台铁北线误点追踪统计与优化建议

项目的主要目的是为了系统地收集和整理台铁的误点数据，并将其公开给公众，以便于大众参与分析和提出改进建议，同时也为相关单位提供改进方向。统计数据可以帮助公众更有效地规划行程，避免因误点而延误，同时也有助于交通规划系统通过这些数据进行优化，提高用户体验。 此外，项目还旨在通过统计和分析，为台铁增加的列车数量提供一个量化的评估，证明这些新增的列车是否真的提高了特定地区的效益，还是实际上增加了台铁的负担。台北到基隆路段是台铁最繁忙的线路之一，尽管已经实施了三轨化工程，但仍然面临各种问题，如列车故障、信号系统故障等，这些问题会导致列车调度出现混乱，进而影响整个线路的效率。 通过分析这些误点数据，可以进一步了解在繁忙路段中，某些列车是否真的需要进行待避操作，以及是否可以通过其他方式来减少误点和提高调度的效率。 本项目的开发使用了Python语言，Python以其简洁易用和强大的数据处理能力，非常适合进行此类数据统计和分析的工作。通过Python的各种库和框架，可以较为轻松地实现数据的收集、整理、分析和可视化。 文件名称列表中的'tra-tracking-on-gae-master'表明这可能是一个包含了项目源代码、文档、数据集等在内的主目录。在该项目中，开发者可能使用了Google App Engine（GAE）这个由Google提供的用于构建和托管网络应用程序的平台，利用GAE可以方便地部署和运行基于Python的应用程序。 综上所述，本项目不仅涉及到数据的收集和公开，还涵盖了数据分析、技术开发和政策评估等多个层面。通过这个项目，公众可以更直观地了解到台铁的运行状况，台铁公司也能根据分析结果进行相应的规划和优化。同时，项目的实施也展现了信息技术在交通数据分析领域的强大潜力和应用前景。"