-
美国卡车尺寸与重量执法数据集
数据用途简介:该数据集为了解和分析卡车尺寸和重量对道路安全和基础设施的影响提供了宝贵的数据支持。研究人员和政策制定者可以利用这些数据评估现有法规的有效性,识别违规高发区域,制定更有效的执法策略。 物流和运输公司可以确保合规运营,优化运输路线,降低运营风险,提升运输效率。工程师和基础设施规划者可以根据数据调整设计标准,延长道路和桥梁的使用寿命。
-
纽约州点对点汽车共享车辆注册2024年数据集
数据的内容: 包含车辆唯一标识 (VIN)、车牌号、生产年份、品牌型号、保险信息、共享平台和加入日期等 数据来源: 互联网公开数据 行业用途划分:保险行业: 用于车辆保险管理 交通管理: 帮助交通和执法机构识别共享车辆 汽车租赁: 优化共享车辆调度与管理 数据用途简介:...
-
美国停靠式共享单车系统骑行量数据
数据的内容,该数据集提供了多个城市停靠式共享单车系统的骑行量信息,按系统、年份和月份分类。主要字段包括地理坐标(经纬度)、系统ID、骑行时长、骑行次数、系统名称、年份、月份、行程百分比以及其他相关细节。数据覆盖了各大主要城市的共享单车运营情况,适用于多种分析和研究用途。...
-
美国公共娱乐设施全览
数据用途简介:该数据集可用于多种应用场景,包括旅游规划、市场分析、城市规划、教育研究等。用户可以通过地理坐标查找附近的公共娱乐设施,了解其提供的服务和活动,联系相关部门获取更多信息。 此外,数据集还可用于开发移动应用或网站,帮助用户实时查找和评价公共娱乐资源。
-
-
华盛顿大都会地铁巴士路线数据
数据的内容:本数据集代表了华盛顿大都会区交通局 (WMATA) 的所有巴士路线信息,包括常规路线和模式路线。数据涵盖了巴士路线的地理坐标、站点位置、服务区域、路线编号、路线名称、起点与终点、路线长度、运营时间、班次频率等详细信息。模式路线包括路线的变体和特殊服务,提供了更细致的巴士运营数据。...
-
艾奥瓦州实时天气影响道路状况监测数据集
数据用途简介,本数据集旨在提供艾奥瓦州因天气情况导致的道路状况统计信息,涵盖道路施工、商用车辆限制、道路封闭及其他影响交通的事件。 通过详细的地理位置数据和事件信息,用户可以实时了解道路状况变化,优化出行路线,提升交通管理效率,并为相关行业的决策提供数据支持。
-
阿勒格尼县交通流量统计
数据用途简介:该数据集为研究阿勒格尼县的交通流量提供了详实的数据支持。交通工程师和城市规划者可以利用这些数据进行交通模式分析,识别高峰时段和交通瓶颈,优化交通信号和道路设计。公共健康研究人员可以评估交通流量与居民健康之间的关系,制定改善空气质量和降低噪音污染的策略。环境科学家可以利用数据评估交通对环境的影响,推动可持续发展。...
-
芝加哥闯红灯违规数据
数据用途简介,本数据集可用于分析芝加哥市红灯摄像头的运行效果,研究交通违章的时间和地点分布,优化交通管理策略。此外,数据还可支持学术研究、智能交通系统开发以及公共安全提升等多种应用场景。 数据的内容,本数据集记录了芝加哥市红灯摄像头项目自2014年7月1日(减去最近14天)的每日违规情况。数据涵盖每个摄像头在各交叉路口的违章次数
-
芝加哥市出租车行程数据集
数据用途简介:该数据集可用于多种分析场景,包括但不限于城市出行模式研究、交通流量预测、经济效益评估、地理热点分析以及支付方式偏好调查。研究人员、城市规划者、交通管理部门以及商业分析师可以利用该数据集深入理解芝加哥市出租车行业的动态,优化资源配置,提升服务质量,并支持数据驱动的决策制定。 数据的内容:...
-
1980-2016年美国轻型车辆库存与燃料类型统计数据集
数据用途简介:该数据集为交通能源管理者、汽车制造商、数据分析师、研究机构和政策制定者提供了2010年至2024年美国轻型车辆类型与燃料类型的详细统计信息。...
-
康涅狄格州公共电动汽车充电站统计数据集
数据用途简介:该数据集为交通基础设施规划者、环境研究者、数据分析师、政府部门和商业投资者提供了康涅狄格州公共电动汽车充电站的详细统计信息。...
-
艾奥瓦州天气影响道路状况统计数据集
数据用途简介 本数据集旨在提供艾奥瓦州因天气情况导致的道路状况统计信息,涵盖道路施工、商用车辆限制、道路封闭及其他影响交通的事件。通过详细的地理位置数据和事件信息,用户可以实时了解道路状况变化,优化出行路线,提升交通管理效率,并为相关行业的决策提供数据支持。
-
美国华盛顿共享单车数据集 202005~202408
该数据集为交通规划者、数据分析师、研究机构和城市管理部门提供了详尽的共享自行车使用和运营信息。通过对站点使用频率、骑行行程、用户类型和天气因素的分析,可以深入了解共享自行车的使用动态和影响因素,优化运营策略,提升用户体验,促进城市可持续交通的发展。数据集支持多种分析方法,如时间序列分析、地理空间分析和机器学习模型训练,帮助实现智能交通系统的构建和优化。
-
叉车运行状态检测
该数据集为物流企业、数据分析师、工业工程师和研究机构提供了详尽的叉车运行状态加速度数据。通过对不同运行状态下的加速度数据进行分析,可以实时检测叉车的运行状态,识别异常行为,优化操作流程,提升运营效率和安全性。数据集支持多种分析方法,如时间序列分析、异常检测和机器学习模型训练,帮助企业实现智能化的叉车管理和监控。



