找到11个数据集

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  • 纽约地铁路线数据统计

    2024年11月8日 90 8 1

    数据用途简介,该数据集可用于多种应用场景,包括但不限于地理信息系统(GIS)中的地图绘制和空间分析、交通规划中的地铁线路优化、数据可视化中的地铁网络展示,以及城市发展和公共交通研究中的基础数据支持。 通过分析地铁线路的几何路径和长度,城市规划者和交通管理者可以更好地理解地铁网络的覆盖范围和运营效率,从而制定更有效的交通和城市发展策略。
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  • 纽约市出租车区域数据

    2024年11月8日 90 52 47

    数据用途简介:该数据集为研究纽约市绿牌出租车的运营状况提供了丰富的信息,适用于多种分析和应用场景。 研究人员和数据分析师可以利用这些数据进行交通流量分析、乘客行为研究、费用结构优化等。此外,城市规划者可以基于数据优化交通管理策略,提升公共交通服务质量。对于数据科学领域,数据集是构建预测模型、进行机器学习实验和开发智能交通系统的理想资源。
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  • 纽约旧金山华盛顿每日公共交通乘客统计

    2024年11月8日 90 40 27

    数据用途简介,该数据集可用于多方面的分析和研究,包括但不限于交通流量趋势分析、运营效率优化、公共交通系统评估和城市交通规划。 通过对每日乘客量数据的深入分析,交通管理者和规划者可以更好地理解公共交通系统的运行状况,制定更加科学和合理的运营策略。此外,数据可视化工具可以帮助直观展示数据,支持数据驱动的决策过程。
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  • 纽约大都会运输署颜色数据集

    2024年11月8日 90 101 38

    数据用途简介,该数据集可用于分析和应用MTA各项服务的颜色编码,帮助品牌管理和图形设计师确保视觉一致性,支持交通规划者优化交通指示系统的颜色使用,提高乘客的识别和导航效率。 此外,开发者和数据分析师可以利用该数据集进行交通系统的可视化展示,增强数据的可读性和可理解性。无障碍设计师也可参考该数据集,确保颜色选择符合视觉可访问性标准,提升所有乘客的使用体验。
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  • 美国人口离家后停留超过10分钟的数据统计

    2024年11月8日 90 114 83

    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。...
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  • 美国试点车辆与基础设施传感器数据统计

    2024年11月8日 90 137 111

    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。...
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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 90 201 9

    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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  • 哥伦比亚特区交通局年数据统计2022

    2024年11月8日 90 113 82

    数据用途简介:该数据集可用于深入分析哥伦比亚特区交通流量的变化趋势和模式,帮助交通与公共安全管理部门识别高流量路段和潜在的交通瓶颈,优化交通信号控制和道路设计。...
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  • 哥伦比亚公路交通数据2023

    2024年11月8日 90 196 48

    数据用途简介:该数据集可用于深入分析哥伦比亚特区交通流量的变化趋势和模式,帮助交通与公共安全管理部门识别高流量路段和潜在的交通瓶颈,优化交通信号控制和道路设计。...
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  • 美国各县电动汽车普及率统计数据集

    2024年11月7日 90 97 36

    数据用途简介:该数据集为分析华盛顿州电动汽车在各县的普及情况提供了详实的数据支持。 研究人员、政策制定者和企业可以利用这些数据了解电动汽车市场的发展趋势,评估推广效果,制定相应的政策和商业策略。通过对数据的分析,可以识别电动汽车在不同地区的增长模式,为充电基础设施的布局和能源规划提供科学依据。
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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 90 189 188

    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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