导语：桐果云0代码数据平台，能广泛应用于数据治理、数据分析挖掘、数据可视化及数据服务领域。这是《桐果云-交警赋能实战》合集的第一篇，我们将揭秘如何实现0代码建模，实现数据统计分析，本篇将以车流量统计分析为例进行说明。

    在交通运行监测中，需要快速掌握关键卡口的车流量变化趋势，然后卡口车流量数据统计范围、统计规则、统计标准，都会随着业务需求变化而不断的变化，传统定制开发的卡口车流量统计功能，统计方法固定，很难满足多变的数据统计需求，难以及时发现异常波动。

    现在，通过桐果云可视化建模平台，交警部门只需简单拖拽组件，即可实现卡口车流量的自动统计分析，为交通管控提供实时数据支撑。

一、业务场景与需求

• 场景一：交通运行监测：指挥中心需要实时掌握重点卡口的车流量变化趋势，及时发现异常拥堵或流量激增情况。

• 场景二：勤务部署优化：秩序管理部门需要基于流量变化规律，科学安排警力部署和信号配时方案。

核心需求： 基于卡口过车记录，自动统计指定卡口每日车流量并计算环比变化率，形成趋势分析报告，为交通管理决策提供数据支持。

二、建模核心思路

    模型通过时间精度转换、分组统计、数据关联和环比计算四个关键步骤，实现卡口流量的精准监测与趋势分析。其逻辑流程如下图所示：

图：“车流量统计分析”模型核心流程图

三、五步操作详解

第1步：生思路   
   构建"时间精度转换 -> 每日流量统计 -> 指定卡口筛选 -> 昨日数据关联 -> 环比计算"的分析策略。

第2步：找数据   
   在平台资源中心，加载【卡口过车记录表】。该表包含卡点编号、过车时间等关键字段。

第3步：设规则

    1.时间精度转换：拖入【拓展字段】组件，将过车时间字段的精度缩小至"日"，输出按日汇总表A。

    2.每日流量统计：拖入【分组统计】组件，对表A按"日期"和"卡点编号"分组，统计每个卡口每日车流量，输出每日流量统计表B。

    3.指定卡口筛选：拖入【数据筛选】组件，筛选出需要重点监测的指定卡口，输出指定卡口流量表C。

    4.昨日数据关联：首先拖入【拓展字段】组件，为表C新增"昨日日期"字段，然后拖入【数据关联】组件，将当日流量与昨日流量进行关联，输出对比数据表D

    5.环比计算：拖入【拓展字段】组件，通过每日与前日车流量计算出指定卡口车流量环比值，输出最终结果表E。

第4步：得结果   
   运行模型，结果区直接生成包含日期、卡口名称、当日流量、昨日流量及环比变化率的统计分析表，支持数据导出和可视化展示。

第5步：固经验   
   将此分析流程发布为"卡口流量环比分析"共享模型。各大队、中队均可直接使用该模型，实现流量监测经验的快速复制与推广。

四、模型价值与实战要点

• 核心价值：

    1.监测精准化：实现重点卡口流量的精准统计和趋势分析，及时发现异常波动

    2.决策科学化：为勤务部署、信号优化提供数据支撑，提升交通管理精细化水平

    3.预警实时化：通过环比变化率监测，实现交通异常的早期发现和预警

• 实战要点：

    1.重点卡口选择：优先选择交通枢纽、易拥堵点段等关键位置进行监测

    2.阈值灵活设置：可根据不同卡口特点，设置差异化的环比预警阈值

    3.多维度分析：可结合时间段、车型等多维度进行深度分析，获取更全面的流量特征

五、结语：携手桐果云，共筑智慧交通新未来

    在"放管服"改革深入推进的背景下，桐果云为交警部门提供了强有力的技术支撑。平台不仅是数据分析工具，更是提升整体警务效能的战略装备，让数据真正成为交通管理的"智慧大脑"。

    现在，即可申请平台演示，亲身体验智慧交管的便捷与高效。

    桐果云深度理解不同行业的业务逻辑，将通用的自动化能力，转化为解决您特定痛点的钥匙。

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