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美国各州交通事故数据集（2016-2023年）

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简介：
该数据集涵盖了从2016年至2023年间美国各州的交通事故记录，包含事故类型、发生时间与地点等详细信息。 数据按州分为不同的CSV文件，每个文件包含事故ID、事故时间、事故严重程度、事故地点、事故描述以及事故周边环境等相关信息。

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  • 美国各州交通事故数据集（2016-2023年）
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    该数据集涵盖了从2016年至2023年间美国各州的交通事故记录，包含事故类型、发生时间与地点等详细信息。 数据按州分为不同的CSV文件，每个文件包含事故ID、事故时间、事故严重程度、事故地点、事故描述以及事故周边环境等相关信息。
     
  • 2018-2023年交通事故信息数据集
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    该数据集收录了2018年至2023年间详尽的交通事故记录，涵盖时间、地点、事故类型等多维度信息，为交通安全研究提供坚实的数据支持。 交通事故信息数据集（2018-2023） 数据说明： 地理范围：准确记录事故发生地点，提供巴西各地交通事故的深入地理分析。 事故细节：每个事故都包含详细描述，涵盖道路特征、时间及引发这些事故的各种因素。 受害者见解：有关受害者的综合数据揭示了人为因素对事故的影响，包括驾驶员酒驾等相关信息。 选择这个数据集的原因： 政府支持的可靠性：直接来源于官方记录，确保真实性和准确性 公共利益的数据资源：作为公开数据集，它鼓励研究人员、决策者、城市规划师和数据分析爱好者挖掘模式并提出解决方案，以促进巴西更安全的道路环境。 丰富的历史背景：该数据集涵盖了五年的时间跨度，提供了时间深度，适合进行趋势分析和预测建模。
     
  • 英国2019年高速路交通事故数据集
    优质
    本数据集收录了2019年度英国高速公路上发生的各类事故记录，详尽分析交通状况与安全问题。 这个数据集非常适合希望进行交通事故预测的研究者使用。它包含了事故等级、天气状况、驾驶员情况、路面条件以及检测点位置等多项详细信息，并且还包括根据英国地图上的检测点位置一一对应找到的交通流数据，非常有价值。
     
  • 美国交通事故数据分析报告
    优质
    本报告深入分析了美国近年交通事故数据，涵盖事故类型、时间分布及伤亡情况等多维度信息，旨在揭示交通安全现状并提出改进建议。 美国交通事故数据分析涉及收集并分析有关交通事故的数据，以识别事故模式、原因及影响因素，并据此提出减少事故发生率的策略与建议。通过对大量历史数据的研究以及实时交通状况监控，可以更好地理解导致道路安全问题的关键要素，从而促进更有效的交通安全政策制定和实施。
     
  • 美国交通碰撞记录集合（2016-2023）
    优质
    本数据集汇集了2016至2023年间美国各类交通碰撞事故记录，涵盖交通事故的时间、地点及详细情况等信息。 美国交通事故数据集（2016-2023） 数据说明： 该数据集通过多个交通API实时收集而成，包含了从2016年2月至2023年3月期间的美国本土事故信息。它可用于预测交通事故、研究事故热点位置、分析伤亡情况以及提取交通事故的原因规律等研究领域。此外，最新发布的数据还能够帮助研究人员探讨新冠肺炎疫情对交通行为和事故的影响。
     
  • 2005年至2016年法国发生的事故-数据集
    优质
    该数据集收录了2005至2016年间在法国发生的所有类型的重大事故信息，包括交通事故、工业灾害等，为研究者提供详实的数据支持。 该数据集收录了2005年至2016年在法国发生的事故数据，每年的交通事故都会导致数千人死亡。我相信数据科学可以发挥重要作用，因此我决定为此做出贡献。此项目包括以下文件：caracteristics.csv、holidays.csv、places.csv、users.csv和vehicles.csv。
     
  • 2019年英国交通事故统计数据.rar
    优质
    该文档包含2019年度英国境内各类交通事故详细数据统计分析，涵盖事故发生频率、伤亡情况及地域分布等信息。 英国2019年的交通事故数据包括一个详细的数据字典和包含六十多个维度的信息的数据集。
     
  • 交通流量：加州交通事故数据可视化
    优质
    本项目通过数据可视化技术展示加州地区的交通事故情况，旨在帮助公众了解交通风险并促进交通安全。 为了创建2003年至2012年加州交通事故数据的简单24x7图表，请使用SWITRS链接提供的数据，并在包含这些数据的目录中运行以下命令： ```sql .mode csv .import collisions_2003to2012.csv collisions .headers on .output csv SELECT CAST(TIME_ AS INTEGER) / 100 AS HOUR, DAYWEEK, COUNT(*) AS TOTAL, SUM(CAST(ETOH == Y AS INTEGER)) AS ALCOHOLRELATED, SUM(CAST(CRASHSEV == 1 AS INTEGER)) AS FATAL FROM collisions GROUP BY HOUR, DAYWEEK ``` 这些SQL命令将帮助你提取所需的数据并将其转换为CSV格式，以便进一步分析和可视化。
     
  • 2005至2015年间英国的交通事故统计数据
    优质
    该数据集涵盖了2005年至2015年期间英国各类道路交通事故的详细记录，包括事故类型、伤亡情况及发生频率等信息。 标题：2005-2015年英国交通事故统计 此主题主要涉及数据分析领域中的交通安全数据研究。以下是一些关键方面： 1. 数据来源与结构：三个CSV文件（Accidents0515.csv、Vehicles0515.csv 和 Casualties0515.csv）分别记录了事故信息、涉事车辆情况及伤亡人员详情，这些数据以易于交换和处理的CSV格式存储。 2. 数据内容：每个表格内含有多个字段，包括事故发生的时间、地点、类型以及相关的受伤人数等。通过分析这些细节可以更好地理解交通事故模式，并识别潜在风险因素以便采取预防措施。 3. 数据清洗：名为tidydata.sh 的Shell脚本可能用于清理原始数据中的错误或不完整信息，确保最终的数据集结构清晰且易于使用。 4. 分析方法：利用上述数据能够执行多种统计分析任务，如计算年度事故趋势、特定区域的高发时段及不同车辆类型和道路条件对交通事故的影响。常用的方法包括回归分析、聚类分析以及时间序列分析等。 5. 数据可视化：借助图表工具（例如Matplotlib, Seaborn 和 Plotly）可以将数据转化成直观的形式，如折线图展示事故数量随时间的变化趋势或热力图来显示事故发生地点的分布情况。 6. 数据库与SQL查询：在处理大规模数据集时，可能需要使用数据库管理系统（如MySQL 或 PostgreSQL），并通过SQL语句进行复杂的检索和汇总操作。 7. 数据科学工具：Pandas 库是Python中用于读取、清洗及分析CSV文件的强大工具；而R语言则以其强大的统计学功能著称，在数据可视化方面尤为突出。 8. 安全政策与实践：通过深入研究这些交通事故记录，决策者能够制定更加有效的安全策略来改善道路设计或加强交通安全教育等措施。 该数据集涵盖了广泛的信息资源，既适用于学术探究也适合用于培养数据分析技能。综合利用各种技术手段可以全面解析英国交通事故的特点和变化趋势，并为减少此类事件提供有价值的建议。