美国道路交通事故分析数据集USRoadAccidentsAnalysisDataset-luisabrego
数据来源：互联网公开数据
标签：交通事故, 交通安全, 数据分析, 时空数据, 道路状况, 气象数据, 事故预测, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自MapQuest等数据源的美国道路交通事故记录，记录了2019年发生的交通事故的详细信息，包括事故发生的时间、地点、严重程度、涉及的道路状况、天气状况等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年全年。
地理范围：数据覆盖美国境内，具体到州、县、城市等行政区域。
数据维度：包括事故ID、数据来源、交通管理中心代码（TMC）、事故严重程度、起止时间、经纬度、距离、描述信息、街道、城市、县、州、邮编、国家、时区、机场代码、天气相关信息（时间戳、温度、风速、湿度、气压、能见度、风向、降水、天气状况等）、以及道路设施相关信息（如是否有便利设施、颠簸路面、交叉路口、让路标志、汇合点、无出口、铁路、环岛、车站、停止标志、交通平静措施、交通信号灯、转弯环路、日出日落、民用曙暮光、航海曙暮光、天文曙暮光、日期等）。
数据格式：CSV格式，文件名为US_Accidents_2019.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于MapQuest等公开数据源，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于交通安全研究、事故风险评估、交通流量分析和预测等领域。
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、地理信息系统（GIS）等领域的学术研究，如事故发生规律分析、事故风险因素识别、交通拥堵预测等。
行业应用：可以为交通管理部门、保险公司、自动驾驶技术公司等提供数据支持，尤其在交通安全管理、事故理赔、自动驾驶系统开发等方面。
决策支持：支持政府部门制定交通安全政策、优化道路设计、改善交通管理措施。
教育和培训：作为交通工程、数据分析、地理信息科学等相关专业课程的教学案例和实训素材。
此数据集特别适合用于探索交通事故发生的时间、空间分布规律，以及与天气、道路状况等因素之间的关联，帮助用户实现事故风险评估、优化交通管理等目标。
