数据集 - 海数据

康涅狄格州机场与直升机场统计数据集

2024年11月7日

数据用途简介本数据集适用于多种分析和研究，包括航空设施分布分析、公共与私人航空需求研究、地理空间可视化、交通网络优化等。企业、政府机构及研究人员可利用该数据集进行深入的市场分析、政策制定和战略规划。此外，数据集可用于教育和培训，帮助学生和专业人士理解航空基础设施的地理分布和发展趋势。

美国车辆行驶里程与燃油效率统计数据

2024年11月7日

数据的内容：本数据集涵盖了1949年至2024年期间美国国内各种车辆的行驶里程、燃料消耗、注册量和燃油效率等详细统计数据，按车辆类型（轻型车辆与重型车辆）和燃料类型（汽油、柴油、电动车等）进行分类。数据集旨在分析车辆使用趋势、燃油效率变化及替代燃料车辆的发展，为交通能源政策制定、车辆制造商决策和环境研究提供数据支持。...

美国轻型车辆燃油经济性与排放合规性数据

2024年11月7日

数据用途简介：此数据集可用于多种目的，包括但不限于：汽车制造商：了解不同车型的燃油经济性和排放水平，以优化设计和生产。环保机构：监控市场上销售的车辆是否符合排放标准，确保环境保护目标的实现。政府机构：制定和调整能源政策，推动更高效的交通工具使用。消费者：比较不同车型的燃油效率和环保性能，做出更明智的购车决策。

纽约市校车故障与延误数据

2024年11月7日

数据的内容：本数据集涵盖2015至2024年间纽约市校车运行中的故障与延误事件。主要字段包括学年、故障事件唯一标识符、运行类型、校车编号、路线编号、故障或延误原因、受影响学校编号、事件发生和记录时间、发生区域、校车公司名称、延误时长、校车上学生人数、承包商是否通知学校或家长、报告更新时间、事件编号、故障或延误标识以及学生年龄分类等信息。

美国月度交通方式时间序列与安全安保数据集

2024年11月8日

数据用途简介该数据集主要用于分析和理解公共交通方式的运营模式及其安全与安保状况。通过详细的事故、死亡和受伤数据，研究人员和决策者可以评估不同交通方式的风险，制定有效的安全策略，提升公共交通系统的安全性和可靠性。此外，数据的时间序列特性有助于识别趋势和模式，为长期规划和应急响应提供科学依据。

美国试点车辆与基础设施传感器数据统计

2024年11月8日

数据用途简介，《按距离划分的美国出行趋势数据集》为交通分析师、政策制定者、城市规划师、数据科学家及学术研究人员提供了详尽的出行数据。通过对不同层级（国家、州、县）和距离范围内的出行情况进行分析，用户可以识别出行模式和趋势，评估交通资源的分配和利用效率，制定和优化交通政策与基础设施规划。...

东布朗克斯与东皇后区共享电动滑板车停车区位置数据集

2024年11月8日

数据用途简介：该数据集可用于分析共享电动滑板车停车区的空间分布及其与城市基础设施的关系，辅助城市规划者优化停车区布局，提高共享出行的便利性和安全性。此外，研究人员可以利用该数据进行交通流量分析、环境影响评估等多方面的研究，推动智能城市的发展。

美国乘坐公共交通上班的人数据统计

2024年11月8日

数据用途简介：比较不同社区在公共交通可达性和劳动力可达性方面的表现。研究公共交通服务对就业和经济发展的影响。识别交通服务不足的区域，制定针对性的改善策略。支持城市规划与交通管理部门优化公共交通网络和服务。分析通勤时间对居民生活质量和工作效率的影响。

美国农村多模式交通城际、航空、巴士和铁路交通设施数据

2024年11月7日

数据用途简介：该数据集为研究城际航空、巴士和铁路交通设施在美国农村地区的分布和发展提供了宝贵的数据支持。研究人员和规划者可以利用这些数据评估农村地区的交通接入情况，制定更有效的交通规划和区域发展策略。通过分析不同年份的数据，可以了解交通设施的变化趋势，识别需要改进和投资的区域。

加利福尼亚州弗雷斯诺县的“所有道路”数据

2024年11月8日

数据用途简介，加利福尼亚州弗雷斯诺县的所有道路TIGER/Line形状文件为城市规划者、交通分析师、地图制作者及物流公司等提供了详尽的道路和路径数据。通过该数据集，用户可以进行道路网络的优化与规划，分析交通流量，更新和创建精确的数字地图，优化运输路线，以及制定有效的应急响应计划。其全国无缝连接的特性使其在跨区域分析和应用中尤为重要。

纽约机动车驾驶员资格监控与通知系统（LENS）客户数据

2024年11月8日

数据用途简介：该数据集可用于实时监控和管理驾驶员的资格信息，帮助雇主、保险公司和监管机构及时获取驾驶员资格的变更情况。...

纽约机动车驾驶员资格监控与通知系统（LENS）客户数据集

2024年11月7日

数据用途简介：该数据集为企业和机构提供了监控驾驶员资格和驾驶记录的有效工具，有助于及时了解驾驶员的驾驶资格变更，如违章、执照吊销等信息。通过使用 LENS 服务，雇主和保险公司可以有效降低运营风险，确保驾驶员符合相关法规和要求，提高交通安全性。监管机构可以利用该数据加强对驾驶员的监督，制定更有效的交通安全政策，提升公共安全水平。