Data-Gouv-FR/stationnements-velos-gares-regionales

该数据集名为Stationnements vélos gares régionales，是一个关于法国地区火车站自行车停车设施的公开数据集。它包含了自行车停车位的相关信息，如位置、数量等，数据来源于法国政府公开数据平台data.gouv.fr。数据集以Parquet和CSV格式提供，适用于数据分析和可视化。数据子集stationnement_cyclable_gares_rcvl包含一个训练分割文件，可通过Hugging Face的datasets库加载使用。数据集旨在支持对法国公共交通基础设施的研究和规划。The dataset named Stationnements vélos gares régionales is a public dataset about bicycle parking facilities at regional train stations in France. It includes information such as location and quantity of bicycle parking spaces, sourced from the French government open data platform data.gouv.fr. The dataset is provided in Parquet and CSV formats, suitable for data analysis and visualization. The subset stationnement_cyclable_gares_rcvl contains a training split file and can be loaded using the Hugging Face datasets library. The dataset aims to support research and planning of public transport infrastructure in France.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国开放数据平台data.gouv.fr，汇集了法国大区火车站自行车停放设施的相关信息。构建过程中，将原始数据集中的每个表格资源视为一个Hugging Face子集，并统一划分为名为“train”的分割，以Parquet格式存储数据，确保高效存取。

特点

数据集以法文呈现，采用开源许可，配备清晰的层级结构，便于研究者直接获取法国区域火车站自行车停车位的空间分布与容量信息。其标准化格式与开放许可属性，有利于促进交通规划与可持续发展领域的二次分析与跨界整合。

使用方法

用户可通过Hugging Face的datasets库便捷加载数据，例如使用`load_dataset`函数指定子集名称“stationnement_cyclable_gares_rcvl”，即可获取包含自行车停放设施详细记录的训练集，适用于机器学习建模、统计分析或可视化展示等具体任务。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为“stationnements-velos-gares-regionales”，由法国政府数据平台 data.gouv.fr 创建并维护，主要关注法国区域火车站自行车停车设施的分布与可用性。数据集发布于2022年，其核心研究问题在于系统性地收集和公开自行车停车位的空间信息，以支持可持续交通规划与城市基础设施研究。该数据集在法国公共交通与慢行交通衔接领域具有重要影响力，为政策制定者、城市规划师以及科研人员提供了规范性开放数据，推动了低碳出行与公共交通“最后一公里”问题的实证研究。数据集以Parquet和CSV格式存储，便于大规模分析与机器学习应用。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题是区域火车站自行车停车设施的可访问性与空间分布不透明，这阻碍了多模式交通衔接与绿色出行推广。构建过程中面临的挑战包括：第一，不同来源停车数据的标准化与整合困难，尤其在缺乏统一数据采集规范的情况下，数据质量参差不齐；第二，数据更新频率与实时性问题，停车设施状态（如可用车位数）随时间动态变化，静态数据集难以反映真实供需；第三，数据集覆盖范围可能存在地域不均衡，偏远或小型车站易被遗漏，影响全国层面的研究完整性。

常用场景

经典使用场景

该数据集名为“stationnements-velos-gares-regionales”，聚焦于法国区域火车站周边的自行车停车设施信息。在交通地理与城市规划领域，它被广泛应用于分析火车站与自行车交通的接驳效率、评估慢行交通基础设施的覆盖情况，以及研究如何通过优化自行车停放布局来推动绿色通勤。研究者常利用该数据集构建停车需求预测模型，尤其适用于探究通勤高峰时段停车资源的时空分布规律，为“最后一公里”出行衔接提供数据支撑。

解决学术问题

该数据集有效解决了区域铁路站点自行车停车设施数据缺失与非标准化的问题，为学术研究提供了统一且可复用的开放数据基础。它助力学者回答了诸如“哪些站点自行车停放设施供给不足”、“停车能力与周边人口密度、用地性质存在何种关联”等关键问题。其意义在于填补了多模式交通衔接研究中的微观数据空白，推动了出行行为学与可持续交通政策的量化评估，进而影响城市规划中自行车道网络与停车设施的布局优化决策。

衍生相关工作

基于该数据集衍生出若干经典工作，包括利用空间分析技术揭示自行车停车设施与站点可达性之间的量化关系，以及结合多源出行数据（如共享单车轨迹）构建多模式交通接驳效率评估模型。此外，还有研究将其与人口普查、POI数据融合，通过机器学习方法预测不同站点对自行车停车位的未来需求，为动态资源配置提供依据。这些工作共同推动了开放政府数据在可持续交通研究中的深度应用。