道路交通事故严重程度分析数据集RoadTrafficAccidentSeverityAnalysis-kholoudabdelhalem
数据来源：互联网公开数据
标签：交通事故, 交通安全, 事故分析, 风险评估, 数据挖掘, 机器学习, 交通工程, 伤亡预测
数据概述：
该数据集包含道路交通事故的详细信息，记录了影响事故严重程度的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为历史交通事故记录。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但提供了事故发生的相关环境信息。
数据维度：数据集涵盖了事故相关的多维度信息，包括：事故发生时间、星期、驾驶员年龄、性别、教育水平、车辆驾驶员关系、驾驶经验、车辆类型、车辆拥有者、车辆服役年限、车辆缺陷、事故发生区域、车道或隔离带、道路对齐方式、交叉路口类型、路面类型、路面状况、光照条件、天气状况、碰撞类型、涉事车辆数量、伤亡人数、车辆行驶状态、伤亡人员类别、伤亡人员性别、伤亡人员年龄段、伤亡严重程度、伤亡人员职业、伤亡人员健康状况、行人移动方式、事故原因以及事故严重程度。
数据格式：CSV格式，文件名为RTA_Dataset (1).csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但包含了交通事故相关的丰富变量，适用于深入分析。该数据集适用于交通事故风险评估、安全策略制定和事故严重程度预测等研究。
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：适用于交通安全、事故预防、风险评估等领域的研究，如分析不同因素对事故严重程度的影响，建立事故严重程度预测模型。
行业应用：为交通管理部门、保险公司等提供数据支持，用于事故风险评估、交通规划、安全措施优化和理赔分析。
决策支持：支持交通管理部门制定交通安全政策，优化道路设计，提高道路安全水平。
教育和培训：作为交通工程、交通安全、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通事故的影响因素和严重程度。
此数据集特别适合用于分析不同因素与交通事故严重程度之间的关系，为提升道路安全、减少人员伤亡提供数据支持。
