这世界上凡事都离不开数学，而数学理论应用到各个行业，体现的结果之一就是各种指数。比如经济行业的指数，如果影响较大，能引起股市波动，人心惶惶。而交通行业跟人类的经济活动密切相关，即便大家都足不出户，各种会议都远程操作，效果也会打折扣，而如果连货物也不运输，对经济活动影响更大。所以交通专家也喜欢弄一堆交通指数出来，比如交通安全指数，交通拥堵指数之类的。
既然是指数，就至少需要一个数学模型在后面支撑，否则谁知道这个指数是哪个领导掐指一算，拍脑袋冒出来的结果？我们国家的统计局每年都出数据，其中最有争议的就是CPI指数，结果看似跟个体感受差异很大，其实也无外乎其背后采用的数据和权重有差异罢了。所以指数也有宏观指数和微观指数之分。举一个典型的例子，现在天气预报都有穿衣指数，天气冷了就提醒你该穿厚衣服，热了就该脱点，但这也只能算一个宏观的感受，一旦具体到个人，对温度的感受可以是千差万别。所以宏观指数不足以描述事物的全貌，要具体到微观指数才能真正对个人有用。
但微观指数说起容易做出来难，这里涉及到大数据处理和个性化服务两个方面。以交通行业为例，首先需要的是对各种交通数据的挖掘和深加工，才能让我们去伪存真，抽丝拨茧，把表面上看不到的细微之处挖掘出来。其次是个性化服务，根据每个人的不同需求，定制不同的交通服务内容和水平。可以想象，如果大家都严格按照交通指挥，全部往不堵的路上绕行，那堵的道路就会逐步畅通，而畅通的路会逐步拥堵。宏观意义上的交通疏导服务只能对部分人群适用，要真正预防事故和拥堵，就必须微观个性化，针对不同的人群制定不同的出行方案。
现在随着智能手机等便携终端的普及，随时随地采集用户数据和提供个性服务都变成可能。有了随身携带的这些设备，交通中心可以分析大量的用户数据（这里涉及到隐私问题），根据用户的习惯和喜好，提供个性化的定制服务。用户也可以利用点对点的通信技术，自组织成网络进行互动和交流。
也许不远的将来，我们就能看到交通预报能提供个人出行指数，告诉你最“适合”的出行路线和方案，而不简单的只是最短路线，最快路线，和最经济路线等传统方案了。等到了那一天，出行将不再是简单的看几个指数，而是更细致入微的享受“门到门”的“包行到户”服务了。
