交通运输XX交通交通实习生实习报告

交通运输XX交通交通实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX交通集团XX部门担任交通数据分析师实习生。通过参与城市公共交通客流监测项目，收集并处理2023年第一季度全日客流数据，涵盖12条主干线路、日均处理3.2万条乘车记录，构建客流波动模型，识别早晚高峰系数差异达23.5%。运用Python对数据执行聚类分析，划分三类客流特征区间，为线路优化提供量化依据。掌握SQL与Tableau工具整合业务数据，完成5份可视化报告，其中3份被纳入部门年度运营分析报告。提炼出基于时间序列的客流预测方法论，可复用于类似场景，将数据处理效率提升40%。

二、实习内容及过程

2023年7月1日到8月31日，我在XX交通数据团队实习，主要任务是帮着整理和分析城市轨道交通的客流数据。他们那个系统里存了好多条线路的日售票记录，我负责每周抽两天去核对数据质量，把那些明显错的比如负数票价啊，或者站点码乱填的给挑出来。7月中旬开始跟着师傅做那个客流波动分析，我负责的是3号线和5号线的部分，下载了2023年第一季度全部的交易数据，大概有320万条记录吧。一开始我对这些海量数据挺没辙的，感觉眼都花了，师傅就教我用Python的Pandas库来处理，比如用groupby按日期分，再算每天的总客流和客流强度，还教我用matplotlib画时序图。我发现早晚高峰的客流曲线跟周末的差挺大，3号线工作日高峰时段的客流强度比周末高差不多30%。8月初，有个项目要做一个线路客流预测模型，我主动请缨负责数据清洗和特征工程那块儿。遇到的最大困难是数据不全是连续的，有些日子系统维护或者网络问题没记录，我试了插值法，但效果一般，后来琢磨着加一个虚拟变量表示那天是不是缺数据，效果就好多了。最后做的模型预测准确率能到85%左右，虽然不算顶尖，但部门还挺满意的，还把我写的部分拿去改报告了。这段时间让我挺受打击的，感觉自己专业能力跟实际工作要求差得远，比如对数据挖掘那块儿就不太懂，光是学会用Python分析数据就觉得挺费劲的。不过好在最后还是把活儿干完了，也算是长见识了。

三、总结与体会

这8周，从2023年7月到8月，在XX交通的实习经历让我对交通运输专业有了更深的理解，感觉像是把书本上的知识跟实际工作对上号了。刚开始接触那些真实运营数据时，说实话挺懵的，感觉跟学校做的那些仿真实验完全两码事，数据量也大得吓人，光是一个季度的记录就快三百万条。但慢慢接手分析3号线和5号线的客流波动情况，用Python处理数据，画时序图找规律，感觉就像是自己动手在搞点真本事。记得有一次算高峰断面流量，对比工作日和周末的数据，发现工作日早高峰那个断面流量系数，也就是小时客流峰值跟平均客流之比，比周末高出差不多25%，这让我意识到日常运营跟周末确实有很大不同，也明白了精细化运营的重要性。这段经历让我真切体会到，做交通研究不能光坐在教室里，得跟真实数据打交道，还得会分析，会找问题。最大的收获是抗压能力吧，以前做作业卡壳了顶多跟老师抱怨，这次遇到数据清洗麻烦或者模型跑不通，都是自己琢磨或者去请教同事，感觉责任心也强了点，知道手里的数据和分析结果关系到实际运营，不能马虎。这8周让我看清了，想进这个行业，光懂理论不够，还得懂点数据挖掘、模型分析这些，以后打算把Python学得更深，可能去考个数据分析师相关的证书，或者多关注下AI在交通预测里的应用，感觉这领域未来挺有前景的，希望以后能有机会把学到的知识用上，为实际交通发展出点力。

四、致谢

感谢在实习期间给予我指导和帮助的导师，他分享了很多行业经验，让我对客流分析和运营优化有了更具体的认识。也谢谢部门的几位同事，特别是那位负责数据平台的师傅，耐心教我使用那些分析工具和系统，帮我解决了不少技术难题。还有学校的指导老师，虽然