随着数据采集技术的发展以及数据分析的需求变化,人们已经走进了大数据时代,在电商、公共服务、医疗、教育等多个行业中都已经出现了大数据的身影。而在现如今城市和道路的背景下,交通日渐繁忙,拥堵也随之产生。通过海量大数据对拥堵情况和行政分区交通情况进行研究,将有助于专业人士探索到大量样本所体现出的规律,得出准确真实的分析结果,对城市规划和道路设计进行改进,提高人民幸福指数,降低事故发生率。交通数据可以很好地反映出道路拥堵的时空特性和人民的出行选择倾向,为城市的建设提供有力的理论基础。可视分析技术能够将海量数据按照一定的需求展示出来,更加直观、简洁,便于研究人员发现数据中呈现出的规律和特征。因此,本文在利用大数据技术的基础上,采取可视分析的手段,设计一个对海量交通数据进行处理和分析的系统架构,并将对其解决方案进行详细的阐述。本文的主要工作内容如下:(1)基于海量GPS数据的数据库构建与管理。本文对实验使用的GPS数据和路网数据进行了预处理,去掉错误数据、不合理数据,修补缺失数据。同时,为了提高GPS数据的准确性,对预处理后的GPS数据进行了地图匹配工作。对路网数据则进行了转换和展示,并剔除了不需要的信息部分。最后,配置环境搭建一个数据库用于存储处理完毕的数据,供给后续选用。(2)针对研究问题的关键点进行了分析。本文针对当前道路交通特点和城市规划中可能产生的问题,分析了系统功能上、性能上的需求,以及可视化的需求。(3)设计并实现了一个基于可视分析的海量交通数据分析系统。以任务的需求为基础,遵循系统架构设计原则,应用多种可视化方法,对系统的功能模块进行设计与实现。系统包括区域分析模块、和拥堵分析模块和轨迹模块,区域分析探索城市各区域的交通出行规律以及行政区划与聚类划分的对比,道路分析研究用户选择的路段速度变化详情,轨迹模块展示车辆出行轨迹。(4)大规模真实交通数据验证。本文使用真实的成都市出租车GPS数据用于此可视化系统进行试验,验证系统的正确运行,分析系统的结果,通过区域间流量探索行政分区设置的问题,根据实际情况选择瓶颈路段探索交通拥堵问题,并选择特征车辆分析出行问题,提出一些建议。