美国交通事故分析数据集USAccidentsAnalysisDataset-jackabdallah
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, 事故预测, 地理信息, 时间序列, 气象数据, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自美国各州的高速公路交通事故数据，记录了交通事故发生的详细信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围，从2019年到2023年3月。
地理范围： 数据覆盖美国各州，包含事故发生地点的经纬度信息。
数据维度： 数据集包括事故ID、事故发生源、严重程度、起止时间、经纬度、距离、描述、街道、城市、县、州、邮编、国家、时区、机场代码、天气状况的时间戳、温度、风寒、湿度、气压、能见度、风向、风速、降水、天气状况、设施、颠簸、交叉路口、让路、交叉口、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、天文曙暮光等。
数据格式： CSV格式，文件名为US_Accidents_March23_sampled_500k.csv，便于数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开的数据源，已进行采样，包含50万条数据。
该数据集适合用于交通安全分析、事故预测、地理信息分析、以及基于时间序列和机器学习的模型构建。
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、环境科学等领域的学术研究，如事故发生原因分析、风险评估、交通流量预测等。
行业应用： 可以为保险公司、交通管理部门、自动驾驶技术公司等提供数据支持，特别是在保险定价、交通拥堵缓解、自动驾驶安全系统开发等方面。
决策支持： 支持政府部门制定交通安全政策，优化道路设计，提高交通管理效率。
教育和培训： 作为交通工程、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通安全相关问题。
此数据集特别适合用于探索交通事故发生的影响因素、时空分布规律，以及预测事故发生概率，帮助用户优化交通管理策略，提升交通安全水平。
