博客推薦 | 玩轉交通大數據
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推送內容：城市交通數據分析方面有趣的博客文章和論文。
Analyzing 1.1 Billion NYC Taxi and Uber Trips, with a Vengeance
介紹：這是一篇分析計程車軌跡數據的文章，利用紐約公開的海量計程車軌跡數據 (含計程車和Uber)探索了城市的出行小區、夜間活動 (nightlife) 以及往來機場的出行等，介紹很全面，並且作者給出了數據分析的R語言代碼 (GitHub)。
原文作者：Todd W. Schneider
When Are Citi Bikes Faster Than Taxis in New York City?介紹：這是一項很有趣的分析案例，利用紐約開放的海量計程車數據和公共自行車 (Citi Bike) 數據，主要分析了紐約 (主要是曼哈頓) 在什麼時候乘坐計程車會比騎自行車慢，也分析了計程車「慢下來」的一些影響因素，最後作者給出了數據分析的代碼 (GitHub)。
原文作者：Todd W. Schneider
Chicagos Public Taxi Data
介紹：利用芝加哥開放的海量計程車軌跡數據，分析了芝加哥自2013年以來的載客量趨勢，進一步與紐約計程車對比，作者驚訝地發現儘管紐約和芝加哥的計程車都在網約車的影響下逐漸喪失市場 (losing market)，但芝加哥計程車行業的「衰落」相比紐約則更為令人堪憂，原文代碼參見GitHub。
原文作者：Todd W. Schneider
How many taxis does a city need?介紹：這是今年五月份MIT News報道的一篇發表在Nature上文章 (原文：Addressing the minimum fleet problem in on-demand urban mobility)，利用紐約開放的海量計程車軌跡數據，研究在一定出行需求下所需要的最小車輛數/車隊規模。
相關的公眾號推文：Nature 雜誌︱城市交通的滅霸響指已經出現
Strength of visualization-python visuals tutorial介紹：紐約計程車軌跡數據的可視化案例，來源於Kaggle計程車行程時間預測比賽的notebook，文章給出了詳細的數據預處理、軌跡數據可視化 (Python)，適合作為入門練習。
Dynamics of New York city - Animation介紹：紐約計程車軌跡數據的可視化案例，同樣來源於Kaggle計程車行程時間預測比賽的notebook，細緻地介紹了如何用Python實現簡單的動態出行量可視化，適合作為入門練習。
相關推薦：Feature extraction
Of Bikes and Cabs - NYC介紹：來源於Kaggle的notebook，以紐約的計程車和公共自行車數據為例，分析了旅行時間分布等。
A Tale of Twenty-Two Million Citi Bike Rides: Analyzing the NYC Bike Share System
介紹：利用紐約開放的公共自行車數據，選取兩年的數據 (2013年至2015年) 進行可視化分析，從數據中詳細地介紹了男女、不同年齡在出行上的差異等，原文代碼參見GitHub。
原文作者：Todd W. Schneider
A brief overview of machine learning methods for short-term traffic forecasting and future directions
介紹：這是一篇簡短的綜述文章，回顧了機器學習方法（如時間序列模型、K近鄰、支持向量機、深度學習）在短時交通預測中的應用，從交通數據的時空建模出發，指出了各個方法在交通預測上存在的優缺點，文章最後對交通預測的研究方向做了展望。
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