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跨领域合作在智慧交通实施中的角色与挑战
前言
收集到的交通数据通常包含大量的噪声和异常值，因此在分析之前需要进行数据清洗和预处理。这一过程包括去除缺失数据、修正错误数据、填补数据空缺以及标准化不同来源数据的格式。经过预处理的数据能够有效减少因数据质量问题对分析结果的干扰，从而提高数据分析的精度和可靠性。
交通数据分析不仅对交通管理部门有重要价值，还涉及到其他领域的协作。在智慧城市建设过程中，交通数据的共享与利用需要与城市其他基础设施的管理系统相结合。例如，智能电网、城市物流、公共安全等领域的数据共享和协作能够提升城市整体的运行效率。交通数据分析
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