深圳城市交通路况预测数据集ShenzhenUrbanTrafficConditionPredictionDataset-janeresh
数据来源：互联网公开数据
标签：交通流量, 城市交通, 交通预测, 道路网络, 数据分析, 机器学习, 深度学习, 交通拥堵
数据概述：
该数据集包含来自深圳的城市交通数据，记录了深圳市道路交通流量和路况信息，主要用于交通流量预测和交通拥堵分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从文件名推测可能包含一段时间内的交通数据。
地理范围：数据覆盖深圳市的城市道路网络。
数据维度：数据集包含道路交通流量数据，具体字段包括：0-01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09, 010, 011, 012, 013, 014, 015, 016, 017, 018, 019, 020, 021, 022, 023, 024, 025, 026, 027, 028, 029, 030, 031, 032, 033, 034, 035, 036, 037, 038, 039, 040, 041, 042, 043, 044, 045, 046, 047, 048, 049, 050, 051, 052, 053, 054, 055, 056, 057, 058, 059, 060, 061, 062, 063, 064, 1, 11, 065, 066, 067, 068, 069, 070, 071, 072, 073, 074, 075, 076, 077, 078, 079, 080, 081, 082, 083, 084, 085, 086, 087, 088, 089, 090, 091等，可能代表不同时间段的交通流量或其他相关指标。
数据格式：包含CSV和ipynb格式的文件，其中CSV文件（sz_adj.csv和sz_speed.csv）可能包含结构化的交通数据，方便数据分析。ipynb文件是Jupyter Notebook文件，可能包含数据处理、分析和模型构建的代码。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，具体来源未知，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于交通流量预测、交通拥堵分析和城市交通规划等领域。
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：适用于交通工程、城市规划、数据科学等领域的学术研究，如交通流量预测模型、交通拥堵成因分析、交通网络优化等。
行业应用：可以为交通管理部门、智能交通系统（ITS）提供数据支持，特别是在交通信号控制、交通事件检测、出行路线规划等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通政策制定和优化，提高交通效率，缓解交通拥堵。
教育和培训：作为交通工程、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索城市交通流量的时空演变规律，构建交通预测模型，并为城市交通管理提供数据支持，从而优化交通效率。
