车安全智能预警机制，能够促使铁路运行安全性跟可靠性得到更进一步的提升。我国铁路企业现阶段在全国范围内都构建了天气、风速、轴文检测以及超偏载轨道等多种检测系统，在经过多年运行之后也积累了大量的历史数据。通过对这些数据进行分析的模式还能够对铁路事故的发生原因跟分布规律进行有效的掌握，对于危险因素也能够给予及时的警报，借此来提升铁路运输的安全性。
3 结束语
随着我国高速铁路网的建设，促使铁路货运运输能力得到了大幅度的提升，而在经济增速放缓这一大的经济态势下，我国运输市场的竞争激烈程度也得以提升。各铁路企业子啊大数据背景下只有从内外两方面入手，来对市场需求信息以及自身的运营信息进行深入的挖掘，然后在此基础上进行鐵路运输发展策略的优化处理，借此来提升运行效率以及运输安全性，对于铁路行业的持续发展也具备有一定的积极意义。
作者简介
张超，1983年5月16日，男，汉族，本科，助理工程师，研究方向：行车组织。
关键词：大数据背景；铁路运输；发展策略
1 现阶段数据统计现状跟存在的问题
1.1 铁路运输数据的统计现状
我国的铁路总公司主要负责对国家铁路运输数据进行统计与分析，还需要进行客运统计等工作。在经过了长年累月的运行之后，该系统已经累积了非常多的珍贵数据。而铁路部门也会每个月数据的统计以及分析结果进行分布，并公布铁路客运实际运营指标。
1.2 铁路运输数据统计时存在的几点问题
我国的铁路统计指标体系虽然已经比较完善，但是在目前大数据的层面进行分析依旧存在有以下几点问题。
①过于注重自身的统计指标。我国的铁路统计系统在经过长时间的发展跟运行后已经形成了一套比较完善的指标体系，但是就实际情况进行分析，这些指标多是对铁路部门自身经营指标的统计，在对其它运输方式的统计上面还存在有诸多的不足之处。铁路运输行业作为对国民经济进行服务的一项重要途径，其运输情况还会直接影响到国民经济的发展，如果只是单纯进行自身运输指标的统计，也就无法很好的跟国民经济进行联系。此外我国的铁路行业在货物发送量上面还存在有非常大的波动性，其波动情况跟GDP增速减慢以及经济转型等背景也有着非常紧密的相关性，因此说在进行铁路运输指标的统计过程中，除了自身运输情况的数据统计之外，还需要进一步加强跟国民经济之间的关联性。
②难以对统计数据进行决策支持。铁路部门所统计出来的数据虽然都是经过一层一层汇总而来的，但是因为部分细节上的信息未曾得到完整的保存，也就无法给予有效的运输决策支持。此外我国的铁路运输还没有形成科学完善的统计指标，在实际的运输过程中多是依靠以往的经验进行判断，也就导致了决策过程中存在有模棱两可的问题，对于决策的科学性也具造成了非常大的阻碍。
2 大数据背景下铁路运输发展策略简析
随着大数据技术的不但发展，使得数据的重要性也越来越突出，只有对铁路运输过程总的内部跟外部数据进行最大化的挖掘，也就能够给予其运输发展策略的制定提供足够多的数据依据，借此来提升决策的科学性跟合理性。因此各铁路企业的管理人员还需要积极采取切实有效的策略，来为铁路运输行业的进一步发展奠定一个良好的基础。
2.1 进行外部数据的充分挖掘
通过对外合作的模式，来将外部市场具备的优势进行最大化的挖掘。在我国的高速铁路网建设并且通车之后，会使得铁路客运运输能力得到大幅度的释放。在我国经济增速放缓这一发展背景下，还会使得未来的客货运输市场由卖方市场逐渐转向为买房市场，铁路客运单位的市场竞争变得越来越激烈，也就使得市场需求的挖掘成为未来发展的关键。铁路运输企业虽然掌握有大量的数据，但是这些数据多是自身的运营数据，对于外部市场的需求数据掌握比较少，其外部数据挖掘工作也未能够进行有效的挖掘。因为市场需求信息在整个互联网上面，这也就需要通过外部合作的模式来完成市场信息的挖掘工作。搜索引擎公司通过网络蜘蛛能够进行海量互联网数据的搜集，并且没有有超过上亿人次的检索，在这一现状下，铁路单位还可以考虑跟百度以及谷歌等搜索引擎公司进行合作，然后通过这些搜索引擎公司所掌握的海量互联网信息跟检索数据，来进行市场需求跟发展态势等数据信息的合理挖掘，在此基础上就不同经济发展阶段中运输市场的演变规律进行分析。
进行运输产品的调整，满足市场需求，在对市场需求进行明确的基础上，来进行运输产品供给的合理调整，从而满足市场需求。铁路单位需要在结合了市场实际需求的基础上，进行新产品的积极研发工作，对于部分运量降低的运输需求，可以通过车次合并以及减少列车开行频率的模式来进行运输供给的减少，并能够实现各种运输资源的最优化配置。就客运方面，可以通过人口迁徙数据、吊证列车开行方案的模式来进行调整。
2.2 进行内部数据的挖掘，提升自身的运营效率
①完善指标体系。铁路运输管理部门除了需要管理自身的运营指标之外，还要对客户信息以及市场信息等指标进行构建跟完善，在此基础上形成完成的数据分析指标体系。比如在货运客户信息反面，通过增加企业行业、规模以及产能等客户属性信息，还能够实现内部数据的有效挖掘跟分析，在结合货主需求的基础上进行运输产品的合理提供，从而在实现铁路运输资源最优化配置的基础上，减少货主的货物运输成本。此外在对运输指标体系进行完善的过程中，还需要就各个部分的运营数据进行集成分析，借此来形成一个统一的整体。
②进行运营数据的挖掘。通过对列车运行，客运售票、机车车辆以及货运请求车等基础数据的挖掘，还能够就运输资源的分布规律进行充分的掌握，对于作业效率的提升也有着一定的积极意义。通过对列车区间运行时分跟运行图标尺偏离规律进行分析的基础上，来对运营图标尺进行优化，也能够促使列车运行准点率得到有效的提升。通过对售票数据进行深入挖掘的模式，能够在结合线路客流变化的基础上进行列车停站方案的合理优化，从而满足客运的各种需求。
③进行监测数据的挖掘。通过对环境、列车运行以及设备监控等监测数据进行挖掘的模式，来构建列车安全智能预警机制，能够促使铁路运行安全性跟可靠性得到更进一步的提升。我国铁路企业现阶段在全国范围内都构建了天气、风速、轴文检测以及超偏载轨道等多种检测系统，在经过多年运行之后也积累了大量的历史数据。通过对这些数据进行分析的模式还能够对铁路事故的发生原因跟分布规律进行有效的掌握，对于危险因素也能够给予及时的警报，借此来提升铁路运输的安全性。
3 结束语
随着我国高速铁路网的建设，促使铁路货运运输能力得到了大幅度的提升，而在经济增速放缓这一大的经济态势下，我国运输市场的竞争激烈程度也得以提升。各铁路企业子啊大数据背景下只有从内外两方面入手，来对市场需求信息以及自身的运营信息进行深入的挖掘，然后在此基础上进行鐵路运输发展策略的优化处理，借此来提升运行效率以及运输安全性，对于铁路行业的持续发展也具备有一定的积极意义。
作者简介
张超，1983年5月16日，男，汉族，本科，助理工程师，研究方向：行车组织。