美国警察交通执法数据分析数据集USPoliceTrafficEnforcementDataAnalysis-ayush12nagar
数据来源：互联网公开数据
标签：交通执法, 警察数据, 交通违规, 驾驶员特征, 执法分析, 数据分析, 机器学习, 交通安全
数据概述：
该数据集包含来自美国警察部门的交通执法数据，记录了交通拦截事件的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可以根据stop_date字段推算，但未提供明确的起止时间。
地理范围：数据来源于美国，但具体地区未明确。
数据维度：数据集包括stop_date（拦截日期），stop_time（拦截时间），country_（国家，通常为空值），driver_gender（驾驶员性别），driver_age_raw（驾驶员出生年份），driver_age（驾驶员年龄），driver_race（驾驶员种族），violation_raw（违规行为原始描述），violation（违规行为），search_conducted（是否进行了搜查），search_type（搜查类型），stop_outcome（拦截结果），is_arrested（是否逮捕），stop_duration（拦截时长），drugs_related_stop（是否与毒品相关）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为“3 Police Data (1).csv”，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于交通执法分析、驾驶员行为研究、执法策略评估以及机器学习模型的构建。
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、犯罪学、社会学等领域的研究，例如分析不同种族和性别的驾驶员在交通执法中的差异，评估执法行为的公正性，以及研究交通违规与逮捕之间的关系。
行业应用：可以为政府部门、交通管理部门提供数据支持，用于优化交通执法策略、改进交通安全措施、以及进行交通流量预测。
决策支持：支持决策者制定基于数据的交通安全政策，例如调整执法重点、优化执法资源配置等。
教育和培训：作为数据分析、统计学、社会科学等课程的辅助材料，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偏见、评估执法效率、以及预测交通安全风险，从而帮助用户改进交通安全管理和提升公共安全水平。
