交通大数据：理论与方法

交通大数据：理论与方法

    在大数据发展的背景下，交通领域的各类大数据以惊人的速度产生，传统的数据分析技术在一些方面存在种种局限性。如果没有强有力的工具，我们将难以有效理解数据，造成“数据丰富，知识贫乏”的窘境。在大数据时代应运而生的机器学习、统计模型、数据库等方法和工具可以帮助交通领域的研究者和从业者对大数据进行有效的挖掘，本书也在这一需求下应运而生。

刘志远，东南大学青年首席教授，目前担任东南大学交通学院教授、博导、副院长，复杂交通网络研究中心主任，获评国家自科基金优青、江苏省双创人才、江苏省青年双创英才、东南大学“五四青年奖章”。长期从事交通大数据分析与建模、交通网络规划与管理、公共交通等领域的研发工作。担任交通研究领域知名SCI期刊ASCE Journal of Transportation Engineering以及IET Intelligent Transport Systems副主编。

张文波，东南大学交通学院交通工程系专任教师、至善青年学者，复杂交通网络研究中心副主任，大数据分析与分布式计算平台（交通学院）责任人，曾留学美国普渡大学，获得土木工程博士学位。长期从事智慧出行、交通大数据、智能交通系统等方面的研发工作。

     本书选择了合适的数据挖掘工具，结合相应的机器学习和深度学习算法探索有效的数据分析方法。作为一本面向交通运输工程专业的数据分析类教材，本书也结合了交通领域的大量实例，为各类理论方法与分析工具的学习提供了诸多参考，非常有助于交通工程专业背景的初学者迅速、深入掌握各类大数据分析的工具与方法。