从数据的特征角度可将其分为相对静态的交通基础数据和实时变化的交通运行数据两类。交通基础数据主要由交通基础设施（地图信息、公共交通线路等）、车辆信息、司机信息三部分组成，即“路、车、人”数据。交通运行数据由实时采集的交通数据组成，主要包含道路监测数据（车流量、车速等）、车辆识别数据（车辆照片、车牌、射频识别等）、GPS定位数据，以及实时道路收费数据（ETC卡、公交IC卡等）等。由于这些数据基数庞大、实时变化、结构多样却价值巨大，因而构成了其作为大数据的“4V”特点，即：volume(大量)、velocity(高速)、variety(多样)、value(价值)。

①交通拥堵治理。交通大数据为交通拥堵治理提供了新的解决思路，其主要分为两类。第一类是将历史数据、实时数据以及路况数据等结合在一起，预测道路交通情况，并对其进行及时的疏导（如路径规划等）。第二类是分析城市宏观交通数据，发现交通出行需求的模式特征，从而对城市的交通建设规划提供有利的决策支持。治理交通拥堵问题，是交通大数据的主要应用之一，已经在世界上许多城市的交通管理中得到不同应用。

②智能出行。交通大数据为智能出行的应用和普及提供了重要的工具，特别是随着“互联网+”的发展，“互联网+公共交通”得到了快速的发展，通过收集、整理和分析公共交通大数据，交通管理部门可以分析民众的出行需求，从而制定合适的交通线路，提升城市道路通行能力。

③交通事故分析与处理。通过图像处理、模式识别等技术，分析实时采集的道路交通大数据，治理交通违法行为。

利用大数据技术对交通信息进行智能分析，在加强保护交通大数据中的个人隐私的前提下，进一步开放公共交通数据，将为交通大数据的发展、智能交通和智慧城市的建设产生全面的推动作用。