数据信息
数据简介
本数据集为区域公共停车场运营明细数据集，覆盖城市多类场景停车场的出入场全流程业务记录，数据取自区域内公共停车场官方运营系统的出入场原始记录，申请人依据《数据授权合同》合法取得数据资源持有权、使用权与经营权，经有效性筛查、去重清洗、规整封装等基础治理流程完成数据规整。原始采集字段7项，包括停车场名称、车辆类型、入车时间、入车方式、停车时长（分）、停车类型、是否异常；衍生计算字段5项，包括停车场场景属性分类、动态时长分级、多因子加权风险等级、停车行为健康度评分、车辆行为聚类标签。在二次加工阶段，通过关键词规则匹配实现停车场场景归类，通过差异化阈值设定完成动态时长分级，通过多因子加权求和判定风险等级，通过Sigmoid函数归一化计算停车行为健康度评分，通过多条件逻辑判断生成车辆行为聚类标签。本数据集可支撑停车风险识别与预警、停车行为健康度评估、停车场客群画像与精准营销、泊位供需匹配与效能评估等典型业务场景，为城市智慧停车精细化管理提供数据驱动的决策依据。
数据处理规则说明
预处理阶段，提取原始字段7项：停车场名称、车辆类型、入车时间、入车方式、停车时长（分）、停车类型、是否异常。二次加工阶段，通过关键词规则匹配、差异化阈值分级、多因子加权求和、Sigmoid函数归一化、多条件逻辑判断等算法，新增5项衍生字段：停车场场景属性分类、动态时长分级、多因子加权风险等级、停车行为健康度评分、车辆行为聚类标签。其中，多因子加权风险等级融合是否异常、停车类型、停车时长（分）、入车时间四个维度的因子得分求和后判定：是否异常因子（结果为是得0.25分，否得0分）+停车类型因子（临时车0.20分，包期车0.10分，其他（白名单、企业车等）0.05分）+停车时长（分）因子（时长≤0.5小时得0.20分，≤2小时得0.15分，≤6小时得0.10分，>6小时得0.05分）+时段（入车时间）因子（6:00-8:59或14:00-16:59得0.20分，9:00-13:59得0.15分，17:00-21:59或0:00-5:59得0.10分），总分≥0.7分为高风险，≥0.5分为中风险，≥0.3分为低风险，<0.3分为极低风险。其余4项衍生字段计算方法详见数据结构说明附件。
应用场景描述
本数据集可广泛应用于城市智慧停车运营管理的多个场景，核心价值在于将原始停车记录转化为可指导决策的量化指标与行为标签。在风险识别与预警方面，基于多因子加权风险等级，系统可自动对停车记录进行高风险、中风险、低风险、极低风险评级，便于运营人员重点关注异常车辆，降低违规占用率；在行为健康度评估方面，停车行为健康度评分以0-100分的量化指标对个体车辆及整体停车场进行健康度画像，高分值代表行为规范，低分值提示需干预，为精细化管理提供量化标尺；在客群画像与精准营销方面，基于车辆行为聚类标签（短时高频型、长时夜停型、夜间长停型等），可分析不同群体的行为偏好，针对短时高频型车主推送包时优惠套餐，针对夜间长停型车主推广夜间月卡，实现差异化精准服务；在泊位供需评估方面，结合停车时长、动态时长分级及健康度评分，可识别低效占用与高峰需求时段，为改扩建规划及潮汐车位设置提供决策参考，助力城市静态交通资源优化配置。
样例数据
停车场名称 车辆类型 入车时间 入车方式 停车时长（分） 停车类型 是否异常 停车场场景属性分类 动态时长分级 多因子加权风险等级 停车行为健康度评分 车辆行为聚类标签
明湖公园东区停车场一（北侧）西江新城 其他 2026/6/22 14:55 牌识放行（本地） 1 临时车 否 公园景区停车场 短时停放 中风险 67.6 随机短停型
明湖公园西区停车场_西江新城 小型车 2026/6/22 14:49 牌识放行（本地） 2 临时车 否 公园景区停车场 短时停放 中风险 51.7 随机短停型
高明牛街P3停车场 小型车 2026/6/22 14:46 牌识放行（本地） 3 临时车 否 商圈停车场 短时停放 中风险 25.0 随机短停型
数据结构样例
本数据集共12项字段，其中原始采集字段7项，衍生计算字段5项。
原始采集字段，为停车场及出入车辆基本信息，包括：停车场名称（文本型）；车辆类型（文本型）；入车时间（日期时间型）；入车方式（文本型）；停车时长（分）（数值型）；停车类型（文本型）；是否异常（文本型）。
衍生计算字段：
停车场场景属性分类（文本型）：基于停车场名称关键词匹配，归类为商圈、文体场馆、公园景区、路侧泊位等场景；
动态时长分级（文本型）：根据不同场景设定差异化阈值，将停车时长划分为短时、中时、长时、超长四个等级；
多因子加权风险等级（文本型）：融合“是否异常”、“停车类型”、“停车时长（分）”、“入车时间”四个维度的因子赋分，加权求和后判定高/中/低/极低风险；
停车行为健康度评分（数值型，0-100分）：基于五因子（时长、时段、异常、车型、停车类型）经Sigmoid函数归一化计算，分值越高代表停车行为越健康合规；
车辆行为聚类标签（文本型）：综合停车时长与入场时段，聚类为长时夜停型、夜间长停型、短时高频型、短时夜停型、随机短停型五种类别。
