12306车次数据库|铁路运输数据集|列车管理数据集

本数据库包含12306车次相关的详细信息，如车次代码、车站代码、列车基本信息和时刻表信息等。数据已按车次等级整理，并提供多种格式的数据文件，方便用户根据实际需求调用。

This database contains detailed information related to 12306 train services, such as train codes, station codes, basic train information, and timetable details. The data has been organized according to train service levels and is provided in multiple file formats to facilitate user access based on specific needs.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 12306-code-database-2023-12-15

数据集描述

• 该数据库包含2023年12月15日的12306车次信息。

数据集内容

• db.zip

  • full_code_index.db
  • station_based_code.db
  • train_basic.db
  • train_timetable_info.db
  • 数据库由SQLite3整理，已按车次等级分好文件夹。

• utf8.zip 与 gbk.zip

  • 包含以.json文件为主的原始车次数据，以及一个index.csv索引文件。

使用方法

• 数据集包含三个文件：db.zip, utf8.zip, gbk.zip，用户可根据实际情况调用。

使用限制

• 本数据库免费使用，但不建议用于商业用途。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

12306车次数据库的构建过程主要依赖于Python编程语言进行数据爬取，耗时三天完成。通过自动化脚本，从12306官方网站获取了车次、站点及时间表等关键信息，并将这些数据整理为SQLite3数据库格式。数据库文件包括full_code_index.db、station_based_code.db、train_basic.db和train_timetable_info.db，这些文件按照车次等级进行了分类存储，确保了数据的结构化和易用性。

特点

该数据集的特点在于其全面性和细致性。它不仅包含了车次的基本信息，还详细记录了各站点的时刻表数据，使得用户能够精确地查询到每一趟列车的运行情况。此外，数据集提供了UTF-8和GBK两种编码格式的原始数据文件，以适应不同用户的需求。这种多格式的支持极大地增强了数据集的适用性和灵活性。

使用方法

用户可以通过下载db.zip文件获取已整理好的SQLite3数据库，直接进行查询和分析。对于需要原始数据的用户，utf8.zip和gbk.zip提供了以.json格式存储的车次数据和索引文件，便于进一步的数据处理和研究。使用这些数据时，用户应根据实际需求选择合适的文件格式和数据库，以确保数据处理的效率和准确性。

背景与挑战

背景概述

12306车次数据库是由Huxiaojiao233于2023年12月15日创建的，主要利用Python技术从12306官方网站爬取并整理而成。该数据库涵盖了车次基本信息、车站编码信息以及列车时刻表等关键数据，旨在为铁路交通研究、车次调度优化以及相关应用开发提供数据支持。其核心研究问题在于如何高效获取并结构化处理庞大的铁路车次数据，进而为相关领域的研究者提供便捷的数据访问途径。该数据库的发布为铁路交通数据分析、智能调度系统开发等领域提供了重要的数据基础，具有较高的实用价值。

当前挑战

12306车次数据库在构建过程中面临多重挑战。首先，数据爬取的复杂性较高，12306官方网站的反爬机制对数据获取提出了技术性要求，需通过复杂的代码编写实现高效爬取。其次，数据量庞大且结构多样，如何将原始数据高效整理为结构化的SQLite数据库，并确保数据的完整性与准确性，是构建过程中的另一大挑战。此外，数据的分级分类与索引构建也需耗费大量计算资源与时间。这些挑战不仅体现在技术层面，还涉及数据处理流程的优化与效率提升，为后续类似数据集的构建提供了宝贵的经验。

常用场景

经典使用场景

12306车次数据库广泛应用于铁路运输系统的研究与分析中，特别是在列车调度、车次优化以及乘客流量预测等领域。研究人员通过该数据库可以获取详细的列车时刻表、车站信息以及车次等级分类，从而进行高效的铁路网络建模与仿真。

衍生相关工作

基于12306车次数据库，衍生出多项经典研究工作，包括列车调度算法优化、铁路网络拓扑分析以及乘客出行模式挖掘等。这些研究不仅丰富了铁路运输领域的学术成果，也为实际运营提供了科学依据，推动了铁路行业的数字化转型与智能化发展。

数据集最近研究

最新研究方向

随着中国高铁网络的迅速扩展，12306车次数据库成为了研究铁路运输系统的重要资源。近年来，研究者们利用此类数据集，深入探讨了列车调度优化、旅客流量预测以及铁路网络稳定性分析等关键问题。特别是在大数据和人工智能技术的推动下，通过分析车次和时刻表数据，研究者能够更精确地模拟铁路运营情况，从而提出改进策略。此外，该数据集还被用于开发智能推荐系统，帮助旅客更高效地规划行程，减少等待时间。这些研究不仅提升了铁路运输的效率，也为旅客提供了更加便捷的服务体验。