城市出行平均车费预测数据集CityTransportationAverageFarePrediction-pranavraop
数据来源：互联网公开数据
标签：出行数据，车费预测，时间序列分析，交通运输，大数据分析，出租车，共享单车，自动驾驶
数据概述：
该数据集包含来自特定城市的出行数据，记录了不同交通工具的平均车费随时间的变化情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2023年5月26日开始的时间序列数据。
地理范围：数据覆盖特定城市，具体城市信息未在数据集中直接体现。
数据维度：包括时间戳（timestamp），以及自行车（bike）、自动车（auto）和汽车（car）三种交通工具的平均车费（average_fare）数据。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于时间序列分析和统计建模。
来源信息：数据来源于公开的交通运输相关数据，具体来源未知。数据已进行预处理，包含时间戳和平均车费数据。
该数据集适合用于交通运输领域的时间序列分析和预测模型构建。
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、城市规划等领域的学术研究，例如，分析不同交通方式的费用变化趋势、预测未来车费波动。
行业应用：可以为出租车公司、共享单车平台、自动驾驶公司提供数据支持，用于优化定价策略、预测需求、改善运营效率。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、政策制定和交通基础设施建设。
教育和培训：作为数据分析、时间序列分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用时间序列数据。
此数据集特别适合用于探索城市出行费用随时间变化的规律，预测未来车费趋势，为交通运输行业提供数据驱动的决策支持。
