纽约市机动车与行人碰撞数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：纽约市,交通事故,行人安全,机动车事故,碰撞分析,交通研究,数据分析
数据概述：
本数据集包含了2021年在纽约市发生的机动车与行人碰撞事故的详细记录。数据仅包括造成人员受伤或死亡且经济损失超过1000美元的案例。数据集汇总了事故发生的日期和时间、受伤地点以及警察对事故的描述等关键信息。
数据用途概述：
该数据集适用于交通事故分析、行人安全研究、交通规划及安全政策制定等多种场景。通过分析事故发生的时间分布、地点分布及原因，研究人员可以了解交通事故的特性及规律，从而提出有效的安全改进措施。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握交通事故处理及分析的方法。
字段定义：
CRASH_DATE：事故发生的日期
CRASH_TIME：事故发生的具体时间
PERSON_INJURY：人员受伤情况，包括受伤、死亡、未指定
PERSON_AGE：根据出生日期自动计算的人员年龄
BODILY_INJURY：受伤的身体部位（例如：头部、面部、颈部等）
SAFETY_EQUIPMENT：使用的安全设备（例如：安全带、儿童安全座椅、气囊等）
PERSON_SEX：人员性别
PERSON_TYPE：人员类型（例如：自行车骑行者、机动车乘员、行人）
PED_LOCATION：行人的位置（例如：在交叉路口、不在交叉路口）
CONTRIBUTING_FACTOR_2：导致事故的因素（针对指定车辆）
EJECTION：是否从车辆中被抛出（例如：未被抛出、部分被抛出、完全被抛出）
COMPLAINT：身体上的具体伤情（例如：脑震荡、严重烧伤、严重出血等）
EMOTIONAL_STATUS：事故后人员的意识状态（例如：死亡、昏迷、半昏迷等）
VEHICLE_ID：与人员相关的唯一车辆记录代码（外键，关联车辆表）
PERSON_ID：系统分配的人员识别代码（主键）
CONTRIBUTING_FACTOR_1：导致事故的因素（针对指定车辆）
POSITION_IN_VEHICLE：在车辆中的座位位置（例如：司机、副驾乘客等）
PED_ROLE：行人的角色（例如：行人、目击者、滑板者等）
UNIQUE_ID：系统生成的唯一记录代码（主键，关联Person表）
PED_ACTION：事故发生时行人的行为（例如：遵照信号行走、逆向行走等）
COLLISION_ID：事故的识别代码（外键，与Crash表中的unique_id匹配）
