Parking Transactions Dataset
Ensemble massif de données transactionnelles issues de systèmes de stationnement (bornes et apps mobiles) de 2019 à 2024. Chaque enregistrement inclut la durée, le montant, l’horodatage, le mode de paiement, et l’identifiant de zone. Idéal pour l’analyse urbaine, les politiques de mobilité ou l’étude des paiements numériques.
~78,2 millions de lignes (CSV), données structurées sur 9 colonnes, couvrant 2019 à 2024
CC0: Public Domain
Description
Ce dataset structuré regroupe plus de 78 millions de transactions de stationnement issues de diverses sources : bornes physiques, applications mobiles, zones urbaines. Couvrant une période de 5 ans (2019–2024), chaque ligne fournit des données clés : identifiant de transaction, durée de stationnement, heure de début/fin, montant payé, kiosque ou zone, et méthode de paiement utilisée. Le tout est organisé au format CSV.
À quoi sert ce dataset ?
- Analyser la demande de stationnement par période, zone ou méthode de paiement
- Modéliser l’impact des politiques de tarification ou de régulation urbaine
- Étudier l’évolution de l’adoption des paiements numériques dans les services publics
- Prédire la fréquentation par zone ou période à l’aide de modèles statistiques ou ML
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, ce dataset peut être croisé avec des données externes (événements, météo, trafic) pour identifier des corrélations. On peut également enrichir les variables temporelles (heures de pointe, jours fériés), ou cartographier les kiosques et zones à l’aide de jeux de données géographiques. Cela le rend très modulable pour les travaux de data science urbaine.
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Analystes mobilité
- Urbanistes
- Data scientists en smart city
- Étudiants en data engineering
🔧 Outils compatibles
- Python (pandas, seaborn, scikit-learn)
- Tableau
- Power BI
- Apache Spark
💡 Astuce
Utilise des variables dérivées (ex. : heure de la journée, jour de semaine, type de zone) pour affiner les modèles de prédiction ou de clustering.
Questions fréquemment posées
Combien de lignes ce dataset contient-il exactement ?
Il contient environ 78,2 millions d’enregistrements individuels couvrant une période de 5 ans, ce qui en fait un excellent corpus pour l’analyse de masse.
Quels types de paiements sont représentés dans les données ?
Les transactions incluent aussi bien des paiements par bornes physiques que par applications mobiles, offrant une vue complète des préférences d’usage.
Ce jeu de données est-il utilisable dans un cadre commercial ou académique ?
Oui, grâce à sa licence CC0, il peut être utilisé librement dans tout type de projet, y compris les publications ou produits commerciaux.
