SEPTA Ridership Statistics

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Stop summary files represent average daily ridership at the stop level over the course of the relevant period. Trolley ridership data was generated using automatic passenger counters (APCs). Bus data is calculated from a variety of sources depending on the route and year. The bus data files represent average daily fall ridership from 2014 – present. Accurate weekend bus data was not available until 2017 at which point SEPTA had more widespread APC coverage. No bus data is available for Fall 2020 due to a malware attack. APC bus data was also not available for articulated vehicles and the Boulevard Direct from August 2020 through February 2022 due to the malware attack.

SEPTA Regional Rail APIs

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The TrainView API returns information on all current regional rail trains. The NextToArrive API returns departure and arrival times between two different stations. Please refer to the Regional Rail Inputs page (see below) to see all valid inputs.,

California Rail Network

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,The purpose of the data is to represent the rail network using available reference data and information contained in the California Region Timetable 20. The Rail feature class contains alignment for passenger and freight railroad lines, including commuter rail and heavy rail. The Rail feature class allows for the selection of all passenger, commuter, recreational, freight, and shortline rail alignment in California with the exception of BART.,

국토교통부 과적차량 이동경로 예측 정보 및 과적단속

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2016년 9월 화물차 운행정보를 도로 중심선 링크 단위로 카운트 하여 DTG 통행 패턴 분석. 국토교통부 공간빅데이터 분석플랫폼 수요분석과제.통행량 데이터의 시간대별, 요일별 공간패턴 도출과 과적단속지점 선정

국토교통부 정류장별 경유노선별 이용량

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일일 정류장별 경유 노선별 이용량 데이터는 특정 정류장을 경유하는 버스 노선별 승객 수를 일 단위로 기록한 자료로, 대중교통 서비스 품질 분석과 운영 개선에 필수적으로 활용됩니다. 이 데이터를 통해 승객 흐름과 정류장별 혼잡도를 파악하고, 시간대별 수요에 따라 배차 간격 조정, 노선 최적화, 정류장 편의 시설 보완 등의 정책을 수립할 수 있습니다. 특히 수요가 집중되는 시간대에는 배차를 강화하고, 비수요 시간대에는 자원을 효율적으로 운용할 수 있도록 지원합니다.

국토교통부 노선별 경유 정류장별 이용량

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노선별 경유 정류장별 일간 이용량 정보는 특정 노선과 정류장을 기준으로 승객 이용 데이터를 일 단위로 집계하여 교통 운영 최적화 및 정책 개선에 활용되는 핵심 자료입니다. 이 데이터를 통해 노선별 수요에 따른 배차 간격 조정, 정류장 시설 개선, 혼잡 시간대 관리가 가능하며, 교통카드 데이터를 기반으로 시계열 분석, 공간 분석, 인구통계 분석, 비용 정산 및 수요 예측 등 다양한 정밀 분석이 수행됩니다. 이를 통해 정책 근거 마련, 서비스 품질 향상, 대중교통 접근성 제고 및 예산의 효율적 운용에 기여할 수 있습니다.

광주교통공사 1호선 승하차량

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광주광역시도시철도공사 역,일,시간대별 승하차량에 대한 데이터로 일자, 역번호, 역명, 시간대별 승하차 인원 정보를 제공합니다.

Peak Trains Load Survey - March 2016

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This dataset provides estimates of train loads during the AM and PM peak periods - derived from a survey held on Tuesdays, Wednesdays and Thursdays from 1 March 2016 to 17 March 2016. The primary purpose of the train load surveys is to support service planning and rail timetabling. Surveys are conducted in March and September. March loads are the preferred dataset for network planning as it reflects the busiest time of year for train travel and is less subject to seasonal factors. The March loads are usually higher and provide a better gauge of rail system performance.

광주교통공사 열차 시간표 데이터

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열차 시간표 데이터로, 요일, 종착역 코드, 방향, 도착시간, 역사코드, 기준일자, 호선, 종착역명, 역사명을 조회함

국토교통부 (TAGO) 열차정보

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출발/도착지를 기준으로 열차(KTX포함)의 운행시간표정보를 조회하는 열차정보 서비스이다. 열차정보는 출/도착지 기반, 차량 종류 목록, 시도별 기차목록, 도시코드목록 조회가 가능하다.