交通事故統計情報のオープンデータ（2023年）の本票|交通事故统计数据集|地理信息系统数据集

该数据集包含2023年交通事故统计信息的开放数据本票，用于分析和转换为更易读的格式，如GIS数据。

原始信息汇总

交通事故統計情報のオープンデータ（2023年）

概要

• 本プログラムは、警察庁が公開している交通事故統計情報のオープンデータ（2023年）をコード表をもとに読みやすい形式（GISデータ）に変換するプログラムです。
• Pythonで構築されています。

データ変換プログラム

csvfile-to-degree.py

• 本票CSVファイル（2023年）の「地点　緯度（北緯）」と「地点　経度（東経）」を十進法度単位に変換するプログラム。
• 文字コードをUTF-8に変換します。

使用データ

• https://xs489works.xsrv.jp/pmtiles-data/traffic-accident/data/honhyo_2023.csv, 64.3MB

出力結果

• https://xs489works.xsrv.jp/pmtiles-data/traffic-accident/honhyo_2023_to-degree.csv, 75.6MB

csvfile-convert.py

• 十進法度単位に変換した本票CSVファイル（2023年）をコード表をもとに読みやすいデータに変換するプログラム。

使用データ

• https://xs489works.xsrv.jp/pmtiles-data/traffic-accident/honhyo_2023_to-degree.csv, 75.6MB
• コード表：https://github.com/shiwaku/npa-traffic-accident-data-2023-converter/tree/main/code

出力結果

• https://xs489works.xsrv.jp/pmtiles-data/traffic-accident/honhyo_2023_convert.csv, 234.0MB

csvfile-merge.py

• 2019-2022年のデータと2023年のデータをマージするプログラム。

使用データ

• https://xs489works.xsrv.jp/pmtiles-data/traffic-accident/honhyo_2019-2021_convert_v2.csv, 722.4MB
• https://xs489works.xsrv.jp/pmtiles-data/traffic-accident/honhyo_2022_convert.csv, 227.4MB
• https://xs489works.xsrv.jp/pmtiles-data/traffic-accident/honhyo_2023_convert.csv, 234.0MB

出力結果

• 2019～2023年のデータをマージしたデータ
  • CSV形式: https://xs489works.xsrv.jp/pmtiles-data/traffic-accident/honhyo_2019-2023_convert.csv, 1.2GB
  • GeoParquet形式: https://xs489works.xsrv.jp/pmtiles-data/traffic-accident/honhyo_2019-2023_convert.parquet, 154MB
  • PMTiles形式: https://xs489works.xsrv.jp/pmtiles-data/traffic-accident/honhyo_2019-2023_convert.pmtiles, 313MB

ライセンス

• 本データセットはCC-BY-4.0で提供されます。使用の際には本レポジトリへのリンクを提示してください。
• 本データセットの使用・加工にあたっては、警察庁Webサイトの利用規約を必ずご確認ください。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自日本警察厅公开的交通事故统计信息，涵盖2023年的本票数据。通过Python程序，原始CSV文件中的经纬度信息被转换为十进制度单位，并进一步依据代码表进行数据格式化，最终生成易于阅读的GIS数据。此外，该数据集还整合了2019至2022年的相关数据，形成了一个包含约160万条记录的五年期综合数据集。

特点

此数据集的显著特点在于其全面性和时效性。它不仅包含了2023年的最新交通事故数据，还整合了过去五年的历史数据，为研究者提供了丰富的分析素材。此外，数据经过精心处理，转换为GIS格式，便于地理信息系统的直接应用，增强了数据的可视化和空间分析能力。

使用方法

用户可通过提供的链接下载CSV、GeoParquet和PMTiles格式的数据文件，这些文件分别适用于不同的数据处理和分析需求。CSV格式适合基础的数据分析和处理，GeoParquet格式则优化了地理数据的存储和查询效率，而PMTiles格式则特别适用于在线地图服务。此外，数据集还附带了一个基于MapLibre GL JS的演示网站，用户可以在该平台上直观地探索和分析数据。

背景与挑战

背景概述

交通事故统计情报的开放数据（2023年）本票数据集，由日本警察厅公开，旨在提供详细的交通事故统计信息。该数据集的核心研究问题是如何通过数据分析和可视化技术，提高对交通事故模式的认识，从而为交通安全政策的制定提供科学依据。自2019年起，该数据集已连续五年发布，涵盖了约160万件交通事故记录，对交通安全研究领域产生了深远影响。

当前挑战

该数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据格式复杂，需要通过专门的转换程序将原始数据转换为GIS格式，以便于分析和可视化。其次，数据量大，处理和存储均需高效的技术支持。此外，数据的时间跨度长，涉及多个年份的数据合并，增加了数据处理的复杂性。最后，数据的质量和准确性对交通安全研究至关重要，因此数据清洗和验证过程尤为关键。

常用场景

经典使用场景

交通事故統計情報のオープンデータ（2023年）の本票在交通管理与安全研究中具有重要地位。该数据集通过提供详细的交通事故记录，包括事故发生地点、时间、原因及后果，为研究人员和政策制定者提供了宝贵的信息资源。其经典使用场景包括但不限于：通过地理信息系统（GIS）分析事故多发区域，识别高风险路段，从而制定针对性的交通改善措施；利用时间序列分析预测未来交通事故趋势，为应急响应和资源分配提供科学依据。

衍生相关工作

基于交通事故統計情報のオープンデータ（2023年）の本票，衍生出了一系列经典工作。例如，有研究利用该数据集开发了交通事故预测模型，显著提高了预测精度，为交通管理部门提供了有力的决策支持。此外，还有学者结合其他社会经济数据，探讨了交通事故与城市规划、人口密度等因素的关联，推动了交通安全与城市可持续发展的研究。这些衍生工作不仅丰富了交通领域的研究内容，也为实际应用提供了新的思路和方法。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，交通事故统计情报的开放数据在交通管理和安全领域引起了广泛关注。该数据集不仅提供了详细的交通事故信息，还通过GIS技术将其转化为可读性强的格式，便于进行空间分析和可视化。当前的研究方向主要集中在利用这些数据进行交通事故的预测模型构建，以及通过数据挖掘技术识别高风险区域和时段，从而为交通政策的制定提供科学依据。此外，随着大数据和人工智能技术的发展，研究人员正探索如何将这些技术应用于交通事故数据的实时分析和预警系统中，以期进一步提升交通安全水平。