公交 IC 卡系统设计的初衷是方便乘客支付，服务企业结算。不过，当人们发现公交 IC 卡数据记录了乘客的大量出行信息（如卡编号、乘坐线路、乘坐车辆等）之后，开始积极尝试运用公交 IC 卡数据进行公交客流分析。可以说，公交客流分析只能算是公交 IC 卡数据的附加值。当然，现在已经有部分城市在着手改造既有的公交 IC 卡收费系统，使公交 IC 卡数据更加便于用来进行公交客流分析。
那么说到这里，就回到了题目中的问题：从公交 IC 卡数据，我们到底能获得什么？
公交客流？太笼统。
下面是北京交通发展研究中心开发的公交IC卡数据处理分析系统的核心功能图。这里列举了登降量、断面客流、换乘量、运行速度和车次等 5 个指标（当然这里还有个省略号），但是从公交 IC 卡数据里面分析出来的主要还是前三项，后面两项不要公交IC卡数据就能获取，比如说首末站的发车记录、车辆 GPS 数据。
从理论上来梳理，公交 IC 卡数据能分析的不仅仅有集散量（登降量）、断面客流、换乘量。当然这取决于对公交 IC 卡数据挖掘的深度和广度。
如果仅仅是分析公交IC卡原始数据，可获取的指标少的可怜，而且比较宏观，比如车辆、线路层面的客流（分时、天统计）。毕竟在上车站点、下车站点都不确定的情况下，进行 OD 分析、断面客流的分析都是不靠谱的。
GPS 等车辆定位系统（Automatic Vehicle Location Systems，AVL）的应用，使得准确分析公交乘客的上车站点变为可能，大大提升了我们公交IC卡的分析能力。在已知上车站点的情况下，来进行下车站点的推导分析就简单的多。基于出行规律也好，基于数学模型也好，推导公交客流 OD 成为可能。而我们知道一旦能够获取公交乘客的出行 OD，客流分析就是另一片更为广阔的天空。
在已知公交客流 OD 的情况下，线路层面、站点层面的客流分析可以更加细致，车辆层面也能纳入考虑（由于刷卡客流占比的动态变化，实时分析车内公交客流存在一定的不确定性）。当然，更重要的是，有了公交客流 OD，再结合必要的调查，我们可以分析公交网络中任意乘客的出行行为，包括出行时间的选择、出行方式选择、出行路径选择等。不过，要进行如此精细的分析，公交客流 OD 的推导也必须精细，基于数学模型的下车站点推导方法不能作为下车站点推导的主要手段。
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