城建规划

一、需求背景 交通设施在城市规划和建设中扮演着重要的角色。为了提高交通设施的销售效率和质量，需要对销售数据进行有效的分析和利用。然而，传统的数据分析方法已经无法满足实际需求，因此需要研发一套先进的大数据分析系统，对交通设施销售数据进行全面、快速、准确的分析和挖掘。

二、面临的主要技术难题

海量数据的存储和管理：交通设施销售数据通常非常大，包括销售记录、客户信息、地理位置等方面的数据。因此，需要采用高效的数据存储和管理技术，确保数据的安全性和可靠性。

数据清洗和预处理：由于数据来源广泛，可能存在数据质量问题，如空值、无效值、重复记录等。因此，需要采用有效的数据清洗和预处理技术，确保数据的一致性和可用性。

数据分析和挖掘：交通设施销售数据中有大量的隐含信息，如客户行为特征、市场趋势等。因此，需要采用先进的数据分析和挖掘技术，挖掘数据背后的价值，为销售决策提供支持。

可视化呈现：为了直观地展现销售数据分析结果，需要采用可视化技术，如图表、地图等，让用户能够快速理解和分析数据。

三、期望实现的主要技术目标

数据存储和管理：采用分布式存储和管理技术，能够支持海量数据的存储和管理，确保数据的安全性和可靠性。

数据清洗和预处理：采用数据清洗和预处理技术，能够对数据进行一致性和可用性检查，确保数据的质量。

数据分析和挖掘：采用数据挖掘和机器学习技术，能够对数据进行深度挖掘和分析，挖掘数据背后的价值，为销售决策提供支持。

可视化呈现：采用可视化技术，能够将分析结果直观地呈现在用户面前，便于用户快速理解和分析数据。