Data-Gouv-FR/jeux-de-donnees-sncf-sncf

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license: other
language:
- fr
tags:
- data-gouv
- donnees-publiques-francaises
- parquet
- csv
- open-data
pretty_name: "Jeux de données - SNCF"
configs:
- config_name: jeux-de-donnees-sncf-sncf.txt
data_files:
- split: train
path: data/jeux-de-donnees-sncf-sncf.txt.parquet
- config_name: jeux-de-donnees-sncf-sncf.txt-1
data_files:
- split: train
path: data/jeux-de-donnees-sncf-sncf.txt-1.parquet
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# Jeux de données - SNCF

## Source

- Source officielle : https://www.data.gouv.fr/datasets/jeux-de-donnees-sncf-sncf
- Identifiant du jeu de données data.gouv.fr : `5383543ea3a72906c7ec5c5a`
- Slug data.gouv.fr : `jeux-de-donnees-sncf-sncf`
- Licence indiquée dans les métadonnées data.gouv.fr : fr-lo

## Structure Hugging Face

- Un jeu de données data.gouv.fr = un dépôt Hugging Face
- Une ressource tabulaire d’origine = un sous-ensemble/configuration Hugging Face
- Chaque sous-ensemble/configuration contient un split nommé `train`

## Sous-ensembles

- `jeux-de-donnees-sncf-sncf.txt` → `data/jeux-de-donnees-sncf-sncf.txt.parquet`
- `jeux-de-donnees-sncf-sncf.txt-1` → `data/jeux-de-donnees-sncf-sncf.txt-1.parquet`

## Utilisation

```python
from datasets import load_dataset

# Choisir un sous-ensemble/configuration :
ds = load_dataset("Data-Gouv-FR/jeux-de-donnees-sncf-sncf", "jeux-de-donnees-sncf-sncf.txt")
print(ds["train"])
```

## Description originale

Les jeux de données collectés par data.gouv.fr sur la plateforme SNCF

Les jeux de données collectés par data.gouv.fr sur la plateforme SNCF

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国官方开放数据平台data.gouv.fr上SNCF（法国国家铁路公司）发布的公开数据集。构建过程中，将原始平台上的每一个数据集映射为一个独立的Hugging Face仓库，其中每个原始表格资源被转换为一个子集或配置项，并统一采用Parquet格式存储。数据被组织为训练集（train）分割，便于直接加载与使用。通过这种方式，实现了从法国开放数据生态到机器学习友好格式的无缝迁移。

特点

数据集具有鲜明的领域特色与结构化特点。它聚焦于SNCF相关的公共交通数据，语种为法语，标签涵盖开放数据、法国公共数据、Parquet与CSV等。每个子集代表一个独立的原始表格资源，且均包含统一的‘train’分割，便于模型训练中的直接调用。此外，数据集遵循data.gouv.fr的原始许可协议（fr-lo），保证了数据使用的合法性与可追溯性。

使用方法

使用该数据集时，用户可通过Hugging Face的`datasets`库进行调用。首先选择特定的子集名称，例如`jeux-de-donnees-sncf-sncf.txt`，然后利用`load_dataset`函数加载对应配置，即可获取训练集数据。加载后的数据集对象可直接用于机器学习管道的训练与评估，简化了数据获取与预处理流程。示例代码清晰展示了从加载到打印数据集的基本操作。

背景与挑战

背景概述

该数据集由法国开放数据平台data.gouv.fr于2014年6月前后整理发布，核心研究问题聚焦于法国国家铁路公司（SNCF）所公开的各类运营与统计数据的系统化整合。作为法国公共交通领域的重要数据源，该数据集汇集了列车时刻、站点信息、客流量及服务质量等多维指标，为交通运输研究、城市规划和公共政策分析提供了基础性支撑。其影响力体现在成为研究法国铁路系统效率与可持续性的关键开放数据资产，推动了数据驱动下的交通管理与决策优化。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于：铁路运营数据长期分散于不同内部系统，缺乏统一标准与可获取性，阻碍了跨部门分析与公众监督。通过开放整合，数据集促进了交通效率评估与服务质量提升。构建过程中遇到的挑战包括：原始数据格式多样（CSV、Parquet等）且元数据不一致，需进行格式转换与清洗；数据许可（fr-lo）限制了部分商用场景的兼容性；此外，海量历史数据的版本管理与持续更新维护也构成技术难点，确保数据完整性与时效性平衡成为关键障碍。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了法国国家铁路公司（SNCF）在data.gouv.fr平台上公开发布的各类数据资源，涵盖列车时刻表、车站信息、票务统计与运营指标等关键内容。经典使用场景包括分析法国铁路网络的运输效率与准点率，评估不同线路的客流量分布，以及构建预测模型以优化列车调度与资源配置。通过对这些结构化数据进行深入挖掘，研究者和工程师能够系统地理解铁路系统的运行特征，为交通领域的量化分析提供坚实的数据基础。

解决学术问题

该数据集有效支撑了交通运输工程与数据科学交叉领域的多项学术研究，解决了公共交通数据开放性与标准化不足的难题。它使得学者能够基于真实运营数据，检验机器学习算法在乘客流量预测、列车延误建模与线路规划优化中的表现。研究的核心意义在于推动了数据驱动的交通管理理论发展，并为政策制定者评估铁路服务的可靠性提供了科学依据，从而促进了智慧交通系统的学术前沿探索。

衍生相关工作

围绕该数据集，衍生出了一系列具有影响力的相关工作，包括基于时间序列分析的SNCF列车准点率动态可视化平台，以及利用图神经网络建模车站间客流依赖关系的研究。此外，数据驱动的最优换乘策略算法与多模态交通衔接模型也相继诞生，这些工作不仅深化了铁路大数据挖掘的方法论，还为后续的欧洲铁路开放数据标准化倡议提供了可复用的范例，形成了丰富的学术与技术成果生态。