道路安全重大交通事故时间与特征分析数据集-2011至2021年-qasimhassan
数据来源：互联网公开数据
标签：道路安全,交通事故,重大事故,时间特征,事故分析,交通管理,数据分析,干预措施
数据概述：
本数据集收录了2011年至2021年间发生的重大交通事故记录，定义为涉及3名及以上伤亡的致命事故。数据集包含事故发生的具体时间、地点、事故类型、车辆信息、伤亡情况等关键要素，旨在帮助交通管理部门分析事故特征、识别事故发生的主要时段和地点，并据此提出减少重大事故发生率的干预措施。
数据用途概述：
该数据集适用于交通事故分析、交通安全管理政策制定、交通规划等领域。通过分析事故发生的时间模式和地点特征，交通管理部门可以识别高风险时段和区域，从而有针对性地进行资源分配和干预措施设计。例如，管理部门可以根据数据分析结果，在交通事故高发时段和区域加强巡逻和交通管控，提高事故响应效率，降低重大事故的发生率。
推荐的分析和干预措施：
1. 事故时间模式分析：通过分析事故发生的时间分布，可以识别出重大事故发生的高发时段，例如早晚高峰时段、夜间等，从而在这些时段加强交通管理，提高事故预防效果。
2. 事故地点特征分析：通过对事故地点进行地理信息分析，可以识别事故高发区域，例如特定的交叉路口、高速公路等，从而在这些区域加强基础设施建设和安全设施配置，降低事故风险。
3. 事故类型和车辆信息分析：通过分析事故类型和涉及的车辆特征，可以识别出事故发生的常见原因，例如超速行驶、酒驾、车辆故障等，从而制定相应的干预措施，例如加强交通违法行为查处、提高车辆安全标准等。
4. 伤亡情况分析：通过对伤亡情况进行详细分析，可以识别出事故中的高风险群体，例如老年人、儿童等，从而针对这些群体开展交通安全教育和宣传活动，提高其安全意识和自我保护能力。
通过上述分析和干预措施，可以有效降低重大交通事故的发生率，提高道路安全水平。
