美国警察交通执法数据分析数据集USPoliceTrafficEnforcementDataAnalysis-mohammedsabryi
数据来源：互联网公开数据
标签：交通执法, 警察数据, 驾驶员行为, 违规行为, 数据分析, 执法记录, 机器学习, 公共安全
数据概述：
该数据集包含来自美国警察交通执法记录的数据，记录了交通拦截事件的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但包含日期信息，可用于分析时间趋势。
地理范围：数据未明确具体地理范围，但包含县（county）信息，可以进行地域性分析。
数据维度：数据集包括多个字段，如拦截日期和时间（stop_date, stop_time），驾驶员性别（driver_gender）、年龄（driver_age_raw, driver_age），种族（driver_race），违规行为（violation_raw, violation），是否进行搜查（search_conducted, search_type），拦截结果（stop_outcome），是否逮捕（is_arrested），拦截时长（stop_duration），以及是否涉及毒品（drugs_related_stop）等。
数据格式：CSV格式，文件名为police.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的交通执法记录，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于交通执法相关研究和数据建模，例如驾驶员行为分析、执法效率评估等。
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：适用于公共安全、社会学、犯罪学等领域的研究，如分析不同种族或性别驾驶员的执法差异，评估交通执法策略的有效性等。
行业应用：可为交通管理部门、执法机构提供数据支持，用于优化执法资源配置、改进执法流程，提升公共安全水平。
决策支持：支持政策制定者进行数据驱动的决策，例如制定更合理的交通法规，改进执法培训等。
教育和培训：作为社会科学、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执法相关问题。
此数据集特别适合用于探索交通执法中的公平性、效率和安全性问题，帮助用户实现优化执法策略、提升公共安全的目标。
