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这些大数据的功能不仅于此，甚至助推了养老助残卡优待政策覆盖人群的扩大。
据了解，2017年最初发放养老助残卡时，是政府部门依据经验做出的决策，到了2018年，有了一年多的经验积累和数据基础，研究优待政策的人群是否可以扩大到60岁以上老人时，就具备了用数据驱动来做决策的条件。
研究是否扩大发卡范围时需要考虑三个问题，一是公交运力是否能达到要求?二是即使总体运力如果能达到，老年人出行的波峰波谷和年轻人通勤出行是不是有叠加?三是有一些特定线路需要特殊对待，公交方面就提出，有十几条线路已经饱和了，不能再增加新的、特殊的负担。
彼时，养老助残卡已形成了两三亿条数据。从数据来看，经过对公交运力的计算，运力总量没有问题，每天通勤人群出行有明显的波峰波谷，而老年人出行趋势则比较平缓，没有典型的波峰波谷，且通勤早高峰在7点半到8点之间，8点之后明显下滑，而老年人基本在9点之后出行，没有产生明显的叠加效应。
同时，老年人在通勤低谷期对公交运力进行了补充，也就是说减轻了公交车空驶空停造成的资源浪费，弥补了公交运力结构性的设计缺陷。
有了以上数据基础，加上对线路特征的描述，再加上人为的判断、政府管理部门的决断，最终北京市作出了扩大发卡人群的决策。这也成为本市第一例数据驱动决策的案例。
此外，记者了解到，养老助残卡的大数据还可以从时间维度、空间维度和老年的交通工具维度来研究特定区域的老年人的出行情况，研究老年设施和老年人出行半径之间的关系，帮助合理规划布局公共交通的线路及站点。
数据发现，老人从居住地前往的主要目的地是公园，然而并非就近的公园最受欢迎，反而喜欢乘公交前往距离居住地远一些的公园，例如香山、颐和园等。还有不少老年人喜欢去新发地买菜，甚至经常性地从五六十公里之外前往新发地，据分析，买菜是一方面，不少老年人视其为锻炼行为。
