天气与交通流量关系数据集WeatherandTrafficVolumeDataset-mohamedsadeksnoussi
数据来源：互联网公开数据
标签：交通流量, 天气状况, 时间序列分析, 气象数据, 交通预测, 数据可视化, 机器学习, 城市交通
数据概述：
该数据集包含来自美国城市交通管理部门的数据，记录了高速公路上的交通流量与天气状况之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2012年至2018年。
地理范围：数据覆盖美国特定城市的高速公路。
数据维度：数据集包括“holiday”（节假日）、“temp”（气温）、“rain_1h”（降雨量）、“snow_1h”（降雪量）、“clouds_all”（云量）、“weather_main”（天气状况）、“weather_description”（天气描述）和“date_time”（日期时间）以及“traffic_volume”（交通流量）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Metro_Interstate_Traffic_Volume.csv，便于数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于公开的交通和气象数据，已进行初步的整合和清洗。
该数据集适合用于研究天气对交通流量的影响，以及构建交通流量预测模型。
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、城市规划等领域的学术研究，如天气对交通流量的影响分析、交通拥堵预测模型构建等。
行业应用：可以为交通管理部门、导航软件公司等提供数据支持，特别是在交通流量预测、交通事件预警、路线规划优化等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，例如优化交通信号控制、制定应对恶劣天气的交通管理措施。
教育和培训：作为交通工程、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通流量与天气因素之间的关系。
此数据集特别适合用于探索天气状况对交通流量变化的影响，帮助用户实现交通流量预测、优化交通管理策略等目标。
