道路交通事故预测数据集RoadsAccidentPredictionDatasetforMachineLearning-noorsaeed
数据来源：互联网公开数据
标签：交通安全，事故预测，数据集，机器学习，数据分析，时间序列，城市规划，风险管理
数据概述： 该数据集包含来自道路交通管理部门的公开数据，记录了道路交通事故的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的道路网络，主要集中在中国主要城市和部分发达国家城市。
数据维度：数据集包括事故发生时间，地点，天气条件，道路类型，交通流量，事故类型，伤亡情况等变量。数据格式为CSV，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的交通管理部门报告和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通安全研究，事故预测模型开发，时间序列分析等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，事故风险评估等方面具有广泛的应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于交通安全研究，事故原因分析，事故趋势预测等学术研究，如事故多发路段识别，交通安全改进措施评估等。
行业应用：可以为交通管理部门，城市规划部门提供数据支持，特别是在道路安全规划，事故预防策略制定方面。
决策支持：支持交通管理部门的安全风险评估和策略优化，帮助相关部门制定科学的交通管理和安全改进措施。
教育和培训：作为交通工程，数据分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通安全分析，事故预测等相关技术。
此数据集特别适合用于探索道路交通事故的规律与趋势，帮助用户实现准确的事故预测，优化交通安全管理措施，提高道路使用者的安全性和出行效率。
