驾驶员事故报告数据分析数据集DriverCrashReportingDataAnalysis-penugondaraghuram
数据来源：互联网公开数据
标签：交通事故, 驾驶行为, 交通安全, 事故分析, 数据挖掘, 地理信息, 风险评估, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自驾驶员事故报告的数据，记录了与交通事故相关的详细信息，包括事故发生的时间、地点、车辆信息、驾驶员行为等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，覆盖了2015年至2021年。
地理范围：数据主要覆盖特定地区的交通事故，通过经纬度坐标记录事故发生地点。
数据维度：数据集包括“Report Number”（报告编号）、“Local Case Number”（本地案件编号）、“Agency Name”（机构名称）、“Crash Date/Time”（事故日期/时间）、“Weather”（天气）、“Light”（光照条件）、“Traffic Control”（交通控制）、“Driver Substance Abuse”（驾驶员药物滥用情况）、“Injury Severity”（受伤严重程度）、“Vehicle Make”（车辆品牌）、“Vehicle Model”（车辆型号）、“Latitude”（纬度）、“Longitude”（经度）和“Location”（位置）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Crash_Reporting_-_Drivers_Data.csv，便于数据分析和处理。数据已进行初步的结构化处理，方便后续分析。
该数据集适合用于交通事故原因分析、驾驶行为研究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：适用于交通安全、城市规划、风险管理等领域的学术研究，如事故发生规律分析、驾驶员行为与事故关联性研究等。
行业应用：可以为保险公司、交通管理部门、汽车制造商等提供数据支持，特别是在风险评估、交通流量优化、自动驾驶安全等方面。
决策支持：支持政府部门制定交通安全政策，优化道路设计，提升交通管理效率。
教育和培训：作为交通工程、数据分析等课程的辅助材料，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交通事故发生的关键因素，例如天气、光照条件、驾驶员行为等，并以此为基础，帮助用户优化交通安全策略，降低事故发生率。
