邮政编码交通事故风险评分预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：交通事故,邮政编码,风险评估,保险理赔,地理统计,城市规划,数据建模
数据概述：
本数据集用于预测不同邮政编码区域的交通事故风险评分，旨在帮助保险公司和相关机构评估和防范交通事故风险。数据集包含训练数据和测试数据，分别包含484,042条和115,958条记录，每条记录包含27个字段，涵盖了交通事故的详细信息，如事故ID、邮政编码、伤亡人数、事故发生时间、地点特征等。此外，数据集还提供了人口数据和道路网络数据，分别包含8,035条和91,566条记录，可用于特征工程和模型优化。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 交通事故风险评估：保险公司和相关机构可以利用数据集预测不同邮政编码区域的交通事故风险，优化保险赔付策略和风险控制措施。
2. 数据建模与机器学习：数据科学和机器学习从业者可以使用数据集进行特征工程、模型训练和评估，提升预测模型的准确性和鲁棒性。
3. 政策制定与城市规划：政府和城市规划机构可以利用数据集分析交通事故的时空分布规律，制定针对性的交通安全管理政策和城市规划方案。
4. 保险产品设计：保险公司可以基于数据集开发个性化的保险产品，为不同风险等级的客户提供差异化服务。
5. 教育与研究：数据集可用于高校和研究机构的教学和科研活动，帮助学生和研究人员理解交通事故风险评估的理论与实践。
主要字段说明：
1. Accident_ID：事故唯一标识符
2. Postcode：事故发生地的邮政编码
3. Number_of_Casualties：事故中伤亡人数
4. Date：事故发生日期
5. Day_of_Week：事故发生星期几
6. Time：事故发生时间
7. Police_Force：负责事故处理的警察局
8. Number_of_Vehicles：事故涉及的车辆数量
9. Local_Authority_(District)：事故发生地的行政区划
10. Local_Authority_(Highway)：负责事故路段的公路管理部门
11. 1st_Road_Class：事故路段的道路类别
12. 1st_Road_Number：事故路段的道路编号
13. Road_Type：事故路段的道路类型
14. Speed_limit：事故路段的限速
15. 2nd_Road_Class：交叉路口的另一条道路类别
16. 2nd_Road_Number：交叉路口的另一条道路编号
17. Pedestrian_Crossing-Human_Control：是否有行人过街设施（人工控制）
18. Pedestrian_Crossing-Physical_Facilities：是否有行人过街设施（物理设施）
19. Light_Conditions：事故发生时的光线条件
20. Weather_Conditions：事故发生时的天气状况
21. Road_Surface_Conditions：事故发生时的道路表面状况
22. Special_Conditions_at_Site：事故现场的特殊条件
23. Carriageway_Hazards：事故路段的车道危险因素
24. Urban_or_Rural_Area：事故发生地是城市还是农村
25. Did_Police_Officer_Attend_Scene_of_Accident：是否由警察到场处理事故
26. state：事故发生地的行政区划代码
27. postcode：事故发生地的邮政编码
28. country：事故发生地的国家
人口数据字段：
1. postcode：邮政编码
2. Rural_Urban：城乡分类
3. All usual residents：常住人口总数
4. Males：男性人口数
5. Females：女性人口数
6. Lives in a household：家庭居住人口数
7. Lives in a communal establishment：集体居住人口数
8. Schoolchild or full-time student：学龄儿童或全职学生数
9. Area (Hectares)：区域面积（公顷）
10. Density (number of persons per hectare)：人口密度（每公顷人数）
道路网络数据字段：
1. WKT：道路的地理坐标信息（Well-Known Text格式）
2. roadClassi：道路类别
3. roadFuncti：道路功能
4. formOfWay：道路形式
5. length：道路长度
6. primaryRou：主道路标识
7. distance to the nearest point on rd：到最近道路点的距离
8. postcode：道路所属的邮政编码
数据集价值：
1. 数据集涵盖了交通事故的多维度信息，包括时间、地点、环境、道路特征等，为交通事故风险评估提供了全面的数据支持。
2. 提供了人口数据和道路网络数据，可用于特征工程和模型优化，提升预测模型的准确性和实用性。
3. 数据集来源于真实世界，具有较高的实用性和参考价值，适用于保险、城市管理、政策制定等多个领域。
4. 数据集规模较大，包含超过40万条训练数据和10万条测试数据，为机器学习和数据建模提供了充足的数据基础。
注意事项：
1. 数据集为竞赛专用，仅供参赛者使用，不得用于商业或其他非授权用途。
2. 数据集中的邮政编码和地点信息可能涉及隐私，使用时应注意保护个人隐私和遵守相关法律法规。
3. 数据集中的部分字段可能存在缺失或异常值，需在建模前进行数据清洗和预处理。
4. 数据集中的风险评分（Accident_Risk_Index）是根据伤亡人数和事故ID计算得出的，参与者需在此基础上进行特征工程和模型优化。
