基于邮政编码的交通事故风险评分数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：交通事故,风险预测,邮政编码,保险理赔,数据分析,地理分布,交通风险,瑞士再保险
数据概述：
本数据集由瑞士再保险（Swiss Re）与Machine Hack合作提供，用于预测基于邮政编码的交通事故风险评分。数据集涵盖了不同地区交通事故的历史记录，包括事故发生次数、伤亡人数等关键指标。通过计算“交通事故风险指数”（Accident Risk Index），该指数定义为特定邮政编码区域内平均伤亡人数，即伤亡总人数除以事故总数。数据集旨在帮助用户理解不同区域的交通事故风险分布，为保险风险评估、政策制定和城市交通规划提供数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 保险行业：保险公司可利用该数据集评估不同邮政编码区域的交通事故风险，优化保险产品定价和理赔策略。
2. 政府部门：政府可基于数据评估交通安全管理措施的效果，识别高风险区域，制定针对性的交通改善政策。
3. 城市规划：城市规划者可利用数据识别交通事故高发区，优化道路设计和交通基础设施布局，改善交通安全状况。
4. 研究分析：研究人员可利用数据集研究交通事故与地理、经济、人口等因素之间的关联，探索交通事故风险的影响因素。
5. 风险预测：数据科学从业者可使用该数据集训练预测模型，预测未来交通事故风险分布，为相关决策提供支持。
数据集的关键字段包括：
- Postal Code：邮政编码，用于标识地理位置。
- Accident ID：事故唯一标识，用于区分不同交通事故。
- Number of Casualties：每次事故的伤亡人数。
- Accident Risk Index：根据公式计算的邮政编码区域平均伤亡人数。
通过分析该数据集，用户可以快速了解不同邮政编码区域的交通事故风险水平，为相关决策提供数据支持。数据集的开放共享旨在促进交通事故风险管理领域的研究与创新，助力构建更安全的交通环境。
