鐵路工務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可視化管理研究

曾祥富 王修歷

摘? 要：該文分析工務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、鐵路工務(wù)管理信息系統(tǒng)應(yīng)用以及臺(tái)賬主管人員數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平現(xiàn)狀，針對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、難以捕捉異常、與本地?cái)?shù)據(jù)關(guān)聯(lián)不足、臺(tái)賬主管人員數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平存在差異等問(wèn)題，在鐵路工務(wù)管理信息系統(tǒng)導(dǎo)出數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合本地生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)，提出基于Tableau的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可視化分析實(shí)現(xiàn)路徑，并給出臺(tái)賬主管人員數(shù)據(jù)素養(yǎng)提升策略。

關(guān)鍵詞：鐵路工務(wù)；基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；可視化分析；Tableau；大數(shù)據(jù)

中圖分類(lèi)號(hào)：C37? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? 文章編號(hào)：2095-2945（2024）19-0143-04

Abstract： This paper analyzes the basic data management of public works， the application of railway public works management information system and the current situation of data literacy level of account managers. In view of the problems such as inaccurate basic data， difficult to catch anomalies， insufficient association with local data， differences in data literacy level of account managers， and so on， on the basis of data derived from railway public works management information system， according to local production management data. This paper puts forward the realization path of visual analysis of basic data based on Tableau， and puts forward the strategy to improve the data literacy of account managers.

Keywords： railway public works; basic data; visual analysis; Tableau; big data

鐵路工務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)眾多，傳統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要通過(guò)鐵路工務(wù)管理信息系統(tǒng)（以下簡(jiǎn)稱PWMIS）進(jìn)行管理，并導(dǎo)出Excel統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)開(kāi)展二次分析，但日常管理存在數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、分散不關(guān)聯(lián)、動(dòng)態(tài)更新不及時(shí)和可視化展示不足等問(wèn)題。同時(shí)，工務(wù)設(shè)備臺(tái)賬管理人員在數(shù)據(jù)意識(shí)、數(shù)據(jù)知識(shí)、數(shù)據(jù)技能等方面也存在差異。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，需要管理者快速、高效理解與挖掘數(shù)據(jù)背后的信息[1]，需要在PWMIS系統(tǒng)導(dǎo)出數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合本地生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)，對(duì)工務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和關(guān)聯(lián)分析。以Tableau為代表的商業(yè)自助式BI工具在大數(shù)據(jù)可視化管理方面優(yōu)勢(shì)明顯[2]，可以此為載體開(kāi)展本地?cái)?shù)據(jù)可視化管理。同時(shí)，相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)而言，大數(shù)據(jù)不僅體量龐大、類(lèi)型復(fù)雜，還具備時(shí)效性強(qiáng)、價(jià)值密度低的特征，大數(shù)據(jù)的誕生促進(jìn)了人們工作思維及生活方式的轉(zhuǎn)變[3]，對(duì)數(shù)據(jù)管理人員的數(shù)據(jù)能力提出了更高的要求，因此亟需提升工務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)臺(tái)賬管理人員的數(shù)據(jù)素養(yǎng)。

1? 工務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理現(xiàn)狀

1.1? 工務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)組成及應(yīng)用情況

1.1.1? 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)組成

PWMIS包含工務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理、工務(wù)安全生產(chǎn)管理、工務(wù)地理信息應(yīng)用、工務(wù)檢測(cè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)管理和工務(wù)修理輔助決策管理五大子應(yīng)用模塊。其中工務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理包括線路設(shè)備、橋隧設(shè)備、路基設(shè)備、運(yùn)營(yíng)情況、專(zhuān)題圖（綜合圖、配線圖及速度圖）、LKJ數(shù)據(jù)（車(chē)站、股道、道岔、線路允許速度、坡度、曲線、橋梁、隧道、道口、正線里程信息表和線路里程斷鏈表等）。系統(tǒng)組成如圖1所示。

1.1.2? PWMIS基礎(chǔ)數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

鐵路工務(wù)專(zhuān)業(yè)通過(guò)多年信息化建設(shè)，建立了基于PWMIS的工務(wù)基礎(chǔ)臺(tái)帳信息化管理。特別是PWMIS2.0升級(jí)版應(yīng)用以來(lái)，一定程度上解決了長(zhǎng)期以來(lái)工務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施圖紙資料、技術(shù)檔案以及圖形圖像等數(shù)據(jù)分散管理，未與基礎(chǔ)臺(tái)賬信息建立關(guān)聯(lián)等問(wèn)題，有利于專(zhuān)業(yè)管理人員及現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)人員全面掌握設(shè)備設(shè)施狀態(tài)，為工務(wù)精細(xì)化管理及現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題處置提供了便利。但在實(shí)際應(yīng)用中還存在如下問(wèn)題：

數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確。每年線路新建、大修、更改數(shù)量較多，且運(yùn)營(yíng)一段時(shí)間后線路線型也在發(fā)生變化，加之鐵路局集團(tuán)公司、站段、車(chē)間及工區(qū)各層級(jí)信息不對(duì)稱、設(shè)備管理單位與施工單位技術(shù)交接不到位等原因?qū)е聰?shù)據(jù)不準(zhǔn)確[4]。

數(shù)據(jù)異常難以捕捉。PWMIS導(dǎo)出的設(shè)備基礎(chǔ)信息仍以Excel表格統(tǒng)計(jì)為止，數(shù)據(jù)缺少可視化展示，出現(xiàn)數(shù)據(jù)異常很難被發(fā)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)與本地?cái)?shù)據(jù)關(guān)聯(lián)不足。目前工務(wù)生產(chǎn)管理仍存在大量信息需在本地進(jìn)行管理，特別是臨時(shí)性、突發(fā)性工作任務(wù)，單靠PWMIS數(shù)據(jù)分析查詢功能無(wú)法完成深度分析。

1.1.3? 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可視化分析必要性

針對(duì)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確問(wèn)題可通過(guò)建立完善相關(guān)制度，加強(qiáng)專(zhuān)業(yè)管理加以解決。針對(duì)數(shù)據(jù)異常難以捕捉、與本地?cái)?shù)據(jù)關(guān)聯(lián)不足等問(wèn)題可通過(guò)商業(yè)BI工具可視化分析來(lái)實(shí)現(xiàn)。通過(guò)可視化分析將幫助決策者快速思考，獲取信息，做出判斷[5]。

通過(guò)系統(tǒng)化規(guī)則或算法識(shí)別異常數(shù)據(jù)。一是基于固定數(shù)值的異常判斷。如結(jié)合年度大維修任務(wù)完成情況統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)年度設(shè)備變化異常處所，反推設(shè)備臺(tái)賬記錄。二是基于相對(duì)數(shù)值的異常判斷。如同比和環(huán)比情況，將現(xiàn)有設(shè)備與歷史設(shè)備數(shù)量進(jìn)行對(duì)比分析。三是基于統(tǒng)計(jì)分布的異常判斷。比如可通過(guò)盒須圖、分布區(qū)間、標(biāo)準(zhǔn)偏差等方式分析異常偏離值。

管理本地?cái)?shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)深度挖掘。單項(xiàng)工作需在PWMIS基礎(chǔ)數(shù)據(jù)上關(guān)聯(lián)實(shí)際需求，從業(yè)務(wù)出發(fā)尋求合理的專(zhuān)業(yè)解釋?zhuān)床焓挛镒兓?guī)律。通過(guò)可視化分析有助于全面精準(zhǔn)定位問(wèn)題，制定針對(duì)性措施。

鑒于專(zhuān)業(yè)管理人員日常管理需求和工務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)量大、時(shí)效性高、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)等特點(diǎn)，亟需在PWMIS導(dǎo)出數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，開(kāi)展工務(wù)基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)可視化分析研究，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常，洞察規(guī)律。

1.2? 臺(tái)賬主管人員數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平現(xiàn)狀分析

1.2.1? 數(shù)據(jù)感知意識(shí)淡薄

數(shù)據(jù)意識(shí)通常是指對(duì)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)問(wèn)題的感受力，以及對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的洞察力和判斷力，它決定了獲取、判斷和利用數(shù)據(jù)的自覺(jué)度[6]。部分工務(wù)基礎(chǔ)管理人員因長(zhǎng)期從事某個(gè)單項(xiàng)工作，所處層次不同，不能及時(shí)從數(shù)據(jù)視角來(lái)捕捉生產(chǎn)管理行為帶來(lái)的變化，不會(huì)主動(dòng)搜集、分析安全生產(chǎn)管理所帶來(lái)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)變化，從而在主觀上導(dǎo)致基礎(chǔ)數(shù)據(jù)得不到及時(shí)更新。

1.2.2? 數(shù)據(jù)知識(shí)儲(chǔ)備不足

一是統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)欠缺。部分臺(tái)賬管理人員對(duì)描述性統(tǒng)計(jì)中離中趨勢(shì)、集中趨勢(shì)以及分布特征各項(xiàng)指標(biāo)混淆，理解不到位，不會(huì)運(yùn)用基本的描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。二是不注重可視化原理運(yùn)用，錯(cuò)誤選擇圖表類(lèi)型。比如在表達(dá)趨勢(shì)型、占比型、對(duì)比型圖表類(lèi)型上選擇錯(cuò)誤。在研究某一區(qū)段線路設(shè)備數(shù)量隨時(shí)間變化趨勢(shì)時(shí)可以選擇柱狀圖和折線圖，但卻不能清晰地鑒定柱狀圖和條形圖的區(qū)別。通常如果觀測(cè)的時(shí)間是離散型變量，如1月、3月、5月、7月這樣的時(shí)間序列，且柱子不超過(guò)12個(gè)時(shí)，可以選擇柱狀圖。但是如果觀測(cè)的時(shí)間是連續(xù)性變量，如1月15日、2月21日、3月24日等，觀測(cè)的時(shí)間點(diǎn)甚至多于12個(gè)時(shí)，此時(shí)優(yōu)先選擇折線圖。

1.2.3? 數(shù)據(jù)分析能力欠缺

一是展示手段不足。目前基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析各類(lèi)展示報(bào)告中，傳統(tǒng)的三圖一表仍是主要的可視化展現(xiàn)方式。所謂三圖一表，即條形圖、折線圖、餅圖和交叉表。而大數(shù)據(jù)分析通常強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)樣本的宏觀特征、分布規(guī)律和相互關(guān)系，對(duì)應(yīng)的直方圖、盒須圖和散點(diǎn)圖等高級(jí)圖形應(yīng)用較少。至于基于地圖統(tǒng)計(jì)分析、互聯(lián)網(wǎng)元素的文字云、樹(shù)狀圖、氣泡圖等應(yīng)用則更少。二是分析問(wèn)題解析與層次研究。通常的數(shù)據(jù)分析為迎合決策者個(gè)人需求，比如上級(jí)要求哪方面內(nèi)容，則提供哪方面內(nèi)容。臺(tái)賬管理人員的個(gè)人思考受限于其掌握的工具，通常編制的報(bào)告羅列了大量的數(shù)據(jù)，并花費(fèi)大量時(shí)間用在文字修飾和排版上。

1.2.4? 輔助決策能力不足

一是缺少數(shù)據(jù)交互分析。臺(tái)賬管理人員所依賴的定制數(shù)據(jù)分析手段缺少數(shù)據(jù)交互，不利于快速?zèng)Q策。數(shù)據(jù)交互是自定義分析的前提。經(jīng)常臺(tái)賬管理人員只能被動(dòng)地接受分析結(jié)果，而不同的決策層所關(guān)注的重點(diǎn)又有所不同，對(duì)比的層次也不盡相同，這時(shí)候就需要一些假設(shè)性檢驗(yàn)，所以也需要更多的交互。如何讓管理者用感性直覺(jué)的思維快速做出理性正確的決策也是擺在臺(tái)賬管理人員面前的問(wèn)題。二是未遵循基本表達(dá)分析邏輯。基本的分析邏輯包括區(qū)分用戶、真實(shí)準(zhǔn)確、符合大眾認(rèn)知與審美、適度原則和五秒原則等。區(qū)分用戶主要指基礎(chǔ)數(shù)據(jù)提供給集團(tuán)公司經(jīng)理層、站段管理層和車(chē)間執(zhí)行層的內(nèi)容和角度應(yīng)該是不一樣；真實(shí)準(zhǔn)確則是對(duì)數(shù)據(jù)分析的時(shí)候必須真實(shí)客觀地反映，避免人為去粉飾掩蓋問(wèn)題，避重就輕去分析原因；符合大眾認(rèn)知與審美指的是要尊重行業(yè)表達(dá)邏輯和審美習(xí)慣；適度原則即適度即可，過(guò)猶不及；五秒原則是指數(shù)據(jù)分析的結(jié)果讓人能快速準(zhǔn)確獲得作者想表達(dá)的信息。

2? 基于Tableau的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可視化分析

2.1? 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可視化方案設(shè)計(jì)

2.1.1? 功能需求設(shè)計(jì)

基于自定義地圖的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可視化展示。主要對(duì)管轄范圍內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，快速定位薄弱區(qū)段、問(wèn)題設(shè)備，設(shè)備質(zhì)量整體把握，并關(guān)聯(lián)人員、機(jī)具、材料等生產(chǎn)生活設(shè)施。

自助式數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。利用BI工具的交互特性以及數(shù)據(jù)分析靈活性，依據(jù)不同維度不同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，自助式開(kāi)展各類(lèi)統(tǒng)計(jì)分析工作。

異常數(shù)據(jù)識(shí)別。分別從基于固定數(shù)值、相對(duì)數(shù)值和分布特點(diǎn)3個(gè)方面對(duì)異常值進(jìn)行提醒識(shí)別。

2.1.2? 基礎(chǔ)信息設(shè)計(jì)

各類(lèi)工務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表。包括線路設(shè)備、橋隧設(shè)備、路基設(shè)備、運(yùn)營(yíng)情況、專(zhuān)題圖和LKJ等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及本地管理的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

2.1.3? 可視化設(shè)計(jì)

首先準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)展示的各類(lèi)圖表，注意依據(jù)數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)原則選擇合適的圖表[6]，常用的圖表類(lèi)型選擇見(jiàn)表1。

各類(lèi)構(gòu)成儀表板元素的圖表確定后，需要確定合適的屏幕分辨率和設(shè)計(jì)稿尺寸，根據(jù)工務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)日常分析需求，抽取業(yè)務(wù)場(chǎng)景關(guān)鍵的指標(biāo)，明確主次關(guān)系，提取業(yè)務(wù)中用戶最關(guān)心、最核心數(shù)據(jù)進(jìn)行展示，對(duì)于次要的數(shù)據(jù)源和控件可以適當(dāng)弱化設(shè)計(jì)。

2.2? 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)建模2個(gè)階段。數(shù)據(jù)處理主要是讀取本地?cái)?shù)據(jù)及PWMIS導(dǎo)出基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在TableauPrep Builder和Tableau Desktop中完成數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)建模主要利用Tableau Desktop聯(lián)接和混合功能建立星型數(shù)據(jù)模型。

2.2.1? 數(shù)據(jù)處理

利用Tableau Prep Builder進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，常用數(shù)據(jù)處理內(nèi)容包括字段重命名、字段篩選、清除異常值及重復(fù)項(xiàng)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置、聚合計(jì)算和數(shù)據(jù)合并等。

2.2.2? 數(shù)據(jù)建模

針對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理的多張表，使用不同的關(guān)系、聯(lián)接和并集組合建立數(shù)據(jù)關(guān)系模型。主要通過(guò)2個(gè)層次來(lái)建立數(shù)據(jù)關(guān)系模型。一是在物理層，通過(guò)聯(lián)接、并集形式對(duì)各類(lèi)基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如將不同站段的人員生產(chǎn)管理信息通過(guò)數(shù)據(jù)并集形式進(jìn)行合并生成新的總表。二是在邏輯層，不同表之間通過(guò)關(guān)鍵字段建立關(guān)系。如在TableauPrep Builder中對(duì)車(chē)站信息表、股道信息表進(jìn)行表間聯(lián)接操作，將線編號(hào)、車(chē)站名等字段作為關(guān)鍵字段放入聯(lián)接子句，通過(guò)右側(cè)聯(lián)接方式快速識(shí)別兩表不匹配處所，及時(shí)核對(duì)更改。

2.3? 可視化實(shí)現(xiàn)

2.3.1? 全局設(shè)備概覽

主要對(duì)局管內(nèi)線管轄線路里程、車(chē)站總數(shù)、股道條數(shù)、曲線條數(shù)、道岔組數(shù)、橋梁隧道座數(shù)和道口個(gè)數(shù)等基本情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。如圖2所示，某局管內(nèi)工務(wù)設(shè)備總體概覽。

2.3.2? 各類(lèi)設(shè)備統(tǒng)計(jì)分析

根據(jù)業(yè)務(wù)需要對(duì)某單項(xiàng)設(shè)備自助式分析。如圖3所示，某局管內(nèi)所有道岔分布按線別、按車(chē)站、按圖號(hào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。安排大修計(jì)劃需要淘汰某種型號(hào)道岔時(shí)，可通過(guò)交互快速定位到其分布車(chē)站，也可與大維修歷史數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)其大維修信息。

3? 臺(tái)賬管理人員數(shù)據(jù)素養(yǎng)提升策略

3.1? 推進(jìn)數(shù)據(jù)意識(shí)培養(yǎng)

一是在工務(wù)系統(tǒng)內(nèi)部積極營(yíng)造數(shù)據(jù)分析氛圍。定期組織專(zhuān)題培訓(xùn)，提升臺(tái)賬管理人員的數(shù)據(jù)意識(shí)，增強(qiáng)對(duì)數(shù)字信息的敏感度，開(kāi)展類(lèi)似Excel等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析工具的培訓(xùn)工作。通過(guò)以比促學(xué)等方式增強(qiáng)臺(tái)賬管理人員對(duì)數(shù)據(jù)知識(shí)的求知欲，鍛煉利用檢索網(wǎng)絡(luò)數(shù)字資源分析和解決問(wèn)題的能力，并不斷提升自身的數(shù)據(jù)資源應(yīng)用水平和利用能力。

二是重視數(shù)據(jù)分析思維模式的培養(yǎng)。數(shù)據(jù)分析思維是在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，一套完整的發(fā)現(xiàn)、思考、解決問(wèn)題的方法論，通過(guò)建立一套科學(xué)合理的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)體系來(lái)總結(jié)規(guī)律、發(fā)現(xiàn)異常、提出建議。數(shù)據(jù)分析思維通常包括結(jié)構(gòu)化思維、公式化思維和業(yè)務(wù)化思維，臺(tái)賬管理人員可從不同維度加以提升，見(jiàn)表2。

3.2? 分層分類(lèi)開(kāi)展培訓(xùn)

一是加強(qiáng)數(shù)據(jù)知識(shí)學(xué)習(xí)。臺(tái)賬管理人員應(yīng)熟練獲取各類(lèi)數(shù)據(jù)，了解數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)獲取途徑，掌握檢索與收集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)能力，能夠?qū)?shù)據(jù)的格式、類(lèi)型、特點(diǎn)做出精準(zhǔn)解讀。能用基本描述統(tǒng)計(jì)量描述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差和分布特征等，合理選擇圖表表達(dá)解釋數(shù)據(jù)。

二是提升數(shù)據(jù)分析技能。如通過(guò)開(kāi)展軟件使用培訓(xùn)，讓臺(tái)賬管理人員可以靈活選擇工具處理分析原始數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)獲取的數(shù)據(jù)做出恰當(dāng)統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)與實(shí)際對(duì)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果做出精準(zhǔn)解釋。如結(jié)合生產(chǎn)實(shí)際構(gòu)建多元化數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，提升數(shù)據(jù)理解能力及遷移能力。

4? 結(jié)束語(yǔ)

工務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理工作重要且繁雜，大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)管理者的數(shù)據(jù)意識(shí)、數(shù)據(jù)知識(shí)、數(shù)據(jù)技能提出了更高的要求。通過(guò)開(kāi)展基于Tableau的鐵路工務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可視化管理實(shí)踐，助力臺(tái)賬管理人員提升數(shù)據(jù)素養(yǎng)，提升了大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力，提高了工務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理水平。

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