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JCDecaux自行车租赁站点可用性数据集2023
JCDecaux自行车租赁站点可用性数据集2023 数据来源：互联网公开数据 标签：JCDecaux,自行车租赁,城市交通,站点可用性,实时数据,开放数据,交通分析 数据概述：...
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费城汽车事故数据集
费城汽车事故数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：费城,汽车事故,交通事故,道路安全,城市交通,数据分析,交通安全 数据概述： 本数据集收录了费城地区自2016年以来的汽车事故详细记录。数据涵盖了事故发生的时间、地点、事故类型、涉及车辆类型、天气条件、道路状况等关键信息，为研究城市交通安全提供了全面的数据基础。 数据用途概述：...
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芝加哥Divvy自行车共享骑行数据分析数据集-历史数据
芝加哥Divvy自行车共享骑行数据分析数据集-历史数据 数据来源：互联网公开数据 标签：自行车共享,骑行数据,芝加哥,交通,数据分析,出行,城市交通,Divvy 数据概述： 本数据集包含了芝加哥Divvy自行车共享服务（由Lyft Bikes and Scooters,...
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伊斯坦布尔交通流量指数数据集2016-2024
伊斯坦布尔交通流量指数数据集2016-2024 数据来源：互联网公开数据 标签：交通流量,伊斯坦布尔,交通指数,时间序列,交通预测,交通管理,城市交通,交通分析 数据概述：...
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新加坡年度统计新能源车辆数量2000-23
数据内容：该数据集包含了新加坡从2000年1月至2023年1月期间，按照年份统计的绿色车辆数量。数据元素包括年份（YYYY）和每年绿色车辆的数量。 数据来源：互联网公开数据...
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新加坡年度铁路轻轨长度统计2005-2017
数据内容：数据集包含有关新加坡年度铁路网络长度的扩展信息，特别关注捷运和轻轨系统的长度。数据元素包括年份（从2005年到2017年）、轨道类型（捷运或轻轨）及其对应的长度（以公里为单位）。 数据来源：互联网公开数据...
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城市公共交通可达性分析报告
标题：城市公共交通可达性分析报告 数据内容： 该数据集记录了全球范围内不同城市中能够方便使用公共交通工具的城市人口比例。数据集中包含以下字段： 1. Entity：表示城市名称。 2. Code：表示城市代码，用于唯一标识城市。 3. Year：表示数据年份，涵盖2017年至2022年。 4. Proportion of population that...
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西雅图付费停车场使用率数据
数据用途简介：此数据集可用于分析西雅图市的停车需求模式，帮助城市规划者优化停车资源分配，为创业者提供市场洞察，以及支持交通管理决策。通过对这些数据的分析，可以更好地理解城市的停车动态，从而制定更有效的政策和商业策略。...
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新奥尔良市卡车路线
数据用途简介：此数据集可用于多种目的，包括但不限于： 路线规划：帮助司机和物流公司找到符合规定的行驶路线。 政策制定：为政府决策提供数据支持，帮助制定更有效的交通政策和法规。 市场分析：为市场研究人员提供详细的交通数据，以便进行市场趋势分析和预测。 学术研究：为学术研究人员提供丰富的数据资源，支持各种交通运输相关的研究项目。
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南达科他州苏福尔斯市交通计数数据集
数据的内容，该数据集包含南达科他州苏福尔斯市多个关键交通计数点的详细信息，涵盖2019年至2024年的24小时双向工作日交通流量数据。数据字段包括地理坐标、站点编号、街道名称及位置描述、具体位置、数据记录日期、每年的交通流量数据、计数器类型以及对象标识符等。 该数据集适用于交通规划、城市发展分析、交通流量预测及相关研究。
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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。...
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芝加哥每日交通流量监测数据集
数据用途简介：本数据集可用于多种交通相关的分析与研究，帮助交通工程师和城市规划者理解和优化城市交通流动。 通过分析每日车辆流量及其方向分布，能够识别高峰时段和拥堵路段，从而制定有效的交通管理策略。此外，结合地理坐标信息，数据集还支持空间分析和可视化，进一步提升决策的科学性与精准性。
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芝加哥市出租车行程数据集2013-2023
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。
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芝加哥共享单车行程数据
数据的内容，本数据集包含芝加哥共享单车的详细出行记录。 数据用途简介，芝加哥共享单车出行数据集可用于多种分析和研究，包括但不限于出行模式识别、交通流量预测、用户行为分析以及优化单车和站点的配置。数据科学家和城市规划者可以利用该数据集进行深度分析，以提升城市交通效率，改善用户体验，并促进可持续交通的发展。
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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：...
