交通事故严重程度分析数据集TrafficAccidentSeverityAnalysisDataset-snehalthakur1991
数据来源：互联网公开数据
标签：交通事故, 交通安全, 事故分析, 风险评估, 数据挖掘, 机器学习, 交通管理, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的交通事故数据，记录了交通事故的详细信息，旨在用于分析交通事故的严重程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，可视为一段时间内的统计数据。
地理范围：数据未明确地理范围，但包含了各类交通环境因素，可用于不同区域的交通事故研究。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了事故发生的时间、驾驶员特征、车辆信息、道路环境、天气状况、事故类型、伤亡情况和事故原因等，具体字段包括：Day_of_week（星期几）, Age_band_of_driver（驾驶员年龄段）, Educational_level（教育水平）, Driving_experience（驾驶经验）, Type_of_vehicle（车辆类型）, Owner_of_vehicle（车辆拥有者）, Service_year_of_vehicle（车辆使用年限）, Defect_of_vehicle（车辆缺陷）, Road_allignment（道路对齐）, Road_surface_type（路面类型）, Weather_conditions（天气状况）, Type_of_collision（碰撞类型）, Number_of_vehicles_involved（涉及车辆数）, Number_of_casualties（伤亡人数）, Casualty_severity（伤亡严重程度）, Work_of_casuality（伤亡者职业）, Cause_of_accident（事故原因）, Accident_severity（事故严重程度）。
数据格式：CSV格式，文件名为trafficAccidentCleanedDataset.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源未明确，但经过了清洗和整理，可用于事故分析和建模。
该数据集适合用于交通事故风险评估、事故原因分析和交通安全策略研究。
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：适用于交通安全领域的研究，如事故严重程度预测、事故原因分析、风险因素识别等。
行业应用：为交通管理部门、保险公司等提供数据支持，用于制定交通安全政策、优化道路设计、评估保险风险等。
决策支持：支持交通管理部门的决策制定，如制定交通安全法规、优化交通管理措施等。
教育和培训：作为交通工程、交通安全等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解交通事故的成因和影响因素。
此数据集特别适合用于探索影响交通事故严重程度的各种因素，并构建预测模型，以提高交通安全水平，减少事故发生。
