紧急救援事件时空数据分析数据集EmergencyResponseSpatio-temporalData-christellesegoun
数据来源：互联网公开数据
标签：应急管理, 救援服务, 时空数据, 地理信息系统, 交通分析, 救援车辆, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自应急救援部门的详细事件记录，记录了紧急救援事件的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年。
地理范围：数据覆盖特定区域，包含经纬度信息，可用于地理空间分析。
数据维度：数据集包括“emergency vehicle selection”（紧急车辆选择）、“intervention”（干预）、“alert reason category”（警报原因类别）、“alert reason”（警报原因）、“intervention on public roads”（在公共道路上的干预）、“floor”（楼层）、“location of the event”（事件发生地点）、“longitude intervention”（干预经度）、“latitude intervention”（干预纬度）、“emergency vehicle”（紧急车辆）、“emergency vehicle type”（紧急车辆类型）、“rescue center”（救援中心）、“selection time”（选择时间）、“date key sélection”（选择日期）、“time key sélection”（选择时间）、“status preceding selection”（选择前的状态）、“delta status preceding selection-selection”（选择前后的状态变化）、“departed from its rescue center”（从救援中心出发）、“longitude before departure”（出发前经度）、“latitude before departure”（出发前纬度）、“delta position gps previous departure-departure”（GPS位置变化）、“GPS tracks departure-presentation”（GPS轨迹）、“GPS tracks datetime departure-presentation”（GPS轨迹时间戳）、“OSRM response”（OSRM响应）、“OSRM estimated distance”（OSRM估计距离）、“OSRM estimated duration”（OSRM估计时长）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为x_train.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于应急救援部门的事件记录，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于应急响应分析、救援资源优化、地理空间分析和时间序列分析等领域。
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：适用于应急管理、交通运输、地理信息系统等领域的学术研究，如事件响应时间分析、救援车辆路径规划、事件发生地点预测等。
行业应用：可以为应急救援部门、城市规划部门、交通管理部门等提供数据支持，特别是在优化救援资源配置、提升响应效率、改善城市交通规划等方面。
决策支持：支持政府部门制定应急管理政策，优化资源分配，提高城市安全保障水平。
教育和培训：作为应急管理、数据分析、地理信息系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解应急事件的规律和特点。
此数据集特别适合用于探索紧急救援事件的时空分布规律、分析救援车辆的运行效率、优化救援路径规划，从而帮助提升应急响应速度和效率。
