数据与设备
交通数据已经能接收，是否就能用于风险判断和效果评价？
简答
还需要核对数据代表的道路、方向、车道、统计时间和指标含义，并检查完整性、迟到、重复及汇总关系。HighwayAI 将数据质量随风险、预测和评价结果呈现；接口返回正常不等于数据可直接使用，缺失记录也不能当作没有车辆或道路已经恢复。
先检查数据落在哪段路、哪个时段
建议取得连续时段的脱敏样本，同时准备字段说明、道路车道编码图与异常值定义。核对时间表示区间开始还是结束，流量表示周期车辆数还是折算流率，断面汇总与车道明细是否覆盖相同范围和周期。
缺失和零值分别处理
数据齐全仍可能含重复或错误值；低速度、低流量也可能对应少量慢车、堵停或采样不足。需要结合其他交通证据和质量记录解释。系统保留来源值与质量信息，轨迹辅助证据和车道级预测还需通过对应质量检查与校准。
同一份数据未必适合所有用途
在测试环境检查道路关联、单位转换、迟到和去重结果，再验证质量不足时业务输出怎样说明。评价时还要核对主备来源的含义与校准条件，记录来源、公式、范围和版本。不能把来源切换造成的数值变化直接记为治理效果。
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