交通违规记录分析数据集TrafficViolationRecordsAnalysis-mohammedadham45
数据来源：互联网公开数据
标签：交通违规, 执法记录, 交通安全, 驾驶员行为, 违规分析, 统计分析, 数据挖掘, 公共安全
数据概述：
该数据集包含来自执法部门的交通违规记录，记录了驾驶员在特定时间、地点发生的交通违规行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含stop_date字段，可以用于时间序列分析。
地理范围：数据未标明具体地理范围，但包含country_字段，可以用于地域分析。
数据维度：数据集包含多个维度，包括stop_date（停车日期）, stop_time（停车时间）, country_（国家）, driver_gender（驾驶员性别）, driver_age_raw（驾驶员原始年龄）, driver_age（驾驶员年龄）, driver_race（驾驶员种族）, violation_raw（违规行为原始描述）, violation（违规行为）, search_conducted（是否进行了搜查）, search_type（搜查类型）, stop_outcome（停车结果）, is_arrested（是否被逮捕）, stop_duration（停车时长）, drugs_related_stop（是否与毒品相关）。
数据格式：CSV格式，文件名为traffic_violaions.csv，便于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于执法部门，可能经过了脱敏处理。
该数据集适合用于交通违规行为分析、驾驶员行为研究、交通安全评估以及执法效率分析等领域。
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、犯罪学、社会学等领域的研究，如违规行为的模式分析、不同种族/性别驾驶员的违规率比较、执法行为的影响评估等。
行业应用：为交通管理部门、保险公司等提供数据支持，用于优化交通管理策略、风险评估和保险定价。
决策支持：支持政府部门制定交通安全政策、优化执法资源配置、提升道路安全水平。
教育和培训：作为交通安全、数据分析等课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员深入理解交通违规现象。
此数据集特别适合用于分析交通违规行为的规律与影响因素，为改善道路安全和提升执法效率提供数据支持。
