基于数据分析的公交车驾驶员分类管理方法优化研究

陈光悦 杨小鸿 吕飞

（深圳巴士集团股份有限公司，深圳 518036）

1 公交车驾驶员分类管理的意义

公交系统是城市生活中不可或缺的组成部分，为居民提供了便捷、经济、环保的出行方式。公交车是公交系统中最常用的交通工具之一，公交车驾驶员是公交车安全运行的重要环节，承担着运载乘客、维护车辆、保障乘客安全的重要职责。

公交车驾驶员的工作任务不仅仅是简单的驾驶公交车，还包括乘客服务、车辆维护和紧急情况处理等内容。他们必须具备丰富的驾驶技能、良好的职业道德和高度的责任感，以确保乘客安全和舒适。除此之外，公交车驾驶员还需要与乘客、同事和管理人员保持良好的沟通和合作关系，以确保公交车运营的顺畅和高效。

公交车驾驶员的工作质量和服务水平直接关系到公交运营质量和乘客出行体验[1]。公交车驾驶员分类管理是提高公交运营效率和服务质量、优化资源配置和人员利用、提高工作积极性和满意度、加强管理监督和安全保障的重要手段和途径[2]。

（1）提高公交运营效率和服务质量。通过公交车驾驶员分类管理，公交公司可以针对不同类型的驾驶员进行培训和管理，提高其驾驶技能、业务水平和服务质量，从而提高公交车的运营效率和服务水平。

（2）优化人员配置和资源利用。公交车驾驶员分类管理可以根据不同的岗位需求，合理安排驾驶员的岗位和工作任务，从而优化公交车驾驶员的人员配置和资源利用，提高工作效率。

（3）提高工作积极性和满意度。通过公交车驾驶员分类管理，公交公司可以针对不同类型的驾驶员制定相应的激励政策，激发驾驶员的工作积极性和工作热情，提高其工作满意度。

2 驾驶员分类管理方法研究现状

目前国内外对公交车驾驶员分类管理的研究方法主要有以下几种：

（1）基于多准则决策的公交车驾驶员分类研究。针对公交车驾驶员分类管理中存在的主观性和不确定性问题，提出基于多准则决策的公交车驾驶员分类方法。该方法结合了主观评价和客观评价，以驾驶员技能、安全记录、工作表现、服务态度等作为评价指标，构建了公交车驾驶员分类决策模型，并进行了实证研究[3]。

（2）基于聚类分析的公交车驾驶员分类研究。采用聚类分析方法对公交车驾驶员进行分类研究。该方法以驾驶员的驾驶技能、工作经验、服务态度等作为评价指标，将公交车驾驶员分为优秀型、中等型和较差型三类，并对不同类别的驾驶员提出了相应的管理建议[4]。

健美操普修课程作为健美操课程体系不可或缺的一部分，反映着健美操整体课程的开展程度，是健美操课程体系是否需要优化改进的决定标准之一。河南省高校应提高对健美操普修课程的重视，保证师资队伍建设，保证基础设施建设，丰富教学内容，构建新型的健美操教学模式，从而优化河南省健美操课程建设，提高教学水平和教学质量。

（3）基于模糊综合评价的公交车驾驶员分类研究。采用模糊综合评价方法对公交车驾驶员进行分类研究。该方法以驾驶员的驾驶技能、工作态度、服务质量等作为评价指标，构建了公交车驾驶员分类决策模型，并对不同类别的驾驶员提出了相应的管理措施[5]。

3 现有驾驶员分类管理方法问题分析

现有公交车驾驶员分类管理方法还在一些缺点，主要表现为以下几个方面：

（1）仅从驾驶员工作表现进行评价。现有驾驶员分类管理方法通常只考虑驾驶员的工作表现，如驾驶技术、客户服务等，而忽略了驾驶员的其他方面表现，如健康状况、家庭和社会关系等。

（2）分类维度较为单薄。现有驾驶员分类管理方法的分类通常只有两三个维度，如安全型驾驶员、经济型驾驶员等。这样做无法全面了解驾驶员的能力和潜在风险，也限制了驾驶员的职业发展。

（3）没有分析驾驶员的健康情况。驾驶员健康情况对驾驶员的工作表现和安全性有着很大影响，但现有分类管理方法很少考虑驾驶员健康状况，这可能对公交车驾驶员的工作和安全造成影响。

（4）不能找出驾驶员危险驾驶的潜在风险。现有驾驶员分类管理方法通常是基于历史表现进行评价和分类，而缺乏对驾驶员危险驾驶潜在风险的分析和评估。这可能导致危险驾驶行为的漏洞，加剧公交车安全隐患。

综上，现有驾驶员分类管理方法存在分析维度缺失、分类方法简单、分析结果不适合实际等问题，需要通过更加全面、科学的方法来评估和分类驾驶员，从而提高公交车驾驶员的绩效和安全性。

4 基于数据分析的驾驶员分类管理方法

深圳巴士集团股份有限公司与汉纳森（厦门）数据股份有限公司基于公交行业的管理实践，提出了一种基于数据分析的公交车驾驶员分类管理方法，将驾驶员分为绿区、黄区（观察级）、橙区（关注级）、红区（关怀级）等级别，并生成驾驶员分类分布情况（图1），为提高公交车队安全管理水平、增加绿区驾驶员数量提供依据。

图1 驾驶员分类分布情况

4.1 数据采集

图2 驾驶员个人情况总览

4.2 数据分析

采用数据挖掘技术对驾驶员数据进行分析，通过聚类、分类、关联等算法对驾驶员进行分类和评价，分析这些数据，可以识别出驾驶员行车中的各种关联因素。运用大数据算法分析这些因素对行车安全的影响系数，得出评分依据。再根据评分依据设计管理系统，将驾驶员分为绿区、黄区（观察级）、橙区（关注级）、红区（关怀级）等级别（图3）。

图3 驾驶员分类情况

4.3 分级管理策略

针对不同区域的公交车驾驶员，制定不同的管理措施，以提升行车安全管理水平。

（1）绿区驾驶员管理策略。绿区驾驶员表现出良好的驾驶行为，应给予鼓励和奖励，如颁发荣誉证书、提供奖金或晋升机会，以激励他们持续保持良好的驾驶行为。此外，绿区驾驶员还将获得进一步的培训和发展机会，包括接受专业培训和进修，以帮助他们不断提升自身的驾驶技能和专业知识水平。

（2）黄区驾驶员管理策略。黄区驾驶员管理策略旨在加强监督和培训措施，改善他们的驾驶行为。通过加强对黄区驾驶员的监督和跟踪，包括定期评估和检查，能够及时发现问题并进行纠正。还要对黄区驾驶员的驾驶行为进行详细评估，包括安全记录、事故频率等指标，以制定有针对性的培训计划，帮助他们改进驾驶技能和提高安全意识。通过这些管理策略，能够有效提升黄区驾驶员的驾驶素质，减少事故风险，提高行车安全。

（3）橙区和红区驾驶员管理策略。针对橙区和红区驾驶员，管理力度将进一步加强，以确保他们的驾驶行为符合交通规则和公司政策。包括更频繁的监督、检查和评估措施，旨在监督他们的驾驶行为，并及时发现和纠正问题。

此外，在加强对橙区和红区驾驶员管理力度的基础上，可以增加约谈和家访措施。约谈是指定期与驾驶员进行面对面的沟通和交流，了解他们的工作、困惑和需求，倾听他们的意见和建议，并提供必要的指导和支持。通过家访可以更全面地了解驾驶员的个人情况和背景，从而更好地掌握他们的心理状态和生活状况。家访还可以向驾驶员家人传达公司关心和支持的信息，加强驾驶员与公司之间的联系和互动，进一步提高驾驶员的工作积极性和安全意识。

4.4 动态评估机制

在实际管理过程中，一成不变的评估体系是不适应业务发展的，需要有定期考核和重新调整的机制，确保驾驶员的分类级别与实际表现相匹配，并及时发现和纠正问题。

（1）定期评估。每隔一段时间对所有驾驶员进行评估，将评估结果作为重新分级和调整的依据。根据评估结果，灵活应用管理措施，确保公交车驾驶员的分类和管理始终与其实际状况相符，并持续提升整体行车安全水平。

（2）审视分类标准。评估驾驶员分类的准确性取决于所采用的评估因子和算法的科学性和完整性。定期审视评估驾驶员分类的影响因素和算法，使用科学统计方法建模和分析，同时考虑数据的准确性和完整性，确保分类效果符合实际情况。

（3）监督和回顾。建立监督机制，定期对驾驶员分类结果和管理措施进行回顾。通过抽样检查、随机抽查和定期检查等方式，确保评估过程的公正性和有效性。同时根据实际情况，对驾驶员分类体系定期审议，进行必要的调整和改进。

动态评估机制是确保驾驶员分类准确性和适应性的关键。通过定期评估、审视分类标准和监督回顾等方式，使驾驶员分类体系保持准确和适应业务发展状态。

5 总结和展望

5.1 总结

本文采用数据分析方法对公交车驾驶员进行了分类管理研究。通过收集、处理和分析大量驾驶员数据，提出基于数据分析的公交车驾驶员分类管理方法，并对该方法进行了实证研究。研究结果表明，该方法可以更全面、客观地评估驾驶员的能力和潜在风险，并为驾驶员的分类管理提供科学依据。

具体而言，本文提出的公交车驾驶员分类管理方法包括以下几个方面：一是建立驾驶员档案，收集驾驶员的个人信息、工作记录、行车记录等数据；二是建立驾驶员评价指标体系，选取驾驶技能、工作表现、安全记录、健康状况等作为评价指标；三是采用数据挖掘技术分析驾驶员数据，通过聚类、分类、关联等算法对驾驶员进行分类和评价；四是根据分类结果制定驾驶员分级管理策略，对不同类别的驾驶员进行差异化管理。

5.2 展望

尽管基于数据分析的公交车驾驶员分类管理方法取得了一定的研究成果，但仍存在一些问题和不足。未来的研究可从以下几个方面进行深入探讨。

（1）进一步优化建立更加全面、科学的驾驶员评价指标体系，包括考虑驾驶员心理健康、社会责任等因素，从而更好地反映驾驶员的综合能力。

（2）探索新的数据挖掘技术，如把深度学习、人工智能等技术应用到公交车驾驶员分类管理中，提高分类和评价的精度和准确度。

（3）加强驾驶员数据的安全保护和隐私保护，建立完善的数据管理制度，保障驾驶员数据的安全性和私密性。

（4）将研究成果应用于实践中，探索基于数据分析的公交车驾驶员分类管理方法在实际工作中的应用效果和可行性，为公交车驾驶员的分类管理提供科学支持。