车辆行驶数据质量分析数据集VehicleDrivingDataQualityAnalysis-chrisiliop
数据来源：互联网公开数据
标签：车辆行驶数据, 数据质量, 驾驶行为, 速度分析, 加速度分析, 燃油消耗, 数据校验, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自车辆行驶记录的数据，记录了车辆在不同道路环境下的行驶表现，主要用于评估和分析驾驶行为及数据质量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一次或多次驾驶行为的快照。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但涵盖了城市、高速公路和乡村道路等多种环境。
数据维度：包括车辆的平均速度、加速度、行驶时间、行驶距离以及燃油消耗等关键指标。具体字段包括 trip_id（行程标识符），speed_avg（平均速度），speed_urban_avg（城市平均速度），speed_highway_avg（高速平均速度），speed_rural_avg（乡村平均速度），acc_avg（平均加速度），acc_urban（城市平均加速度），acc_highway（高速平均加速度），acc_rural（乡村平均加速度），duration（总时长），duration_urban（城市行驶时长），duration_highway（高速行驶时长），duration_rural（乡村行驶时长），duration_driving（驾驶时长），duration_driving_urban（城市驾驶时长），duration_driving_highway（高速驾驶时长），duration_driving_rural（乡村驾驶时长），distance_total（总距离），distance_urban（城市行驶距离），distance_highway（高速行驶距离），distance_rural（乡村行驶距离），obd_fuel_consumption（燃油消耗）。
数据格式：CSV格式，包含qm_sfccsv和qm_validationscsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的车辆行驶数据平台，经过清洗和预处理，确保数据质量。该数据集适用于车辆驾驶行为分析、数据质量评估和机器学习模型训练。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于交通运输、车辆工程等领域的学术研究，如驾驶行为模式分析、道路安全评估、燃油效率优化等。
行业应用：可以为汽车制造商、保险公司和交通管理部门提供数据支持，特别是在车辆性能评估、驾驶风险评估、交通流量分析等方面。
决策支持：支持智能交通系统的开发和优化，以及道路安全政策的制定和实施。
教育和培训：作为交通工程、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解车辆行驶数据分析。
此数据集特别适合用于探索车辆行驶行为的规律，评估数据的质量，并帮助用户实现优化驾驶行为、提升燃油效率、改善道路安全等目标。
