交通事故分析中的数据挖掘技术应用

这个项目结合了数据挖掘和交通事故数据，合作伙伴包括乔治·华盛顿大学的贾法里教授和两位队友。项目依赖的两个 csv 文件Crashes_in_DC.csv和Crash_Details_Table.csv包含了大量的哥伦比亚特区交通事故数据。数据源来自多个官方部门，整合后为了深入的基础。你可以用这份数据来练习数据挖掘技巧，挖掘交通事故背后的规律，挺有挑战的。项目涉及的技术栈包括数据清理、探索性数据（EDA）、以及基本的机器学习。python在这个项目中适用，尤其是用到的库如pandas和matplotlib。如果你想更深入理解数据如何被并应用到实际中，这个项目会是个不错的起点。

这个系统是用MYSQL和JAVA开发的，目前在查询功能上遇到了一些问题，不过在Linux系统下已经调试通过。在Windows系统下，如果去掉Login界面中调用main窗口的效果，系统可以正常显示。

纽约警方的交通事故数据集，还挺实用的。数据范围覆盖 2020 年 1 月到 8 月，记录了每一次碰撞的时间、地点、涉及的车辆和人员情况。字段也比较全，像CRASH DATE、BOROUGH、LATITUDE这种常用字段一应俱全。用来做可视化或者训练个简单模型都挺顺手的。 适合干啥？比如你想做个事故热力图，这些经纬度数据就直接能用。或者想事故高发时段、不同街区的事故率，用CRASH TIME和BOROUGH这些字段就够了。字段中英文对照也清晰，起来不用太费劲。 嗯，数据格式是典型的结构化表格，适合直接拿来喂进Pandas或Excel。你也可以配合像Leaflet.js这样的可视化库做地图展示，效

山区高速公路交通事故的源码资源还挺实用的，尤其是你如果平时研究交通安全或搞数据，这份资料真能帮上忙。基于Matlab的模拟挺贴近实际场景的，像是用在事故多发时段识别、路段安全评估上都还蛮合适的。 昆石和西汉两条高速的事故数据统计得比较详细，追尾、碰撞、翻车这三类事故占了大头。用的不是啥复杂模型，就是通过当量事故率配合质量控制法来锁定高发段，逻辑清晰，公式也不绕，起来顺手。 如果你平时也用SPSS或者搞数据挖掘，可以顺手看看相关链接。像交通事故中的数据挖掘技术应用这篇就挺对味，还有个Matlab 源码仿真，直接上手跑都没啥门槛。 嗯，还有事故时间分布的那块——凌晨 2 点到 4 点、中午 12

CSDN佛怒唐莲上传的视频内容包含完整可运行的代码，适合初学者使用。主函数为main.m，其他m文件为调用函数。运行环境要求Matlab 2019b，如运行出现问题请按提示修改或私信博主求助。操作步骤包括将文件放入Matlab当前文件夹，打开main.m文件并运行程序。仿真咨询及其他服务需求，请私信博主或扫描博客底部QQ名片获取更多信息。

介绍了五种数据挖掘预测算法，并通过实例比较它们的适用情况，以帮助分析客户的不同需求。

本资源探讨了在数据仓库与数据挖掘技术的基础上，微博如何快速崛起，以及其在崛起过程中运用了哪些数据挖掘相关技术。

全球通品牌的数据业务客户分群达27.3万，动感地带品牌的数据业务客户分群达22.8万。彩信增量销售模型达23.7万，彩铃增量销售模型达19.5万，产品关联性分析模型达11.2万，总计投入104.5万。利用数据挖掘技术构建精确的营销基础。

扫描D，对每个候选项进行计数，生成C1：项集支持度计数｛I1｝ 6 ｛I2｝ 7 ｛I3｝ 6 ｛I4｝ 2 ｛I5｝ 2