從各種來源（如公交車GPS系統(tǒng)，公交站牌傳感器等）收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，為下步的分析做好準(zhǔn)備。

接著，使用Python的數(shù)據(jù)分析庫（Pandas或Numpy）以及機(jī)器學(xué)習(xí)庫（Scikit-learn）來創(chuàng)建模型。這個(gè)模型幫助我司預(yù)測(cè)未來的交通情況，以此為基礎(chǔ)做出調(diào)度決策。

結(jié)果輸出將結(jié)果以圖表或者報(bào)告的形式呈現(xiàn)出來，幫助決策者理解作出相的決策。

通過Python進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、生產(chǎn)效率提升等方面的建模和優(yōu)化。

通過Python對(duì)市場(chǎng)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，以更好地滿足消費(fèi)者需求。

用Python進(jìn)行火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、救援路徑規(guī)劃等方面的建模和算法開發(fā)。