本书旨在系统地介绍交通领域中的大数据应用及其技术实现，共分为十章，涵盖基础理论研究、具体技术应用实践等方面的内容。绪论部分概述了交通大数据的定义、特征、应用方向、应用现状、问题与挑战、发展政策等；接下来的内容深入探讨了交通大数据的基础知识和关键技术，包括数据获取、处理和分析方法；在数据处理技术部分，详细介绍了如何对复杂的交通数据进行有效的预处理，并通过探索性数据分析揭示数据中的潜在模式和趋势；随后，通过一系列典型案例分析，展示了如何应用各种数据分析模型，如线性回归、聚类分析、支持向量机、人工神经网络、深度学习以及联邦学习等方法，来解决实际交通管理和规划中的问题。每一章都结合真实的交通数据实例展开，使读者能够更好地理解和掌握大数据在交通领域中的应用。