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# Parking Prediction

>- 使用Python分析台北市各停車場、路邊停車路段的停滿機率
>- 依照每天各時間段的歷史資料作為來源
>
:round_pushpin:***預測結果(Y): 分類問題(滿的機率%)***

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## 資料蒐集
- 即時車位資訊: https://tdx.transportdata.tw/data-service/basic
- 參考網站: https://tpis.pma.gov.tw/ParkInfo/realinfo
- 新北市公有路外停車場即時賸餘車位數: https://www.parkinginfo.ntpc.gov.tw/parkingrealInfo/
- 新北市路邊停車空位查詢: https://data.gov.tw/dataset/122901
- 臺北市停車場資訊: https://data.gov.tw/dataset/128435

:round_pushpin:**目前沒有歷史資料，先用每天爬蟲蒐集資料**

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## 資料內容

1. **縣市路邊停車場資料 (ParkingSegment)** `新北`
- **ParkingSegmentID :　業管機關訂定之停車路段代碼**
- ParkingSegmentName : 中文繁體名稱
- **PositionLat : 緯度**
- **PositionLon : 經度**
- FareDescription : 票價資訊文字描述
- HasChargingPoint : 是否附屬充電樁

2. **路邊停車路段剩餘為動態資料(ParkingSegmentAvailability)** `新北`
- ParkingSegmentID :　業管機關訂定之停車路段代碼
- ParkingSegmentName : 中文繁體名稱
- TotalSpaces : 停車位總數
- AvailableSpaces : 停車剩餘位總數
- SpaceType : 停車位類型 ` [0:'所有停車位類型',1:'自小客車位',2:'機車位']`
- NumberOfSpaces : 停車位總數
- AvailableSpaces : 目前剩餘車位數
- FullStatus : 停車路段格位狀態 ` [0:'尚有空位',1:'車位將滿',2:'車位已滿',3:'過度擁擠']`
- ChargeStatus : 停車收費狀態
- DataCollectTime : 資料產製時間 `前一天的資料`

3. **路邊停車路段車位數資料 (ParkingSegmentSpace)** `新北`
- ParkingSegmentID
- ParkingSegmentName
- TotalSpaces
- SpaceType : 停車位類型
- HasChargingPoint : 充電樁
- NumberOfSpaces : 停車位數
4. **路邊停車格位基本資料 (ParkingSpot)** `新北`
- ParkingSegmentID : 停車路段代碼
- ParkingSpotID : 停車格位代碼
- PositionLat
- PositionLon
- SpaceType
- HasChargingPoint

5. **路邊停車格位動態資料 (ParkingSpotAvailability)** `新北`
- ParkingSpotID
- ParkingSegmentID
- ServiceStatus : 停車路段營業狀態`[0:'休息中',1:'營業中',2:'暫停營業']`
- **SpotStatus : 停車格位狀態 `[1:'使用中',2:'空位',3:'已預約',254:'其他',255:'未知']`**
- DeviceStatus : 設備狀態 `[0:'異常',1:'正常']`
- ChargeStatus : 停車收費狀態 `[0:'不收費',1:'正常收費',2:'暫停收費']`
- **DataCollectTime : 資料產製時間(yyyy-MM-ddTHH:mm:sszzz) `有當天的`**

6. **停車路段收費時段與費率資料 (ParkingSegmentChargeTime)** `無新北`

"ParkingSegmentID": "J06",
      "ParkingSegmentName": {
        "Zh_tw": "文化一路一段"
      },