产品基本信息

• 数据规模：包含约 300,000 条事故记录，17 列字段，存储为 uk_road_traffic_accidents.csv（69.27 MB）。
• 核心字段：包括 Accident_Index（事故索引）、Accident_Severity（事故严重性）、Accident Date（事故日期）、Day_of_Week（星期几）、Junction_Control（路口控制方式）、Junction_Detail（路口细节）、Latitude（纬度）、Light_Conditions（光照条件）、Local_Authority_(District)（地方当局）、Carriageway_Hazards（道路危险）等。
• 标签信息：Accident_Severity 分为 Slight（轻微，85%）、Serious（严重，13%）等；Light_Conditions 包括 Daylight（日光，74%）、Darkness - lights lit（黑暗 - 灯光开启，20%）等；Junction_Control 以 “Give way or uncontrolled（让路或不受控制，49%）” 为主。
• 许可证：Apache 2.0 许可。
• 预期更新频率：从不更新。
• 适用场景：道路安全研究、城市规划、交通事故预测、交通管理优化等。

产品使用说明

1. 数据预处理：将 Accident Date 转换为 datetime 格式，提取年份、月份、时间段（如早晚高峰）；对分类字段（如 Junction_Control、Light_Conditions）进行编码；基于 Latitude 等地理信息，结合地图数据转换为具体区域或路段，便于地理空间分析。
2. 地理空间分析：使用 GIS 工具（如 ArcGIS、QGIS）或 Python 的 GeoPandas 库，将事故记录与地理坐标关联，绘制事故热图，识别高风险区域（如特定路口、路段），分析事故密度与地理环境的关联。
3. 严重性预测建模：以 Accident_Severity 为目标变量，选择路口控制方式、光照条件、星期几、道路危险等为特征，训练机器学习模型（如随机森林、XGBoost），预测事故严重性，挖掘关键影响因素（如 “Darkness - lights lit” 条件下的严重事故概率）。
4. 路口安全分析：统计不同 Junction_Detail（如 T 型路口、十字路口）和 Junction_Control（如自动交通信号、让路控制）的事故数量与严重性，评估路口设计对安全性的影响，为路口改造提供依据。
5. 时间模式挖掘：分析事故在星期几（如 Friday 占 16%）、时间段（如白天 vs 黑夜）的分布规律，识别高发时段，辅助交通管控（如高峰时段加强巡逻）。

应用场景

1. 交通管理部门：利用数据集识别高风险路段和路口，针对性优化交通信号（如在事故高发路口升级自动信号控制）、增设道路标识（如 “Give way” 路口加强警示），降低事故发生率；结合事故严重性数据，调配应急资源（如在严重事故高发区增加救护车部署）。
2. 城市规划领域：规划者可通过事故热图和路段分析，在城市新建或改造道路时规避高风险设计（如减少 T 型交错路口），优化人行道、非机动车道布局，提升道路安全性；结合地方当局数据，比较不同区域的事故特征，制定差异化规划方案。
3. 学术研究：研究人员可探究事故严重性与光照条件、路口类型的关联（如分析 “Darkness - lights lit” 条件下严重事故的成因），发表道路安全相关论文；或开发事故预测模型，为智能交通系统（如实时风险预警）提供算法支持。
4. 教育教学：高校交通工程、数据科学专业可将数据集作为案例，用于空间数据分析、分类模型训练等课程，让学生实践地理可视化、特征工程等技能，理解交通数据在城市治理中的应用。

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