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格式: CSV 标签: 交通事故

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  • 全美交通事故与车辆信息综合数据集

    2025年4月21日 93 53 29

    标题:全美交通事故与车辆信息综合数据集 数据内容:本数据集包含了美国交通事故的相关信息,包括犯罪分子和受害者的详细信息、车辆信息、地理位置、时间和空气质量等关键数据元素。具体包括以下几个方面: 犯罪分子的基本信息:包括犯罪分子的种族、性别、年龄等。 受害者的基本信息:包括受害者的种族、性别、年龄以及是否死亡等。...
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  • 健康与生活方式数据集

    2025年4月9日 124 108 31

    标题:健康与生活方式数据集 数据内容: 该数据集包含了丰富的健康与生活方式相关数据元素,包括但不限于以下内容: - 个人健康信息:年龄、性别、血压、胆固醇水平、运动习惯、吸烟状况、家族心脏病史、糖尿病、BMI、血糖水平等。 - 生活习惯:饮酒频率、压力水平、睡眠时长、糖分摄入、甘油三酯水平等。 - 健康状况:心 disease 状态、C...
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  • 交通事故数据分析集

    2025年4月8日 31 170 94

    标题:交通事故数据分析集 数据内容: 该数据集包含了交通事故的相关信息,包括事故的基本描述、地理位置、时间信息、天气状况、道路特征等。具体数据元素如下: - 事故ID(ID) - 数据来源(Source) - 事故严重程度(Severity) - 事故起始时间(Start_Time) - 事故结束时间(End_Time) -...
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  • 交通事故与驾驶行为数据分析集

    2025年4月8日 62 20 15

    标题:交通事故与驾驶行为数据分析集...
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  • 全球道路安全数据分析道路事故死亡率数据集

    2025年2月24日 90 127 34

    标题:全球道路安全数据分析道路事故死亡率数据集 数据内容: 本数据集记录了全球范围内道路上旅行的每十亿乘客公里所导致的道路事故死亡人数。数据内容包含以下关键元素: - 国家/地区(Entity):记录事故发生的国家或地区名称 - 国家代码(Code):与国家/地区对应的标准化代码 - 年份(Year):记录事故发生的年份信息 -...
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  • 德国道路事件报告数据集

    2025年2月24日 90 95 29

    标题:德国道路事件报告数据集 数据内容:该数据集记录了德国从1953年至2016年期间向警方报告的道路事件数量。数据集包含了以下字段: - Entity:数据来源实体或机构。 - Code:唯一标识符或编码。 - Year:报告的年份,范围从1953年至2016年。 - Accidents reported with material...
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  • 新泽西州纽约港务局按设施划分的机动车事故:2000 年

    2024年11月13日 30 136 31

    数据的内容:该数据包括了从2000年开始,新泽西州纽约港务局设施内发生的机动车碰撞情况,这些碰撞包括机动车碰撞其他机动车、财产、碎片、动物、行人或骑自行车的人,以及机动车在车道内发生的翻车、折刀、着火或爆炸。 数据来源:互联网公开数据 行业用途划分:这些数据可供公共交通、城市规划、保险和公共安全部门使用,以规划和改善道路安全措施,降低事故发生率。...
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  • 美国纽约大都会交通运输署隧道桥梁数据

    2024年11月8日 90 9 7

    数据用途简介,《MTA 桥梁与隧道安全指标(2018 年起)数据集》为交通安全分析师、公共政策制定者、员工健康与安全管理者、数据科学家及学术研究人员提供了详尽的桥梁与隧道安全指标数据。通过对员工事故报告、客户碰撞率、失时伤害率等多维度指标的分析,用户可以识别安全隐患,优化预防措施,提升桥梁与隧道的整体安全性。...
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  • 芝加哥交通事故统计

    2024年11月7日 90 197 185

    数据的内容,本数据集包含芝加哥市涉及交通事故的详细车辆信息,涵盖每次事故的唯一标识符、事故日期和时间、参与事故的单位类型、乘客数量、车辆品牌与型号、总轴数、货物类型及危险物品相关信息等共71个字段。数据适用于交通安全分析、城市规划、保险风险评估及学术研究等多个领域。...
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  • 美国芝加哥交通事故详细统计数据集

    2024年11月7日 90 199 111

    数据的内容:本数据集详细记录了2010年至2024年期间美国芝加哥交通事故情况,涵盖事故发生的基本背景、环境条件、事故类型及严重性等多个方面。数据集旨在帮助交通管理部门识别事故高发因素,优化交通安全措施,并制定有效的预防策略。 数据来源:互联网公开数据 交通安全分析: 识别事故高发区域和高风险因素,支持交通管理部门制定安全改进措施。
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  • 巴吞鲁日市内发生的交通事故数据

    2024年11月7日 90 175 51

    数据用途简介: 该数据集可用于多种分析目的,包括识别事故高发时段和地点、分析天气和光照条件对事故的影响、评估不同区域的交通安全状况,以及研究肇事逃逸、死亡和受伤等事故特性的分布。通过数据可视化和机器学习模型,用户可以预测潜在的事故热点,制定预防策略,从而提升巴吞鲁日的整体交通安全水平。
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