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項目背景

安徽高速公路信息化管理

依托于安徽省高速公路路網路況、車流、氣象信息，結合服務區經營消費、供應鏈等數據進行相關性分析，剖析上述數據之間的關聯，得到服務區經營收入與駛入車流量的關系模型，對各經營設施進行經營權價值挖掘，按照單個服務區、路段服務區和路網服務區給出其價值評估結果，最終為服務區經營者制定精準的經營管理策略和貨品配額方案提供有力的數據支持，并通過對路網路況及服務區營業內容、車位、住宿、餐飲等信息的整合與集成，為智慧服務區公眾服務提供數據支撐。

面臨挑戰

提高服務區的管理水平。通過大數據分析服務區車流、人流、氣象、消費等數據，形成一個我省高速公路車流與服務銷售數據視圖，為我省服務區的管理者提供日常管理運行數據的統計分析和公司投資、管理、運營及資產分布的統計分析，協助服務區管理者做好節假日及高峰期事前預防、事發應對、事中處置應對的工作。

提高服務區的經營水平。用大數據技術采集并分析經營銷售信息數據，建立經營銷售分析模型，探索服務區經營情況與車流、天氣等因素之間的關聯關系，提高我省服務區經營者制定服務區貨品配額方案的精準性，避免商品的積壓或者斷貨，提高服務區的經營效益。

提高服務區的服務水平。通過對路況、氣象及服務區車位、住宿、餐飲、便利店等信息資源的整合與集成，為服務區打通線上線下平臺，建設網上餐飲、超市、加油、住宿商業平臺、剩余車位提示系統,及服務區周邊信息查詢等公眾服務提供數據支撐，提高服務區服務水平。

解決之道

選取挖掘算法

根本目的是進行各服務去的經營根因分析，各服務區的經營的波動常常是與多個因素相聯系的，故由多個自變量的最優組合共同來預測或估計因變量，比只用一個自變量進行預測或估計更有效，更符合實際。在經濟學上研究一個變量的變化受多個因素的影響時，往往會考慮建立多元線性回歸模型進行研究分析。

結果輸出

服務區名稱、便利店日均消費預測（元）、餐飲店日均消費預測（元）、小吃店日均消費預測（元）、水果店日均消費預測（元）

客戶收益

通過對數據挖掘模型的運用，可以對該服務區便利店、餐飲店、小吃店、水果店的營收進行預測，該模型運用到了業主的實際運營過程中，通過對服務區經營數據的挖掘分析，對服務區運營起到了數據參考決策的作用，為后期提升服務區經營管理水平和新服務區攤位定價提供了有效的指導和參考依據。

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