全球交通事故数据分析数据集GlobalTrafficAccidentAnalysisDataset-talhashahzadbutt
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, 道路交通, 风险评估, 数据挖掘, 机器学习, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自全球范围的交通事故数据，记录了不同国家和地区发生的交通事故的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖了2002年至2014年。
地理范围：数据覆盖多个国家和地区，包括美国、英国等。
数据维度：数据集包括30个关键字段，涵盖事故发生的环境、车辆、人员伤亡以及经济损失等多个方面，例如“Country”（国家）、“Year”（年份）、“Month”（月份）、“Day of Week”（星期）、“Time of Day”（时间段）、“Urban/Rural”（城乡）、“Road Type”（道路类型）、“Weather Conditions”（天气状况）、“Visibility Level”（能见度）、“Number of Vehicles Involved”（涉及车辆数）、“Speed Limit”（限速）、“Driver Age Group”（驾驶员年龄组）、“Driver Gender”（驾驶员性别）、“Driver Alcohol Level”（驾驶员酒精含量）、“Driver Fatigue”（驾驶员疲劳程度）、“Vehicle Condition”（车辆状况）、“Pedestrians Involved”（行人参与）、“Cyclists Involved”（骑车人参与）、“Accident Severity”（事故严重程度）、“Number of Injuries”（受伤人数）、“Number of Fatalities”（死亡人数）、“Emergency Response Time”（急救响应时间）、“Traffic Volume”（交通流量）、“Road Condition”（道路状况）、“Accident Cause”（事故原因）、“Insurance Claims”（保险索赔）、“Medical Cost”（医疗费用）、“Economic Loss”（经济损失）、“Region”（区域）、“Population Density”（人口密度）。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于交通事故分析、风险评估、交通安全研究以及数据建模和机器学习应用。
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、事故成因、风险因素等方面的学术研究，例如事故发生规律、影响因素分析、安全措施评估等。
行业应用：可以为交通管理部门、保险公司、汽车制造商等提供数据支持，例如交通流量管理、风险定价、车辆安全性能评估等。
决策支持：支持交通安全政策的制定和优化，例如道路设计改进、安全宣传教育、事故预防措施等。
教育和培训：作为交通安全、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通事故的成因和影响因素。
此数据集特别适合用于探索交通事故发生的规律与趋势，评估不同因素对事故严重程度的影响，并为改善交通安全提供数据支持。
