高德12月3日发布《2014Q3中国主要城市交通分析报告》，高德在报告声明中称，其结论性信息“是基于高德积累的海量交通出行数据，通过大数据挖掘计算所得，通用算法与理论保证了其合理性与科学性。”高德软件有限公司副总裁董振宁对他们这次的报告做了进一步的介绍和解读。
关于大数据来源
据董振宁介绍，高德所获得的交通大数据来源有两个方面。
一是公众数据，覆盖包括目前高德3亿的用户基数，特别是采集使用了高德地图及导航软件的车主用户的位置及速度数据，董振宁称这方面高德产品渗透率为5%，即20个正在开车的用户中，有一个人正在使用高德地图导航服务(因为有用户只依靠离线包导航，不使用在线导航，所以笔者推断车主大数据提供者还要小于这个渗透比率，或者这5%是排除离线包用户之后的统计结果，总之这里还有待进一步查证)。
二是行业浮动车数据，包括与出租车公司合作所获得的数据，以及在母公司阿里巴巴的支持下，通过与交通部门合作，对全国90%的物流车辆的数据进行采集。
两部分数据源基本上各占整体大数据总量的一半，董振宁推测，这样的大数据规模将以每年3-4倍增长率增加。
高德在大数据分析中采用“拥堵延时指数”作为城市拥堵程度的评价指标(其计算公式为：拥堵延时指数=高峰旅行时间/自由流(非拥堵)状态下旅行时间)，这是一个国际上所使用的计算标准，目前主流交通分析公司会使用该计算方法来评价拥堵情况，董振宁认为，交通分析使用这种方法更易于让公众去理解。
从报告看交通拥堵分析趋势
整理一下高德季度内的报告提供了哪些关于交通拥堵方面的分析，从中把握高德对于交通拥堵分析的具体思路。读者也可以访问http://trp.autonavi.com/traffic/查看最新完整版的报告。
1.中国主要城市拥堵排名
这样的统计分析一是让公众了解全国目前的交通拥堵问题的整体形势，二是给政府有关部门一个相对科学、客观的数字，验证一些阶段性的政策和措施是否取得了良好效果。
2.一线城市通勤日拥堵分析
对一线城市通勤时段的分析，包括了一套整体的分析，也包括具体对早晚高峰拥堵路段的分析，这些能够帮助政府部门和企业重新思考在还能在这一时段做哪些事来优化交通，比如针对不同的行业领域，鼓励调整员工通勤时间，或者由政府有关部门出面，对道路和公交设施进行再优化等等。
3.热点商圈的交通特征分析
对热点商圈分析起到了非常重要的辅助之用。特别是现在很多商场都习惯于搞周年庆和年终庆活动，这往往直接导致商场周围道路甚至几公里的商圈路网面临巨大的交通压力。对商圈周边地区的分析，能够帮助交通和公安部门提供很有效的预警作用。
4.研究特殊时段和热点事件对交通的影响
像双休日、节假日、开学期间、恶劣天气，这些时间段对交通压力都非常大，但也有像北京在APEC期间实施的单双号出行，能马上缓解平日里的交通拥堵问题。对特殊时段和热点事件的研究，能帮助公众更好地安排出行计划，也能让政府有关部门根据这些分析结果制定更清晰的治堵缓堵政策方案。
5.交通拥堵深度剖析和治理建议
对交通拥堵问题的分析仍需精细化，高德目前联合清华-戴姆勒可持续交通研究中心对一线城市中普遍造成拥堵的具体路段进行Cube图时空分析，并向政府部门提供直接、具体的改进决策。
6.分析趋势
可以看到高德在报告中提供了从宏观到微观层面的分析，而基于大数据对微观道路的分析，关系到具体拥堵路段的治理，是未来交通拥堵分析的重点。
交通大数据分析，高德下一步计划是什么?
正如董振宁所强调的，所有的分析结论不仅仅满足于看一看，更重要的是唤醒人们使用交通信息服务的意识，高德希望通过对城市交通情况进行分析，从多维度反映城市的交通拥堵情况，为公众交通出行、机构研究和政府决策提供有价值的理论参考依据。所以下一步，他们会向着这三个方向继续深入。
这从公众层面来看，在产品方面高德也会将这些大数据分析成果集成在地图导航服务中，形成避堵方案服务于用户。
与研究机构的合作将有效增加城市分析数量，并提升报告的质量。在《2014Q3中国主要城市交通分析报告》中，与上季度相比，城市数量已从25个上涨至38个，但董振宁表示，如果仅仅依靠高德自己做全各个城市的分析报告还是比较困难，因此他们非常看重和各地研究机构的合作，结合当地专业人士对交通环境的认知，进行更本地化、具体化的分析。
董振宁提到，政府部门早已关注如何利用大数据解决一些实际的问题，所以，高德还要做的事情是帮助政府利用大数据去做好决策，并让成果和价值驱动政府有关部门参与交通数据的开放，形成良性大数据分析和应用氛围。
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