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文档简介
互联网交通交通科技公司交通规划助理实习报告一、摘要
2023年7月1日至2023年8月31日,我在一家互联网交通科技公司担任交通规划助理实习生。期间,我参与3个区域能力评估项目,运用GIS分析工具处理超过2000条交通流量数据,完成2份交通影响分析报告,提出5项优化建议被采纳。通过实际项目,熟练掌握ArcGIS空间分析、Python数据处理及交通仿真建模技术,验证了课程中学习到的“多模式交通模型”在现实场景的适用性。总结出数据驱动决策的标准化工作流程,涵盖数据清洗、模型构建、结果可视化全流程。
二、实习内容及过程
实习目的主要是想把学校学的交通规划理论跟实际工作对接上,看看那些模型和数据在真实项目里怎么用。
实习单位是一家做智慧交通方案的平台公司,主要帮城市做交通数据分析和系统优化,业务挺多,有做信号灯配时,也有做公共交通规划的。
实习内容跟岗位名差不多,就是交通规划助理,跟着师傅做项目。具体做了3个区域能力评估,用ArcGIS处理交通OD数据,那段日子每天面对几千条数据点,得把无效的、明显错误的给筛出去,挺磨人的。还参与了2个交通影响分析报告的编写,主要是收集项目周边的交通数据,比如路网密度、公交站点覆盖、高峰小时流量这些,然后用Excel做表格,用Python写脚本把数据清洗一下,最后在报告里画点图,比如生成出行分布图、拥堵热力图什么的。期间碰到过一次数据源不统一的问题,有些数据是路口摄像头拍到的,有些是浮动车数据,时间戳对不上,导致分析结果偏差挺大。我琢磨了两天,最后是用Python加了个时间戳对齐的脚本,把数据错开的时间段给匹配上,效果好了不少。通过这个事,我意识到做交通分析得特别细心,数据质量太重要了。
最大的项目是帮一个新区做公共交通线网优化,我负责了两个路段的客流分析,跑了3天收集公交站客流数据,还用Vissim做了个简单的交通仿真,对比了两种线网方案的延误时间和覆盖率,最后在报告里写了优化建议,师傅看了还挺认可。
实习期间最大的收获是学会用Python处理交通数据,以前都是用Excel,效率低还容易出错,现在用脚本批量处理数据快多了,也能做更复杂的数据分析。还有就是认识了行业里的实际工作流程,比如怎么跟甲方沟通需求,怎么组织数据汇报,这些在学校根本接触不到。
遇到的困难主要是刚开始不太懂那些专业术语,比如信号配时中的“绿信比”、“行人过街时间损失”,得跟师傅和同事多问,慢慢才明白。另一个问题是做仿真模型时,对路网数据的精度要求很高,一开始导入的路段数据有点粗糙,导致仿真结果不太准,后来重新核对了几遍CAD图,才把模型跑通。
这段经历让我更清楚自己喜欢什么,以后想往交通数据分析方向发展,打算接着学Python和R,再看看机器学习在交通领域的应用。不过也发现公司培训机制有点弱,很多新知识都得自己摸索,而且岗位跟我想象的不太一样,需要处理的事务性工作挺多,专业深度挖掘的不够。建议公司可以搞点系统性的培训,比如定期有技术分享会,或者给实习生配个导师,带一带。还有就是岗位设置上能不能更贴合专业,多接触点核心的规划工作。
三、总结与体会
这8周在公司的经历,让我对交通规划这行有了更真切的感受。实习的价值在于把书里那些模型和理论,真真切切用在了项目上。比如7月15号那会儿,我负责处理一个新区的公交客流数据,有几千条记录,一开始觉得挺麻烦的,后来用Python脚本跑了一遍,不到半小时就处理完了,效率高了不少,也验证了课堂上学到的数据处理方法在实践里的有效性。这种把知识转化为实际成果的感觉,挺有成就感的。
这次经历也让我更清楚自己未来想做什么。我本来对交通数据分析挺感兴趣的,实习期间接触了Python和Vissim,发现确实挺有意思的。这让我决定接下来要重点学这些技能,可能考虑去考个数据分析师相关的证书,或者找机会再做些相关的项目,为以后求职加些砝码。感觉这次实习就像一个桥,把学校学习和未来工作连接起来了。
看着公司那些大屏幕上实时跑的交通数据和地图,再想想自己做的那些小分析,觉得交通行业的发展速度很快,特别是大数据和人工智能在交通领域的应用,前景挺广阔的。比如我参与的那个项目里,用机器学习预测客流,精度比我以前用传统方法高不少。这让我觉得,以后做交通规划,光懂理论是不够的,还得懂技术,会用数据工具。
最深刻的体会还是心态上的变化。以前在学校做作业,错了可以重做,但实习的时候,项目deadline就在那里,数据错了可能会影响报告结果,这让我第一次体会到责任感。比如有一次做信号配时优化方案,我反复核对了好几遍参数,生怕出问题,那种压力挺大的,但也逼着自己得把事情做好。这8周下来,感觉自己的抗压能力和解决问题的能力确实提升了不少,从以前遇到问题就求助老师,到现在会先自己查资料、试方案。这种从学生到职场人的转变,挺宝贵的。接下来肯定要把这些收获留着,用在接下来的学习和未来的工作中。
四、致谢
感谢公
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