交通执法数据分析数据集TrafficEnforcementDataAnalysis-udaykumarms

数据来源：互联网公开数据

标签：交通执法, 警察数据, 交通违规, 驾驶员行为, 执法分析, 数据可视化, 统计分析, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自执法部门的交通拦截数据，记录了驾驶员与警察互动的相关信息。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围，从2005年开始，具体结束时间未在数据集内明确。地理范围：数据覆盖范围未在数据集内明确，但从数据字段和样例数据推测可能来源于美国。数据维度：数据集包括“stop_date”（拦截日期）、“stop_time”（拦截时间）、“driver_gender”（驾驶员性别）、“driver_age”（驾驶员年龄）、“driver_race”（驾驶员种族）、“violation”（违规行为）、“search_conducted”（是否进行搜查）、“stop_outcome”（拦截结果）、“is_arrested”（是否逮捕）、“stop_duration”（拦截时长）以及“drugs_related_stop”（是否与毒品相关）等多个字段。数据格式：CSV格式，文件名为3. Police Data.csv，易于进行数据分析和处理。数据来源于执法部门，已进行结构化处理。该数据集适合用于交通执法分析、驾驶员行为研究、执法公平性评估以及交通安全策略制定等领域。

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：适用于社会学、犯罪学、公共管理等领域的学术研究，如驾驶员行为分析、执法偏差研究、交通安全风险评估等。行业应用：可以为交通管理部门、执法机构提供数据支持，特别是在优化执法策略、评估执法效率、提升交通安全水平等方面。决策支持：支持政府部门制定交通安全政策、优化资源配置、提升公共安全管理水平。教育和培训：作为交通执法、数据分析、社会科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通执法相关问题。此数据集特别适合用于探索交通违规行为的分布规律、分析驾驶员行为特征、评估执法过程中的公平性，并为优化交通安全管理提供数据支持。