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（第七届泰迪杯数据挖掘挑战赛C题特等奖案例解析）

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一、案例背景与目标

1.1 应用场景与痛点

在道路运输行业，不良驾驶行为（如急加速、急减速、疲劳驾驶）是引发交通事故的主要诱因，占事故总量的70%以上。某运输企业通过车联网系统采集了450辆运输车辆的高频数据（每秒1条），包含时间戳、GPS坐标、速度、方向角等13个维度，但面临以下挑战：

• 数据规模庞大：总数据量超3.5亿条，单文件处理耗时过长。

• 异常检测困难：GPS漂移点干扰路线分析，急变速行为需精准识别。

• 综合评价复杂：需综合安全、效率、能耗构建多目标评价体系。

1.2 目标与量化指标

任务	目标	技术指标
运输路线与状态分析	提取10辆车每条路线的里程、平均速度、急变速次数	路线图误差 < 50米，急变速检测准确率 > 90%
安全评价模型构建	建立驾驶行为安全评分模型	AUC > 0.85，召回率 > 92%
综合评价体系设计	融合安全、效率、能耗的指标体系	包含至少15项核心指标

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二、技术路线与核心步骤（原子级拆解）

2.1 数据预处理与特征工程

2.1.1 数据清洗与对齐

1. 批量数据加载：

   python

   import os
   import pandas as pddef batch_load_csv(root_dir):file_list = []for root, _, files in os.walk(root_dir):for file in files:if file.endswith('.csv'):file_list.append(os.path.join(root, file))return file_listdata_files = batch_load_csv("D:/transport_data/")  # 加载450个CSV文件:cite[8]

2. 时间序列处理：

   • 转换时间戳为Unix时间（便于计算时间差）：

     python

     from datetime import datetime
     def convert_time(t_str):return datetime.strptime(t_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").timestamp()
     df['timestamp'] = df['location_time'].apply(convert_time)

   • 计算加速度：

     python

     df['delta_t'] = df['timestamp'].diff()
     df['delta_v'] = df['gps_speed'].diff()