客户背景：
某市交警的卡口数据大约每天2000 万条数据，包含车辆的牌照号码，车辆类型（客车、货车等），拥有数十个业务系统数据，较大的有4 个，数据希望保存5 年以上。以一个业务系统举例，大约30 张表，8 张数据量较大的日志表，每张日志表每年280 万条数据。
主要需求：
1、预测重点卡口流量，优化警力部署策略
2、预测拥堵时间，提升监管与服务质量
3、预测节假日特殊时段，外地车辆对本市交通影响
实施效果：
为该交警部署大数据系统，指定大数据数据分析和挖掘方案，给客户提供有价值信息：
1、对重点布控车辆行驶轨迹的预测。根据分析布控车辆的历史轨迹，预测当车辆在某个卡口出现后，出现在后面相关联的各个路口的概率，并由此预测结果安排警力部署。
2、通过对历史数据的分析统计，预测拥堵时间各卡口之间的车辆平均所需行驶时间和速度。
3、分析和预测外地车辆对本市交通的影响情况，尤其是节假日等特殊时间段。
4、高架和封闭道路匝道控制。根据高架路和封闭道路上交通流量情况分析匝道入口车辆对道路的影响情况，并根据分析预测结果实时调整匝道入口车辆控制信号，确保封闭道路的畅通。