当前位置:首页 > 报告详情

整合大数据和行政资源估算车辆行驶里程并分析道路交通事故.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718602 2025-06-22 14页 2.42MB

1、Integrating Big Data and Administrative Sources for Estimating Vehicle Mileage and Analyzing Road Traffic AccidentsaIstat Italian National Institute of Statistics-Directorate for Methodology and Statistical Process DesignbIstat-Italian National Institute of Statistics-Directorate for Social Statisti

2、cs and WelfarecIstat-Italian National Institute of Statistics-Directorate for Information TechnologiesWeb Intelligence Network Conference-From Web to DataStatistic Poland-Arche Dwr Uphagena HotelGdask(Poland)-4 February 2025-5 February 2025Marco Broccoli a,Silvia Bruzzoneband Riccardo Giannini c2 Pr

3、oject Target Identification of the Big Data Source Procedural Workflow for Massive Web Scraping The Technology Behind an iMacros-Based Macro Selection of Vehicle Categories Software Architecture of the Project Output Generated by Web Scraping Methodology Applied for Validation Volumes of the Compara

4、tive Administrative Data Source Verification of Results ConclusionsPresentation OutlineBROCCOLI-BRUZZONE-GIANNINI-ISTAT3BROCCOLI-BRUZZONE-GIANNINI-ISTATProject Target The goal is to estimate the average mileage covered by vehicles listed for sale,segmented bytype,emission class,fuel type,province(or

5、 city of sale),and other statistically relevant attributes.This data will be compared with the variables present in the Public Motor Vehicle Registry(PRA)and the Vehicle Inspection Archive,provided by the Ministry of Infrastructure and Transport(MIT).Estimating vehicle kilometers traveled(VKT)on the

6、 national road network is part of a broaderproject.The ultimate aim is to estimate traffic flows and the real exposure risk rates for roadaccidents.The project also seeks to compare and integrate data from administrative sources and Big Data totest the potential and validity of both sources.The adde

word格式文档无特别注明外均可编辑修改,预览文件经过压缩,下载原文更清晰!
三个皮匠报告文库所有资源均是客户上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作商用。
本文主要内容是意大利国家统计局(Istat)的一个项目,旨在通过整合大数据和行政数据源来估算车辆行驶里程,并分析道路交通事故。以下是关键点: 1. 项目目标:估算待售车辆的年平均行驶里程,按类型、排放等级、燃料类型、省份等分类,并与交通部的公共车辆注册数据和车辆检验档案进行比较。 2. 大数据源:使用 Autoscout24 和 TruckScout24 数据库中的车辆销售样本,补充尚未检验车辆的信息。 3. 流程:通过iMacros软件进行大规模网页抓取,自动化收集数据,已收集超过100万辆车辆的销售广告。 4. 验证方法:通过与车辆检验源的数据链接,对数据进行验证,大数据源为未检验车辆提供可靠估计。 5. 数据比较:分析显示,新旧车辆的年均里程在大数据源和行政数据源之间分布相似,但行政数据源对于旧车辆的里程平均值较低。 6. 结论:项目旨在提高道路使用风险暴露估计的准确性,并通过车辆行驶里程指标,为不同用户类别精确识别风险暴露。 核心数据引用: - 收集到的销售广告:轻型车辆778,931条,重型车辆319,895条。 - 行驶里程比较:行政源与大数据源在车辆年均里程上存在一致性,尤其在未检验车辆上大数据源提供了重要补充。
"估算车辆里程新方法?" "大数据如何助力道路安全?" "车辆行驶数据竟如此重要?"
客服
商务合作
小程序
服务号
折叠