编写一段python代码用来说明大数据对运输的帮助

下面是一段使用 Python 的示例代码，展示了大数据对于运输领域的支持：

import pandas as pd

# 读取大型运输数据集
transportation_data = pd.read_csv("transportation_data.csv")

# 找出每天各个城市之间的货运量
daily_shipments = transportation_data.groupby(["date", "origin", "destination"])["shipment_volume"].sum()

# 找出货运量最大的起点和终点
max_shipment = daily_shipments.idxmax()
print("最大货运量来自于%s到%s" % (max_shipment[1], max_shipment[2]))

# 利用大数据技术进行预测
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = transportation_data[["distance", "traffic"]]
y = transportation_data["shipment_volume"]

reg = LinearRegression().fit(X, y)

# 预测未来一周的货运量
predicted_volume = reg.predict(transportation_data[["distance", "traffic"]])

# 利用预测结果进行决策
for i, volume in enumerate(predicted_volume):
    if volume > threshold:
        print("预测第%d天货运量超过阈值,需要增加运力" % (i+1))

上面的代码展示了如何利用大型运输数据集进行分析和预测，比如确定最大的货运量来源和目的地,并且预测未来一周的货运量,根据预测结果做出决策.