21世紀是數據和信息大發展的時代。隨著互聯網、物聯網和車聯網的發展，人、車、路的有效連通實現了交通數據的全面認知。利用手機、IC卡和車載移動終端的數據可用於跟蹤移動鏈的整個過程，交通流參數的全天候三維採集可以通過交叉調製、線圈、視頻和浮動車數據來實現。同時，隨著智能駕駛技術、無人駕駛和汽車網絡的快速發展，車輛和駕駛員的全天信息可以獲得實時更新。
地區有上班族的旅遊需求，也有突發的需求，也有噪音的需求，正確預測這些，而且這個預測精度短時間預測比較好。
交通數據可視化
在以往的時間，以區域為單位來分析一個區域的總交通量很難滿足基於出行目的、人口類別和需求隨機變化的精細分析和預測的要求。大數據可以在個人基礎上進行分析，以進一步劃分流動人口、常住人口和流動人口。
利用手機信號數據對北京、天津和河北進行了旅遊分析。首先，旅行的人在城市裡被跟蹤很長時間。同時，利用公交或地鐵的一卡通刷卡數據來檢測個體的公交出行行為，從而掌握出行個體的屬性特徵。比如：你在哪裡工作和生活？另一個例子是對個人的聚類分析。人們發現某個群體的工作都在北京三環路以內，但居民都在郊區。這可以解釋向心交通的原因，並勾勒出整個城市的整個時空旅行模式。
從大城市的分析拓展到城市圈，北京是京津冀地區高學生就業聚集區的地域，有38%的就業崗位。如此高的聚集區自然也造成了人囗有的流動性，由北京向外光輻射的車流量遠高於石家莊市或者上海的輻射量。京津冀一體化大城市區相對而言還是每個大城市單中心局的發展，大城市和城市之間還沒緊密有機質的聯絡，和長江三角洲、珠三角地區有明顯差別，因此交通運輸集成化是優先促進地域發展的必要因素。
就對外交通而言，外出人口基本上通過高速鐵路和飛機出行。以機場為例，由於用途不同，大數據可以用來分析哪些是乘客，哪些是機場工作人員。入境遊客的分佈隨著旅遊距離的增加明顯減弱，工作人員在港區附近工作。手機數據可用於獲取鐵路客流，並瞭解機場與鐵路之間的差異。例如，在該國的東北部，旅行時間較短，目的地更多地在東北部地區，而在南部，使用高速鐵路。從出行路線的阻力和分佈可以看出，北京新機場建設的未來吸引範圍是沿著地鐵沿線到中心城區分佈。
我們還能夠對每個地區進行深度挖掘，一個地域裡有工薪族的出遊需要，也有偶發性需求，還有偏移的噪音性的需求，對這些進行精確的預測分析，而且這種預測分析精確度在短時間預測分析上更好。
交通運輸互聯網大數據可以實現對大規模個體出行全過程中活動鏈的集成和準確檢測，捕捉出行模式和多模式交通客貨流規律，挖掘和分析人口、活動、設施和出行之間的相關性，通過分類準確預測出行過程，從而提供出行指導、服務和綜合網絡的構建和交通新業態的產生提供支撐。
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