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交通流量:加州交通事故数据可视化

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简介:
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。

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    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。
  • 美国各集(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。
  • PeMS高速公路集PEMS08
    优质
    简介:PEMS08是加州大学伯克利分校开发的高速公路监测系统发布的数据集,包含洛杉矶地区228个检测站的实时交通流量信息。该数据集广泛应用于智能交通系统的建模与分析中。 加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS08。
  • 高速公路网络PeMS
    优质
    加州高速公路网络PeMS交通流量数据集包含了加州各地主要道路和高速公路上的实时与历史车流信息,为交通模式分析、预测及优化提供了宝贵资源。 加州高速路网PeMS交通流量数据集包含了丰富的实时交通流量信息,适用于各种交通数据分析与研究场景。
  • 高速公路网络PeMS集PEMS04
    优质
    PEMS04是加州大学伯克利分校开发的PeMS项目中的一个数据集,包含了南加州地区超过200个监测站的交通流量信息,时间跨度为一个月。 加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS04包含了详细的交通流量信息。
  • 分析与挖掘
    优质
    《交通事故数据分析与挖掘》是一本专注于运用大数据技术和统计分析方法研究交通意外成因及其预防策略的专业书籍。通过深入解析海量事故数据,本书旨在识别风险因素、预测事故趋势并提出有效对策,以期大幅降低道路安全事故的发生率,提升公共交通安全水平。 交通安全事故数据的挖掘分析是一个融合了数据分析、统计学及交通安全等多个领域的交叉学科研究领域。通过对交通事故数据进行系统性分析,研究人员能够识别出高发区域、时间以及影响因素,并据此提出有效的预防措施与改进建议。 在李武选的研究中,他利用SPSS软件对某县2004年的道路交通事故进行了深入的数据挖掘和分析工作,揭示了该县的事故分布及特征。同时,这种方法也被应用于现代经济问题与产业内部问题的探讨之中。 交通安全数据挖掘通常涵盖以下知识点: 1. 统计方法:研究者运用多种统计技术来解析交通意外事件的数据。例如,通过图表展示数据、利用聚类分析将不同规模的道路类型进行分类以及使用相关性及回归分析探索变量之间的关系。 2. SPSS软件操作:作为一种强大的数据分析工具,SPSS广泛应用于市场调研、调查数据处理与医学研究等领域中。它能够支持用户执行复杂的数据运算,并生成图表和报告。 3. 相关性分析:通过此方法可以找出交通事故中的死亡人数、受伤人数以及直接经济损失等变量之间的关联性。 4. 回归分析:回归技术用于探究自变量对因变量的潜在影响,可能在文中被用来预测或评估事故对于经济的影响程度。 5. 聚类分析:该过程将数据分组为多个类别,使得同一群内的相似度最高而不同群之间差异最大。通过聚类分析可以识别出事故频发的道路类型。 6. 道路交通安全法规与管理:基于对交通事故的深入理解,交通管理人员能够评估现行法律法规的有效性,并提出改进建议。 7. 数据挖掘及其在交通安全研究中的应用:数据挖掘技术正逐渐成为交通安全领域的重要工具。通过对历史记录进行分析,可以为预防事故提供科学依据。 8. 交通安全经济影响:直接经济损失是衡量交通事故社会与经济效益的一个关键指标。对此类问题的研究有助于制定降低损失的有效策略。 总的来说,交通安全数据分析是一项需要跨学科知识和技能的工作内容,涉及数据处理、统计学原理以及交通安全管理等多个方面。通过系统的分析工作可以有效识别事故高发区域及其原因,并采取针对性措施减少事故发生率,从而提升道路安全水平并最终减轻交通事故对社会经济的影响。
  • 高速公路网络PeMS的集PEMS07
    优质
    简介:PEMS07是基于加州PeMS系统收集的交通流量数据集,包含超过2年的监测站点流量记录,为交通数据分析和建模提供了宝贵资源。 加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS07。
  • 高速公路网络PeMS的集PEMS03
    优质
    简介:PEMS03是基于加州PeMS系统收集的交通流量数据集,包含大量传感器监测的高速路网信息,适用于交通流量预测和分析研究。 加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS03。
  • 美国分析报告
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    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。