Data-Gouv-FR/frequentation-par-jour-de-la-mediatheque-de-porto-vecchio

该数据集包含Porto-Vecchio图书馆从2021年6月28日到2021年11月20日期间每天和每小时的访问频率数据。数据来源于Porto-Vecchio市的文化行动部门，记录了图书馆的使用情况，旨在提供公共开放数据以支持分析和研究。数据集以Parquet和CSV格式提供，适用于数据分析和可视化应用。This dataset contains daily and hourly visitation frequency data of the Porto-Vecchio Library, covering the period from June 28, 2021 to November 20, 2021. The data is sourced from the Cultural Action Department of the Porto-Vecchio Municipality, which documents library usage, and is released as public open data to support analytical and research endeavors. The dataset is provided in both Parquet and CSV formats, and is applicable for data analysis and visualization applications.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国波尔托韦基奥市文化行动局，记录了该市多媒体图书馆自2021年6月28日至2021年11月20日期间，每日各时段的平均访客流量数据。数据集虽在Hugging Face平台仅以占位符形式存在，但其完整内容可于法国政府开放数据平台（data.gouv.fr）获取，确保了数据的官方来源与可追溯性。

特点

数据集以日为单位，精细呈现了图书馆每日不同时间段的访问人次均值，为分析公共文化设施的使用规律提供了高时间分辨率的数据支撑。其时间跨度覆盖夏季至初冬，有助于观察季节性波动与日常使用模式的差异。数据采用开放许可协议（Licence Ouverte 2.0），允许用户自由复用、传播与改编，极大降低了学术研究与公共政策分析的数据门槛。

使用方法

用户可通过数据集标识符在data.gouv.fr平台直接检索并下载原始文件，之后可借助Python的pandas库将数据加载为DataFrame，按日期与小时字段进行分组聚合或可视化分析。该数据集适用于图书馆运营效率评估、访客行为建模及城市公共文化资源配置等研究场景，也可作为时间序列分析的样本数据用于教学与实验。

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦法国波尔托韦基奥市图书馆的日均到访流量，由该市文化行动局于2021年采集并整理，涵盖2021年6月28日至11月20日期间每小时的平均访客数据。作为地方政府开放的公共管理数据集，它旨在通过细粒度的时空分布分析，揭示文化设施在疫情后复苏阶段的使用模式与变化趋势。该数据的发布不仅为城市文化政策制定提供了量化依据，也为公共财政资源的高效配置与文化遗产的数字化管理贡献了实证支持，在政府开放数据运动中具有典型示范意义。

当前挑战

该数据集面临的主要挑战包括：首先，研究区域公共文化设施到访模式时，如何从日均流量数据中剥离季节性波动、特殊活动干扰及疫情政策的非对称影响，以准确反映常态下的使用规律。其次，构建过程中需处理原始计数统计的完整性，确保非工作日、设备故障及人工漏录等缺失值不会扭曲时间序列的趋势判断。此外，数据维度单一，仅包含时间与人数，缺乏访客画像、借阅记录或满意度关联特征，限制了因果推断的深度。最后，跨城市或跨文化机构的可比性不足，需构建统一标准以促进更广泛的普适性研究。

常用场景

经典使用场景

该数据集收录了2021年6月28日至11月20日期间，法国波尔图-韦基奥市立多媒体图书馆每日及每小时的访客流量数据，源自该市文化行动部门。这一时序数据集经典用于分析公共文化设施的访客行为模式，揭示工作日与周末、不同时段的人流波动规律，为图书馆运营管理提供量化依据。

实际应用

实际应用中，该数据集可直接服务于波尔图-韦基奥市图书馆的日常运营优化，例如根据历史客流峰值调整工作人员排班、安排文化活动时段。同时，它也是城市文化规划的有力工具，帮助市政部门评估图书馆作为公共空间的社会影响力，并指导未来类似设施的设计与投资决策。

衍生相关工作

围绕该数据衍生的经典工作包括基于时间序列的客流预测模型，利用历史访问模式预测未来日流量，辅助资源调度；此外，还有研究将其与外部因素（如天气、节假日）结合，构建多变量分析框架，深入挖掘访问量波动的驱动因素，推动了公共设施管理领域的量化研究发展。