交通时空数据分析结合了时间和空间维度，旨在揭示交通数据在时空上的分布规律、动态模式及关联关系。以下是其基本流程，结合通用方法论与典型分析场景：

一、数据准备阶段

1. 数据采集与获取

• 数据来源：
  • 传感器数据（如GPS轨迹、车载终端、交通摄像头）、出行平台数据（网约车、公共交通刷卡记录）、公开数据集（如城市交通开放数据）。
  • 案例数据字段：VehicleNum（车辆编号）、stime/etime（起止时间）、slon/slat/elon/elat（起止经纬度）、ID（记录标识）。
• 数据格式：
  • 时间数据：确保时间字段为datetime格式（如2025-04-16 00:03:39），支持时间戳转换。
  • 空间数据：经纬度（WGS84坐标系）或投影坐标（如UTM、高斯投影），需统一坐标系。

2. 数据存储

• 结构化存储：使用数据库（如PostgreSQL+PostGIS）或文件格式（CSV、GeoJSON、Parquet），支持时空索引（如R树、时空分区）。

二、数据预处理阶段

1. 数据清洗

• 缺失值处理：删除或插值填充缺失的时空字段（如slon/slat缺失导致无法定位）。
• 异常值检测：
  • 时间异常：如etime < stime（行程结束时间早于开始时间），需修正或剔除。
  • 空间异常：经纬度超出合理范围（如经度>180°或纬度>90°），或距离异常（如案例中max=16626千米可能为错误记录）。
• 数据去重：基于VehicleNum+stime+etime剔除重复记录。

2. 时空特征工程

• 时间特征提取：
  • 时间戳分解：小时、分钟、工作日/周末、节假日、时段（凌晨、上午、下午、晚上）。
  • 时间间隔计算