近年来交通问题已成为影响城市发展的严重问题。随着社会经济发展和城市化进程不断扩张,交通拥堵已经成为城市生活中无法回避的问题,成为城市持续发展中必然面临的挑战。城市态势数据,即城市运行状态“日志”,忠实的反映这城市的变化。随着GPS等技术的发展,我们可以得到一定数量车辆的精度较高的位置数据。同时随着数据处理能力的而发展,通过蜂窝网络得到大量用户的定位到基站的低精度的数据的技术也趋近成熟。通过对这两种不同精度的数据进行分析,我们可以得到交通流速度的相关信息。这些数据为我们解决城市交通问题的给出了一个新的可能性。本文首先提出了位置数据新的通用数据模型,整体地规划出使用位置信息进行分析时需要的数据以及之间的关系,为交通流速度分析算法提供数据支持及模型基础。随后,本文提出了位置点与道路校正算法,使用高精度数据进行交通流速度分析的算法和使用手机数据进行交通流速度分析的算法三个算法。分别对应在进行交通流速度分析时海量数据校正,高精度数据分析和低精度数据分析三个问题分支。并针对上述三个算法,使用从某市得到的真实城市体征数据,设计并进行了实验,并对算法的结果进行了分析。最后本文对目前的算法和结果进行了总结,未来的工作做出了展望。