美国交通事件分析数据集USTrafficAccidentAnalysis-sarrajerbi
数据来源：互联网公开数据
标签：交通事件, 事故分析, 交通安全, 时空数据, 气象数据, 机器学习, 数据挖掘, 道路交通
数据概述：
该数据集包含来自美国各地交通事件的数据，记录了各类交通事件的详细信息，可用于分析交通拥堵、事故发生的原因与规律。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年至2022年。
地理范围：数据覆盖美国多个州，包括城市、县等详细的地理位置信息。
数据维度：包括事件严重程度（Severity）、开始时间（Start_Time）、经纬度（Start_Lat, Start_Lng）、距离（Distance(mi)）、城市（City）、县（County）、州（State）、时区（Timezone）、气象数据（Temperature(F), Wind_Chill(F), Humidity(%), Pressure(in), Visibility(mi), Wind_Direction, Wind_Speed(mph), Precipitation(in), Weather_Condition）以及与交通相关的特征（Amenity, Bump, Crossing, Give_Way, Junction, No_Exit, Railway, Roundabout, Station, Stop, Traffic_Calming, Traffic_Signal）以及时间特征（Sunrise_Sunset, Hour, DayOfWeek, Month, Hour_Sin, Hour_Cos, DayOfWeek_Sin, DayOfWeek_Cos, Month_Sin, Month_Cos）等。
数据格式：CSV格式，文件名为preprocessed_data.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于公开的交通事件报告或相关数据平台，并经过预处理，包括数据清洗、特征工程等。
该数据集适合用于交通流量分析、事故预测、交通安全研究等领域。
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：适用于交通工程、城市规划、地理信息系统等领域的学术研究，如交通事件发生规律分析、拥堵预测、事故风险评估等。
行业应用：可以为交通管理部门、保险公司、导航服务提供商等行业提供数据支持，特别是在优化交通管理策略、改善道路安全、提升导航精度等方面。
决策支持：支持政府部门制定交通管理政策，优化交通基础设施建设，提升城市交通运行效率。
教育和培训：作为交通工程、数据分析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事件的特性。
此数据集特别适合用于探索交通事件与天气、时间、地理位置等因素之间的关系，帮助用户实现交通流量预测、事故高发区域识别等目标。
