洛杉矶停车罚单分析数据集LosAngelesParkingCitationsAnalysisDataset-steveb123
数据来源：互联网公开数据
标签：停车罚单, 交通管理, 数据分析, 违规行为, 地理位置, 罚款金额, 机器学习, 城市规划
数据概述：
该数据集包含来自洛杉矶市的停车罚单信息，记录了2018年期间的停车违规行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2018年全年产生的停车罚单信息。
地理范围：数据覆盖洛杉矶市内的不同地点。
数据维度：包括违规日期、时间、车辆信息（车身类型、颜色）、违规地点、违规描述、罚款金额、以及经纬度等关键信息。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：2018-parking-citations-cleaned.csv 和 parking-citations-2018.csv，前者为经过清洗的数据集。
来源信息：数据来源于洛杉矶市政府公开数据，经过初步处理。
该数据集适合用于交通管理、城市规划和数据分析等领域的研究。
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：适用于城市交通管理、交通违规行为分析、停车政策评估等方面的学术研究。
行业应用：可以为交通管理部门、城市规划部门提供数据支持，例如用于优化停车位管理、改进交通执法策略等。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，例如评估不同区域的停车需求、优化罚款金额设置等。
教育和培训：作为交通管理、数据分析、城市规划等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通管理问题。
此数据集特别适合用于分析停车违规行为的分布规律、评估不同违规行为的严重程度，以及探索停车罚款与地理位置之间的关系，从而帮助优化城市交通管理策略。
