波士顿地区Uber出行数据分析数据集BostonUberTripDataAnalysis-mohammadelsayedfahmy

数据来源：互联网公开数据

标签：出行数据, Uber, 交通运输, 市场分析, 时间序列, 价格预测, 气象数据, 地理位置

数据概述：该数据集包含来自波士顿地区的Uber出行数据，记录了2018年11月至12月期间的Uber出行记录。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2018年11月至12月。地理范围：数据覆盖波士顿及周边地区。数据维度：数据集包括出行时间戳、小时、日期、月份、日期时间、时区、出发地、目的地、出租车类型、产品ID、车型名称、价格、距离、峰时系数、经纬度、温度、体感温度、天气简述、天气详细描述、降水强度、降水概率、湿度、风速、风力、风向、能见度、最高温、最高温时间、最低温、最低温时间、体感最高温、体感最高温时间、体感最低温、体感最低温时间、天气图标、露点、气压、风向角度、云量、紫外线指数、能见度、臭氧、日出时间、日落时间、月相、最大降水强度、紫外线指数时间、最低温、最低温时间、最高温、最高温时间、体感最低温、体感最低温时间、体感最高温、体感最高温时间等。数据格式：CSV格式，文件名为UberDataSet.csv，方便数据分析与处理。数据来源：数据来源于公开的出行数据。

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：适用于交通运输、城市规划、市场营销等领域的研究，如出行需求分析、价格弹性分析、天气对出行影响的研究等。行业应用：可以为出行服务行业提供数据支持，尤其是在运力调度、定价策略优化、市场预测等方面。决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，如交通流量管理、公共交通规划等。教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解出行数据分析。此数据集特别适合用于探索出行需求与天气、时间、地理位置等因素之间的关系，帮助用户实现优化运营、提升预测精度等目标。