北京出行轨迹预测GeoLife数据集_Beijing_Travel_Trajectory_Prediction_GeoLife_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：轨迹数据, GPS, 时空数据, 用户行为分析, 轨迹预测, 机器学习, 数据挖掘, 城市交通
数据概述：
该数据集包含来自GeoLife项目在北京收集的GPS轨迹数据，记录了用户在城市中的出行轨迹信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2007年至2012年期间。
地理范围：数据主要覆盖中国北京地区。
数据维度：数据集包含经度（lon）、纬度（lat）、海拔（alt）、时间（time）、标签（label，表示出行活动类型，如步行、骑行、驾车等）、轨迹ID（tid）、时间差（time_diff）、分区（partition）、距离（distance）、速度（speed）、加速度（acceleration）、方位角（bearing）、俯仰角（pitch）和用户ID（user）等字段。原始数据和经过处理的过滤数据均有提供。
数据格式：CSV格式，包含geolife_train_raw_df.csv、geolife_train_filtered_df.csv、geolife_test_raw_df.csv和geolife_test_filtered_df.csv四个文件，分别对应训练集和测试集的原始和过滤后的数据。数据经过了清洗和预处理，便于直接进行分析和建模。
该数据集适用于时空数据分析、出行行为研究以及轨迹预测等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于城市交通规划、出行行为分析、用户活动模式识别等方面的学术研究，例如出行方式识别、路径预测、交通流量分析等。
行业应用：可以为交通运输、共享出行、位置服务等行业提供数据支持，特别是在智能交通系统、导航应用、个性化推荐等方面。
决策支持：支持城市规划部门进行交通基础设施优化、交通拥堵缓解策略制定等。
教育和培训：作为地理信息系统、数据挖掘、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉时空数据处理和分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户出行模式、预测未来轨迹、优化交通资源配置等，帮助用户实现交通效率提升、出行体验优化等目标。
