社会之变，思想先行。数字经济时代，大数据成为了重要的生产要素，对于高速公路从业者来说，转变工作思维，普及数据分析知识，提升对基础收费数据的敏感度是尤为重要的，4月19日，浠水管理所带给大家一场特殊的思维风暴，让员工们对“收费数据分析”有了新的想法和认识。

图：培训现场

　　创新管理手段  重视大数据挖潜 

　　高路人的使命之一是“收好费”，而“收好费”的基础是精准的掌握收费数据，在费亭现场获取的是显性数据，与之相对应的是后台收费管理机中未公开的隐性数据，隐性数据可以挖掘、分析出更多的价值，并带来新的思考。高路人“收好费”的使命其实体现了高路人的分析力，科技变革，收费业碰到最根本的挑战并不仅是收费技术移动支付的日新月异，更值得我们关注的是管理理念问题，是传统的“靠人工管理”真正转变为“大数据管理”，运用数据分析做到真正了解“司乘行为”，在意“司乘体验”，提升员工业务素质，发现并解决问题。 

　　整合数据变现  提升数据分析能力 

　　“咦，这段时间绿通车变多了”“超限车越来越少了”“货车司机使用通衢卡支付的越来越多了”“一型小轿车司机更喜欢用微信支付”....这是我们在收费日常中最稀松平常的感受，而这些正是“数据”在我们的工作生活中留下的印记。高速公路收费数据，最基础的就是原始车道数据，虽然我们的收费数据信息量大，但是根据不同的目的，我们可以侧重于不同的分析，比如：从稽查的角度出发，预防和查处逃费行为的发生，我们可以侧重分析减免车数据；从收费走势的角度出发，我们可以侧重分析收费额的构成、收费额与车流量的关系、收费额与特殊时节的关系；再比如：基于宣传营销、拓宽营销渠道的目的，我们可以侧重分析车流量的来源、支付方式的构成；从员工业务素质提升的角度出发，可以重点分析误操作发生的时间点、发生的频率等等。 

　　随着讲解人娓娓道来，“收费数据分析”的神秘面纱被慢慢揭开，员工们对收费数据的构成框架更加明确，对每个数据指标的运营现状有了一个清晰的认识，大家明白了针对核心收费指标，单独进行分析用以挖掘“司乘需求”，可以寻找到新的增长点，而拆解关键业绩指标，合理设置管理模式则可以用来观察员工业务素质提升效果。 

　　避免数据依赖 重视数据应用 

　　数据分析的应用，重点不在数据本身，而在于“分析”，虽然我们的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变，但往往在路段刚开通，运营刚起步，数据系统还不完善，复杂多变的收费情况下，数据只能作为参考，所以找出最关键的几个数据指标，对其进行最合理地分析，这点很重要。这就需要工作经验的积累，也需要我们对工作的思考和执行，去感知季节变化、收费政策变化、环境变化等等影响收费数据的因素。 

　　大数据已经进入了非常快速的发展阶段，浠水管理所将潜心研究，持续关注收费数据动态，聚焦更好地解决通行费预测问题、稽查堵漏问题和业务素质提高问题，促进收费业务优质、良性发展。