교통계획에 이용되는 모바일장치 빅데이터는 첫째, 모든 유형의 통행과 관련한 정보를 가진 매우 큰 샘플데이터를 수집할 수 있고, 둘째, 교통수요예측 모형에 이용되는 형태의 통행 기종점 자료를 제공하며, 셋째, 개별 통행자료는 다양한 시공간 형태로 집계 또는 조작이 가능해서 활용도가 높으며, 넷째, 통행자료 조사나 수집을 위한 사전 작업이나 시간이 필요하지 않고, 다섯째, 여러 과정에서 발생할 수 있는 여러 종류의 휴면에러가 존재하지 않는 등의 장점이 있다. 반면에 통행목적, 통행빈도, 통행 자체의 특성, 통행자의 사회경제지표 등을 직접적으로 측정하지 못하는 단점이 있으나 대부분의 정보들은 다른 관련 교통정보와 자료를 활용하여 도출할 수 있다. 전통적인 자료수집 방법과 비교하면 자료의 수집과 집계에 적은 비용이 소요되면서 훨씬 많은 샘플자료를 구축할 수 있다는 장점이 있다.
어떤 교통계획용 데이터가 자료의 수집 비용은 저렴하면서 많은 샘플자료를 구축할 수 있지
모바일장치 빅데이터