民航领域数据分析系统的应用

程宇 肖孟尚 戴永杰

（广东机场白云信息科技有限公司 广东省广州市 510470）

1 引言

1.1 研究背景

在网络技术不断发展进步的今天，各个行业的相关信息皆可以转换成一条条数据，例如：农林牧渔业、建筑建材业、石油化工等，就连人也不例外，比如我们的日常出行就会留下起始点和终点的流向数据，这仅仅只是其中一种，在大数据时代里，一切皆为数据，一切皆可分析。

大数据技术，在平常生活中处处存在，企业可以利用大数据进行分析从而对人们进行精确营销，警察也可以利用大数据去对犯罪人员进行查找定位，但是大数据技术的显著效果并不足以代替人们的逻辑判断，它只是辅助我们的一种工具。对于民航业来说，重要的不是掌握庞大的数据信息，而是对有用的数据进行挖掘、筛选等专业处理，最后由民航人员对其进行决策分析。

数据分析，对于收集来的大量数据进行整理统计、分析。它的目的是寻找大量杂乱无章数据之中的规律，使其成为有用的信息，有提高管理效率、工作效率等作用。在机场内，不管是人员的流动，还是飞机的起落都是可进行统计分析的数据信息，例如：旅客吞吐量、年货邮量、航空公司靠桥率等。

在民航领域，实际产生的数据信息完全不可估量，大量的数据被浪费掉，如果可以进行有效的统计分析，对民航业的发展有相当大的益处。但是现在，机场和航司等相关机构的信息并不联通，不管是因为保密原因还是历史等其它因素，都会造成资源浪费，对于未来民航业的发展都是极为不利的，这样大家都只掌握着自己的数据，相对封闭，形成了数据烟囱。在2018年，国务院办公厅正式印发《科学数据管理办法》，它主要提出的是实现科技数据开放共享的观念，减少各自为战的情况，但是开放也要保持数据的安全性。

数据共享和数据安全，这两者并不矛盾，在相应的技术支持下，不管是数据库、操作系统还是数据等的安全性都可以有一定的保证。对于数据安全的管理，有存储、使用和传输等多个步骤，要加强核心数据保护，关键是提升核心关键技术安全可控水平，完善核心数据全生命周期保护和管理。

1.2 研究目标

建设民航大数据分析平台，通过数据采集、分析与挖掘，人工智能，数据可视化技术，促进机场旅客多维画像观察，以信息平台为支撑，实现对航班、旅客、交通等基础数据及动态信息共享、资源整合，实现广东省本地客源分析、进出港旅客分析及陆侧交通分析的统计分析及可视化，实现出港旅客管控和陆侧交通疏导的智慧化，覆盖旅客选择航空飞行到离开机场整个流程，提高旅客信息通报的实时性，全面提升指挥决策能力。

1.3 研究意义

随着地面交通的快速发展，四通八达的地面交通网络使得机场的服务辐射面积也逐步扩大，不再局限于单一的行政区域中，邻近机场之间的关系愈发紧密，大型机场之间以及大型机场和中小机场之间均有着越来越强的竞争与合作。机场对于新型信息化技术的把握则成为萦绕在机场竞合关系上的一个关键擂台，加快发展新一代信息技术是赢得机场科技竞争主动权的重要战略抓手，因此建设民航大数据平台意义重大。

1.3.1 通过大数据学习平台提升机场竞争力

搭建大数据机器学习平台，该平台将作为民航大数据应用的基础平台，实现适用于民航业数据的采集、清洗、存储、分析。

提升白云国际机场国际航空枢纽竞争力，在粤港澳大湾区航空枢纽建设的背景下，从竞争与合作多元角度充分考虑与港澳及省内机场的航线网络及航空市场情况，优化机场航权与航线资源，建设粤港澳大湾区协同共赢的航线网络，推进构建资源共享、分工明确的粤港澳大湾区世界级机场群。

1.3.2 有利于提升客源分析能力和旅客服务能力

通过对民航旅客客源进行多角度分析、对进出港旅客数量及特征进行分析更精准的把握进出港旅客情况、对机场的交通运力与资源情况进行分析，更进一步帮助机场把握与管理客源，同时提升出港旅客的分流能力。

2 数据分析系统应用研究

2.1 应用软件分析

在数据应用方面，数据魔方已采用商业软件tableau 作为运营数据的数据共享工具，满足各种个性化的数据报表需求。但tableau无法进行二次开发，在系统界面、用户安全即权限控制、用户数量、性能等方面均受限制，无法进行规模使用。基于Tableau 产品的可视图表集成，进行安全优化，对登录账号与特定的IP 地址或网络环境进行绑定限制；功能及界面优化，破除Tableau 限制，进行界面美化及功能的简化和人性化；性能优化，提升图表数据的渲染效率；报表定制，支持快速新增定制报表并进行发布；报表移动端对接，所有报表支持移动端共享。

2.2 可行性分析

大数据以及机器学习技术已在其它行业成熟应用，本平台所依赖的大数据以及机器学习需求特点并无特殊，在技术上可以借鉴其它行业的成功经验。

2.3 功能需求分析

2.3.1 客源分析

对民航旅客客源进行多角度分析，包括出行总览、起止地分析、转乘分析和选择机场分析。出行总览是对旅客出行进行总的概览分析，通过选择旅客的居住地、出行方式、目的地及相关信息进行对比分析，展示出行旅客选择交通工具的情况，对比如同目的地交通工具的选择、常用出行方式等的选择。起止地分析从旅客出行的起止地及目的地两个维度进行分析，同时对热门出行路线进行提取。转乘分析是针对旅客为了到达不同目的地，选择的转乘机场的偏好分析。选择机机场分析从相同目的地、相同出发地、相同出发区域等多个角度对旅客选择出行机场的偏好进行分析。

2.3.2 进出港旅客分析

进出港旅客分析主要从航站楼运营管理角度，对旅客进港及旅客出港的相关情况进行分析，以对航站楼管理的资源调度、旅客疏散以及对旅客不同特征提供精准服务等提供科学支持。

2.3.3 陆侧交通分析

陆侧交通分析从进出机场的交通系统进行交通运力与资源情况的分析，分为对历史数据进行分析和预测未来一段时间内的交通运力及资源，可对到达旅客分流提供管理和数据方面的支撑。

2.3.4 航空公司分析

航空公司分析主要从航班和旅客的相关情况进行分析，包括旅客量、航班靠桥率、载运率、进出港情况方面的分析，

3 系统设计实现

3.1 首页

作为一个决策分析系统，需要直观展示最能代表现有机场运行情况的数据，首页展示了对于近一周航班执行率、近一年旅客吞吐量、近一年航班起降架次、近一年货邮运输总量的分析，并展示了旅客运输总量、航班起降架次、货邮运输总量这些统计信息。

3.2 综合分析

综合分析模块是对各类机场相关情况的集合展现，分别有入境航班情况、航空公司货运情况分析、白云机场三大指标、各主要航司旅客量统计表、各航司月度旅客运输情况、各城市旅客货邮分析、航班任务统计、各货运公司份额等方面。

3.3 其它分析

以机场为角度，还有对市场、运营保障、靠桥率、航班日计划等方面的分析，以下是对于其它方面分析的应用。如图1所示。

图1：市场分析-旅客分析页面

4 总结和展望

4.1 总结

目前在机场内运营数据分析方面上确实存在数据管理不够清晰和分析范围不够广的问题，这些都会影响决策者对机场发展和管理的把控。利用民航大数据分析平台，一方面可以直观展示机场内各类运营数据，另一方面对于相关管理人员可以更快发现问题并处理和领导人员可以更好的进行把控机场运营情况，大数据的应用会加快智慧机场的建设起到积极性作用。

4.2 展望

如今大数据技术在各行各业应用广泛，但是在民航领域的应用还是相对较少，它的难点在于各方数据来源基于保密或安全政策等其它原因不愿共享和对机场内庞大数据的抽析难度较高。为了加快智慧机场的建设，我们还需更加细致分析真正有用的数据而非把脏数据也展示出来让管理者去筛选。本文研究方向只是机场大数据分析的一小部分，如何使管理者能更加有效管理把控和对智慧机场的应用建设有益是以后需要研究的方向。