yuvidhepe/us-accidents-updated|交通事故数据集|交通数据分析数据集

这是一个覆盖美国49个州的全国性交通事故数据集，数据收集自2016年2月至2023年3月，通过多种交通API实时收集。目前数据集中包含约770万条交通事故记录，可用于实时交通事故预测、热点位置研究、伤亡分析以及环境因素对事故发生的影响研究等。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: US Accidents (2016 - 2023)

数据集内容

• 描述: 这是一个覆盖美国49个州的汽车事故数据集，数据收集自2016年2月至2023年3月，通过多个提供实时交通事件数据的API获取。
• 数据量: 包含约770万条事故记录。

数据集特征

• 特征列表:
  • ID (字符串)
  • Source (字符串)
  • Severity (整数)
  • Start_Time (字符串)
  • End_Time (字符串)
  • Start_Lat (浮点数)
  • Start_Lng (浮点数)
  • End_Lat (浮点数)
  • End_Lng (浮点数)
  • Distance(mi) (浮点数)
  • Description (字符串)
  • Street (字符串)
  • City (字符串)
  • County (字符串)
  • State (字符串)
  • Zipcode (字符串)
  • Country (字符串)
  • Timezone (字符串)
  • Airport_Code (字符串)
  • Weather_Timestamp (字符串)
  • Temperature(F) (浮点数)
  • Wind_Chill(F) (浮点数)
  • Humidity(%) (浮点数)
  • Pressure(in) (浮点数)
  • Visibility(mi) (浮点数)
  • Wind_Direction (字符串)
  • Wind_Speed(mph) (浮点数)
  • Precipitation(in) (浮点数)
  • Weather_Condition (字符串)
  • Amenity (布尔值)
  • Bump (布尔值)
  • Crossing (布尔值)
  • Give_Way (布尔值)
  • Junction (布尔值)
  • No_Exit (布尔值)
  • Railway (布尔值)
  • Roundabout (布尔值)
  • Station (布尔值)
  • Stop (布尔值)
  • Traffic_Calming (布尔值)
  • Traffic_Signal (布尔值)
  • Turning_Loop (布尔值)
  • Sunrise_Sunset (字符串)
  • Civil_Twilight (字符串)
  • Nautical_Twilight (字符串)
  • Astronomical_Twilight (字符串)

数据集大小

• 下载大小: 1088140045字节
• 数据集大小: 3147354997字节

数据集分割

• 训练集:
  • 大小: 3147354997字节
  • 记录数: 7728394条

许可证

• 许可证: cc-by-nc-sa-4.0

数据集用途

• 用途: 仅供研究使用，适用于实时汽车事故预测、事故热点位置研究、伤亡分析、事故原因与效果规则提取，以及研究降水或其他环境因素对事故发生的影响。

联系信息

• 联系邮箱: [e-mail]

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过整合多个实时交通事件API，涵盖了美国49个州的交通事故数据，时间跨度从2016年2月至2023年3月。数据来源包括美国及各州交通部门、执法机构、交通摄像头及道路网络中的交通传感器。数据集的构建旨在提供一个全面且实时的交通事故数据库，以支持交通管理和安全研究。

使用方法

用户可以通过访问数据集的Kaggle页面进行下载和使用。数据集适用于多种应用场景，如实时交通事故预测、事故热点分析、伤亡分析及环境因素对事故发生的影响研究。使用时需遵守CC BY-NC-SA 4.0许可协议，确保仅用于非商业、研究或学术目的，并需引用相关文献。

背景与挑战

背景概述

在交通管理和公共安全领域，交通事故数据的收集与分析对于预防事故、优化交通管理策略具有重要意义。'US Accidents (2016 - 2023)'数据集由Sobhan Moosavi等研究人员创建，涵盖了美国49个州的交通事故数据，时间跨度从2016年2月至2023年3月。该数据集通过多个实时交通事件API收集，包括美国和各州交通部门、执法机构、交通摄像头和道路网络中的交通传感器提供的数据。这一数据集的创建旨在为交通事故预测、热点分析、原因与结果规则提取等研究提供支持，同时也为研究COVID-19对交通行为和事故的影响提供了宝贵数据。

当前挑战

尽管'US Accidents (2016 - 2023)'数据集为交通事故研究提供了丰富的信息，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据来源多样，包括不同机构和传感器，数据质量和一致性难以保证。其次，数据量庞大，处理和存储这些数据需要高效的计算资源和技术支持。此外，数据中可能包含的偏见和敏感信息，如地理位置和时间戳，需要在分析时进行谨慎处理，以避免潜在的社会影响和隐私问题。最后，数据集的实时更新要求高，确保数据的时效性和准确性是一个持续的挑战。

常用场景

经典使用场景

在交通管理和安全领域，'yuvidhepe/us-accidents-updated'数据集被广泛用于分析和预测交通事故的发生。通过整合多源实时交通数据，该数据集能够帮助研究人员识别事故高发区域，并探索事故发生与天气、时间、地理位置等因素的关联性。此外，该数据集还可用于开发和验证交通事故预测模型，从而为交通管理部门提供决策支持，提升道路安全水平。

解决学术问题

该数据集解决了交通科学领域中关于交通事故发生机制和影响因素的学术研究问题。通过提供大规模、多维度的交通事故数据，研究人员能够深入探讨事故发生的时空分布规律、事故严重程度与环境因素的关系，以及不同交通管理措施对事故发生率的影响。这些研究成果不仅丰富了交通科学的理论体系，还为实际交通管理提供了科学依据。

实际应用

在实际应用中，'yuvidhepe/us-accidents-updated'数据集被用于开发智能交通系统（ITS），以实时监控和预测交通事故。交通管理部门可以利用这些数据优化交通信号控制、规划紧急救援路线，并制定针对性的交通管理策略。此外，保险公司和汽车制造商也可利用该数据集评估驾驶风险，设计更安全的车辆和驾驶辅助系统，从而减少交通事故的发生。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，基于'yuvidhepe/us-accidents-updated'数据集的研究主要集中在交通事故的预测与分析领域。研究者们利用该数据集中的丰富信息，如地理位置、天气条件和交通状况等，开发了多种预测模型，旨在提高交通事故的预警精度。此外，该数据集还被用于研究交通事故与环境因素之间的关系，特别是在极端天气条件下的交通事故模式。这些研究不仅有助于提升交通安全管理水平，还为政策制定者提供了科学依据，以优化交通基础设施和应急响应策略。