基于大数据分析技术的机场运行效率探究

费子奇

摘要：文章基于大数据分析技术，探究了机场运行效率的优化方法。通过分析机场运行中涉及的各类大数据类型和其特性，以及主要获取方式，确定了机场运行效率的关键指标。在此基础上建立了一个大数据驱动的机场运行分析平台，并进行了运行效率的可视化分析。希望能够更全面、深入地了解机场运行状况，从而提高机场运行效率。

关键词：大数据分析；机场运行；平台；可视化

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.01.007

中图分类号：TP 311.13            文献标志码：A            文章编码：1672-7274（2024）01-00-03

Exploration of Airport Operation Efficiency Based on Big Data Analysis Technology

FEI Ziqi

（Chengdu Shuangliu International Airport Co.， Ltd.， Chengdu 610000， China）

Abstract： The article explores optimization methods for airport operational efficiency based on big data analysis technology. By analyzing the various types and characteristics of big data involved in airport operations， as well as the main acquisition methods， key indicators of airport operational efficiency have been determined. On this basis， a big data-driven airport operation analysis platform was established， and visual analysis of operational efficiency was conducted. I hope to have a more comprehensive and in-depth understanding of airport operations， in order to improve airport operational efficiency.

Key words： big data analysis; airport operations; platform; visualization

1   大數据分析技术概述

信息时代，数据已经成为一个不可或缺的资源。大数据特指大规模、多类型、高速生成和需要新型处理应用的数据，其在决策制定、问题解决和创新研发中的价值日益凸显。大数据不仅仅关乎数据量的大小，也涉及数据的多样性（包括结构化、半结构化和非结构化数据）以及数据处理的速度（数据生成和处理的速率）。这就是通常所说的大数据的“3V”特性：Volume（体量大）、Variety（多样性）和Velocity（快速性）。大数据分析技术，是指用来处理和分析大规模数据的一系列技术，包括数据挖掘、机器学习、预测分析、文本分析、网络分析、可视化等多种方法。这些方法可以帮助我们从庞大的数据中提取有用的信息，发现数据之间的关联性和规律性，从而为决策提供科学依据。特别是在机器学习的帮助下，我们可以构建预测模型，实现对未来的预测，以及基于历史数据的智能决策。

在机场运行中，大数据分析技术同样发挥着重要作用。例如，通过分析历史航班数据，机场可以预测未来的航班流量，从而优化航班调度。通过分析安检数据，机场可以预测安检高峰期，从而优化人力资源配置。通过分析旅客行为数据，机场可以优化旅客导向系统，提高旅客满意度。大数据分析流程如图1所示。

2   大数据在机场运行中的应用方式

2.1 机场运行中涉及的大数据类型及其特性

在机场运行中，大数据起着至关重要的作用。下面我们将详细探讨机场运行中涉及的几种主要大数据类型以及它们各自的特性。一是结构化数据：这种类型的数据通常包含在预定格式或模型中，如数据库。机场运行中的结构化数据包括航班信息（航班号、目的地、时间等）、机场设备状态、机场员工信息等。这些数据易于存储、查询和分析。二是半结构化数据：这种数据包含在没有严格定义的数据模型中，如XML、JSON或其他自描述格式。半结构化数据在机场运行中的应用包括航班状态更新、天气报告等。虽然半结构化数据比结构化数据更难以处理，但它们提供了丰富的上下文信息，有利于深入的数据分析。三是非结构化数据：这种数据没有固定的格式，如社交媒体帖子、旅客反馈、安全监控录像等。非结构化数据的处理和分析挑战更大，但它们能提供更丰富的信息和更深入的洞察报告。

机场数据有以下几点共同特性。一是大量。机场每天需要处理大量的航班、旅客和设备信息，这产生了海量的数据。二是速度。机场数据产生的速度非常快，特别是在高峰时期，需要实时处理和分析数据以支持快速决策。三是多样性。机场数据来自各种不同的源，包括内部系统、外部系统、社交媒体等，数据类型和格式各异。四是价值。通过对这些大数据进行分析，机场可以提高运营效率、改善旅客体验、增强飞行安全和减少运营成本。因此，了解机场运行中涉及的大数据类型及其特性，是进行有效数据分析、提高机场运行效率的关键。

2.2 机场运行大数据的主要获取方式

首先，机场的内部系统是重要的数据来源。机场内部有各种运营管理系统，航班信息管理系统记录了航班的起飞和到达时间、航班号、航空公司、目的地等信息，这些数据是机场运营的基础。设备管理系统提供了关于机场设施和设备的详细数据，包括登机桥、行李处理系统、安检设备等的运行状态和维护记录，这些数据对于设备维护和设施管理至关重要。人力资源管理系统和财务管理系统提供了关于机场人员和财务状况的数据，这对于机场的运营管理和经济决策非常重要。

其次，传感器和监控设备在机场运行数据获取中也扮演了重要角色。现代机场大量使用各种传感器设备，这些传感器设备可以实时采集到机场内部的环境条件、设备运行状况、乘客流动情况等数据。

最后，航空公司的系统也是一个重要的数据来源。航空公司系统可以提供大量的航班和乘客数据，这些数据通常通过应用程序接口（API）或数据交换协议（如IATA的数据交换标准）获取。这些数据对于航班调度、旅客服务、安全检查等都有重要意义^[1]。

3   基于大数据分析技术优化机场运行效率的研究

3.1 确定机场运行效率的关键指标

一是航班正点率。正点率是衡量机场运行效率的基础性指标，直接影响航空公司的运营效率和乘客的出行体验。航班正点率包括航班的起飞正点率和到达正点率，通常以航班实际起飞或到达时间与计划起飞或到达时间的差异来定义。在分析航班正点率时，还需要考虑各种可能影响正点率的因素，如天气条件、航空交通管制、设备故障等^[2]。

二是行李处理时间。行李处理时间是衡量机场服务效率和质量的重要指标。这个指标是指从旅客办理行李托运到行李送达行李转盘的总时间，包括行李运输、安检、排序等多个环节。行李处理时间的长短直接影响乘客的等待时间和满意度，同时也影响机场的运营成本。

三是乘客流动时间。乘客流动时间是指乘客从进入机场到登机口的总时间。乘客流动时间包括乘客在安检、出入境检查、候机、步行等各个环节的时间。乘客流动时间的长短不仅影响乘客的旅行体验，还可能影响航班的正点率。因此，通过数据分析来了解乘客流动时间的构成和影响因素，对于优化机场运营效率和提升乘客体验十分重要。

四是设备利用率。设备利用率是一个衡量机场设施使用效率的关键指标，包括登机桥、行李处理设备、安检设备等的利用率。高设备利用率意味着设备的使用效率高而设备闲置时间短，这有助于降低机场的运营成本并提高服务效率^[3]。然而，设备利用率过高可能会导致设备过度磨损，增加故障风险，因此需要找到一个平衡点。通过数据分析，可以了解设备的使用状况，预测设备的需求，优化设备的调度和维护策略，从而提高设备利用率和设备的生命周期。

3.2 建立大数据驱动的机场运行分析平台

该平台如图2所示，主要由数据收集模块、数据存储模块、数据处理模块、数据分析模块、决策支持模块、可视化模块、安全和管理模块构成。具体功能设计如下。

（1）数据收集模块。数据收集模块负责对各类数据源进行数据采集。这包括但不限于机场的操作系统、设备传感器、航空公司系统、航空交通管理系统、社交媒体以及其他公开的数据源。在设计时需要考虑各种数据类型和格式，以及数据的实时性和完整性。

（2）数据存储模块。数据存储模块负责将收集到的数据存储在适当的位置以供后续处理和分析。这涉及数据的管理和维护，以确保数据的安全性和稳定性。在设计时，需要考虑数据的大小、复杂性、存储的成本和数据的访问速度。

（3）数据处理模块。数据处理模块主要负责数据的清洗、整合和转换。清洗是指去除无用的信息、处理丢失数据、消除噪声等；整合则是将来自不同来源、不同类型的数据进行合并，构建一致的数据视图；转换则是将原始数据转变为适合进一步分析的格式或结构。

（4）数据分析模块。数据分析模块利用统计学和机器学习的方法对处理后的数据进行深度分析，目的是找出其中的模式和关联，以及预测未来的趋势。这需要考虑数据的特性、分析的目标以及所用的方法和算法的选择。

（5）决策支持模块。决策支持模块可将分析的结果转化为可行的决策和操作。它能够基于分析结果提出优化机场运营的策略，如优化航班调度、改进设备维护方案等。在设计时应考虑决策的有效性和可行性。

（6）可视化模块。可视化模块的主要作用是将复杂的数据和分析结果通过图表、地图等形式进行可视化，使得决策者可以更直观、更容易地理解信息，从而做出决策。在设计时需要考虑展示的清晰度、直观性和交互性。

（7）安全和管理模块。安全和管理模块负责整个系统的安全和稳定运行。包括数据的安全、系统的稳定性，以及权限控制等功能。在设计时，应考虑系统的安全性、可靠性、扩展性以及易用性。

3.3 运行效率的可视化分析与解读

一是数据预处理。在数据预处理阶段，我们对机场运行数据进行了清洗、整合和标准化。先处理了数据中的缺失值，并通过插值或者删除的方式填补了这些缺失值。然后进行了数据整合，将来自机场内部系统、航空公司系统和传感器设备的数据整合在一起，形成了一个统一的数据集。最后对数据进行了标准化处理，将不同指标的数据缩放到相同的范围内，以便进行可视化分析和比较。

二是可视化分析和展示。基于预处理后的数据，本研究进行了以下几种可视化分析和展示。

（1）柱状图：通过柱状图，我们比较了不同时间段的机场运行效率。横轴表示时间段（如每个月或每个季度），纵轴表示运行效率指标（如航班准点率或旅客满意度），柱状图的高度表示效率水平。我们可以根据柱状图的趋势和变化情况，识别出高峰和低谷期，从而制定相应的优化策略和调整运行计划。

（2）热力图：利用热力图展示了机场各个区域的人流密度。热力图使用不同颜色渐变方式来表示不同区域的人流密度，颜色越深表示人流越密集。通过热力图，我们可以直观地了解哪些区域是机场拥堵的热点区域，从而采取相應的措施来改善拥堵状况，如优化安检流程或增加服务人员。

（3）折线图：利用折线图，我们展示了机场运行效率的长期趋势。横轴表示时间（如每年或每季度），纵轴表示效率指标（如航班平均延误时间或旅客通过安检的平均时间），折线图连接了不同时间点的效率数据。通过折线图，我们可以分析机场运行效率的变化趋势。

4   结束语

基于大数据分析技术，对机场运行效率进行探究和优化，能够为机场管理者提供决策支持和优化方案。未来，随着大数据技术和人工智能的发展，可以进一步探索高级的数据分析技术和智能化的运行管理系统，以提升机场运行效率和响应能力，并推动机场运营向智能化、高效化发展。

参考文献

[1] 陆摇摇．航站楼放射构型对机场运行效率影响分析[D]．德阳：中国民用航空飞行学院，2022.

[2] 丛玮，谢道仪，朱睿，等．基于可拓多层次状态分类的机场运行效率评价研究[J]．航空计算技术，2022，52（2）：49-52，57.

[3] 曹钰庆．基于DEA模型的民用机场运行效率分析[J]．数字通信世界，2020（9）：101-102.