交通违章罚单分析数据集TrafficViolationCitationAnalysis-sivamanik
数据来源：互联网公开数据
标签：交通违章, 罚单分析, 车辆信息, 交通安全, 城市交通, 数据挖掘, 违章地点, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自特定城市或地区的交通违章罚单记录，记录了违章行为的详细信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围，从2018年开始，具体结束时间未在数据中明确。
地理范围： 数据覆盖的区域，如美国马里兰州的巴尔的摩市。
数据维度： 数据集包括罚单编号（Citation）、车牌号（Tag）、车辆信息（如车牌过期时间、车辆品牌）、违章地点（地址、经纬度信息）、违章代码（ViolCode）、违章描述（Description）、罚款金额（ViolFine）、违章日期（ViolDate）、罚单余额（Balance）等。
数据格式： CSV格式，文件名为Parking_Citations.csv，方便数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开的交通管理部门数据库，已进行结构化处理。
该数据集适合用于交通违章分析、交通安全研究和预测建模。
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： 适用于交通流量分析、交通违章行为模式研究、交通安全风险评估等学术研究。
行业应用： 可以为交通管理部门、保险公司提供数据支持，特别是在交通执法优化、风险定价、事故预测等方面。
决策支持： 支持城市交通规划、交通政策制定和交通基础设施优化。
教育和培训： 作为交通管理、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交通违章相关问题。
此数据集特别适合用于探索交通违章行为的规律与趋势，帮助用户优化交通管理策略、提升交通安全水平。
