与我们生活紧密相关的交通领域，人、车、路每天都产生海量的数据。交通大数据的来源主要有三个方面：基于互联网的公众出行服务数据，基于行业运营的企业生产监管数据，基于物联网、车联网的终端设备传感器采集数据，包括车辆相关动态数据。如：视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS（北斗）定位信息、RFID识别信息等等，每天产生的数据量可以达到PB级别，并且是指数级的增长。

交通大数据与传统数据相比具有四大特征，即“4V”（Volume、Variety、Value、Velocity）特点：

（1）规模大。交通大数据涉及交通系统的各个方面，如人员数据、车辆数据、线路数据、环境数据、管理数据等，导致交通大数据在规模上比传统数据规模更大。

（2）种类多。交通系统中人、车、路、环境等不同的交通数据具有不同的属性，如人、车的空间位置数据与移动轨迹数据、各个监控摄像头视频数据、天气变化数据、交通事故数据等，导致交通大数据种类繁多。(www.daowen.com)

（3）价值密度低。由于交通大数据规模大、种类大，不同类型的交通数据具有不同的属性，交通大数据在具体的应用过程中需要从海量数据中筛选出有用数据，难度较大，导致交通大数据的价值密度较低。

（4）速度快。交通大数据具有实时性，数据实时采集，更新速度快，以交通大数据为城市居民提供基本出行服务为例，根据视频摄像头、感应线圈等专用设备采集到的数据，通过实时处理，剔除无效数据，挖掘交通数据的基本变化规律并及时反馈给出行者，出行者根据反馈的信息选择出行线路与出行方式。