旧金山交通路况事件预测数据集SanFranciscoTrafficIncidentPrediction-hanasaleh
数据来源：互联网公开数据
标签：交通事件, 路况, 旧金山, 事故预测, 机器学习, 交通工程, 时空数据, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自旧金山地区的路况事件数据，记录了与交通相关的各类事件信息，可用于分析和预测交通拥堵及事故发生。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明起止时间，但从时间戳字段来看，数据记录的时间范围可能涵盖多年。
地理范围：数据主要覆盖旧金山市区及周边区域，具体地理位置信息通过经纬度坐标（Lat, Lng）体现。
数据维度：数据集包含多个字段，如事件ID（ID），经纬度坐标（Lat, Lng），路面状况（Bump），与其他道路特征相关的布尔值字段（如Crossing, Give_Way, Junction, No_Exit, Railway, Roundabout, Stop, Amenity），道路方向（Side）以及事件发生的时间戳（timestamp）。
数据格式：主要以CSV格式提供，便于数据分析和建模。此外，可能还包含XML文件，用于补充或扩展数据。
来源信息：数据来源于公开渠道，具体来源未在提供的信息中明确，但推测可能来自交通管理部门或相关数据平台。
该数据集适合用于交通事件预测、路况分析、交通流量建模以及交通安全研究。
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：适用于交通工程、城市规划、地理信息系统（GIS）等领域的学术研究，如事故发生概率预测、交通拥堵分析、道路安全评估等。
行业应用：可以为交通管理部门、导航系统、智能交通系统（ITS）提供数据支持，例如优化交通信号控制、预测交通拥堵、提升导航准确性等。
决策支持：支持城市交通规划和管理决策，辅助制定交通改善方案，提高道路通行效率和安全性。
教育和培训：作为交通工程、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解交通数据分析和预测方法。
此数据集特别适合用于探索交通事件与地理位置、时间、道路特征之间的关系，从而建立预测模型，优化交通管理策略。
