随着互联网和通信技术的快速发展，大数据处理与挖掘技术在智能交通系统中的应用变得日益重要。这些技术为交通管理提供了实时数据，极大地提升了智能交通系统的用户友好度和效率，并带来了显著的经济和社会效益。本文将从多个角度深入探讨大数据在智能交通系统中的应用及其带来的影响，并探讨智能交通系统下大数据挖掘和处理领域的新工作方向。
智能交通系统的实施离不开现代信息和通信技术，如云计算、物联网、移动设备、航空感应技术、遥感、照相机、麦克风、射频识别读取器和无线传感器网络等。这些技术的应用使得交通系统中的新型传感器越来越普及，从而采集到的数据量呈现爆发式增长。其中，非结构化数据，例如图片、视频和社交媒体提要等数据的比例也在增加，这进一步加剧了大数据问题的复杂性。
大数据在智能交通系统中的应用主要体现在数据的管理和分析上。由于数据规模庞大，传统的数据处理工具已经无法满足需求，因此需要采用云计算和网格计算这样的新技术。这些技术不仅能够提供足够的存储空间，而且具备强大的数据处理能力，可以快速处理和分析海量数据，从中提取有价值的信息。
智能交通系统通过数据分析能够获得用户行为的详细信息，从而更好地满足客户需求。这些信息可以用于优化交通流量，减少拥堵，提升交通安全，以及实现环境监测和基础设施维护等。同时，大数据还可以在智能运输系统和商业管理系统之间建立更紧密的联系，帮助企业进行业务规划，提高服务质量，并适应客户需求。
在技术层面，大数据处理与挖掘技术主要解决了以下问题：
1. 数据管理：包括数据捕获、策划、管理和处理等环节。由于数据集的大小经常超出传统工具的处理能力，因此需要特别设计的软件架构和算法来处理这些数据。
2. 数据分析：对收集到的大量数据进行深入分析，以便发现模式、趋势和关联性。这包括使用统计学、机器学习、数据挖掘等方法。
3. 数据共享：通过互联网和通信技术的普及，不同系统和设备之间可以共享和交换数据。这要求数据格式标准化，并且需要有高效的译制和汇聚机制。
4. 用户友好度：通过提供实时数据分析和反馈，系统能够更高效地与用户互动，从而提升用户体验。
5. 经济与社会效益：智能交通系统可以带来诸如减少交通事故、降低能源消耗、减少环境污染等经济和社会效益。
在实施智能交通系统时，相关企业与管理机构必须考虑到大数据技术带来的各种挑战，包括数据安全和隐私保护问题。此外，对于数据分析结果的合理利用和解读也是确保系统有效性的重要环节。
总而言之，大数据处理与挖掘在智能交通系统中的应用前景广阔。随着技术的不断进步，将有更多新的工作方向和应用场景出现，为智能交通系统的发展注入新的活力，并带来更多潜在的价值。
