前端是个好东西，但需要数据支撑

前端是个好东西，但需要数据支撑。所谓产业赋能就是强大的后台+好用（好看）的前端。本文以地铁为例做一次眼高手低的尝试。

以地铁为例

地铁的数据来源于实时的数据采集、数据分析和预测。通过这些数据支撑,前端可以实现实时的路线查询、站点动态显示、预测拥堵情况等功能,提高用户的出行体验。而目前的情况好像并不是这样。

以下图为例，这是京港地铁某个地铁站的经停列车时刻表。很难想象，在现在这个 AI 横行的时代，这种时刻表竟然还是图片。它显然是静态的，除了告诉你几点几分可能有列车经停之外，这样静态图片无法提供任何其他信息。假如线路临时加车或延误，那么只能依赖于车站广播。

现在我们设想一个不怎么坐地铁的人，他看到这张图所获得的信息量只是4：00到22：00之间有车经停，高峰时间段在9：00和17：00左右，因为此时开行车辆的密度较大。其他的就没了。从图中他无法读出在哪些时间，经停该站点的列车更加拥挤，因此他也没有办法通过此图来规划行程。

接下来我们再设想一个出行时间固定的普通人，他看到这张图所获得的信息量是0。因为他在每一天的某一个时间选择地铁出行，他知道有列车经停，也知道当时的拥挤情况，但他无法获得其他时间的车站情况。对于他来说，如果他想改变自己的作息，想换一个交通压力更小的时间出门，那么他除了以身试法之外，别无他路。

请注意，以上这些不是我欲加之罪的牢骚，而是在现在这个 AI 横行的时代，我们有能力、有手段、有动机让这个事情做得更好。这个时代的新技术应该给产业和服务业更多的可能，让信息更透明一点，让数据给人更多的选择空间，从而更加自由和高效。

为了避免眼高手低的误会，并提供一个小小的思路，我在缺乏真实数据的条件下，通过模拟数据构造了某个地铁站的经停列车实时显示前端页。它能够实时显示一些信息，这些信息包括接下来最近 5 趟列车的经停时刻，以及全天车次的拥挤程度。

这些信息是实时的，也就是说，这些信息是根据实时交通情况而变化的。因此用户总可能看到最新的车次情况。比如他可以通过 53 秒这个数值，判断出 1 分钟内将有车辆到达。而红圈中的颜色为不怎么深的绿色，因此将要开来的车厢不是特别拥挤。

另外，在圆圈构成的图中，我们是用圆圈的大小而非颜色来表示拥挤程度。而如果在数据来源是真实而非模拟的情况下，他还可以从中判断出在全天的哪些时候选择出行最不拥挤。他甚至可以指定自己要乘坐的车次，比如只看终点站为某某站的上、下行列车。

而上述信息只需要维护简单的数据库即可获取，这样对后端的压力也不大，只要接入当天列车运行图即可。最麻烦的是实时拥挤程度信息，它几乎只能估计，好在估计的手段有很多，既可以使用对应站台的进出站人流量进行估计，也可以通过在列车上加装重量传感器进行估计。

地铁的数据还可以通过数据分析,挖掘用户的出行习惯和需求,为运营商提供决策依据。例如,可以分析不同时间段的客流量和目的地分布,合理调整车次;可以根据流量预测节假日的客流量,提前部署应对措施;可以通过站点的上下客流量,找出新的商业中心和人口聚集区,为城市发展提供参考。

地铁的数据不仅支撑着前端应用,也支撑着后台运营。运营商可以通过数据分析优化线路设置、车辆调度;可以根据历史数据预测未来的客流量,提前采购新的车辆;可以根据故障率分析,对老化设备进行更新换代,确保运营安全。

地铁数据的应用范围非常广泛,它不仅改善了用户的出行体验,也提高了运营效率,促进了城市发展,这在一定程度上体现了大数据带来的价值。大数据时代,数据支撑的重要性日益凸显,前端应用也越来越依赖于强大的数据支撑。

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