城市出行预测数据集Ube-FS24AI-MTS数据项目-onebrick
数据来源：互联网公开数据
标签：出行预测，交通大数据，数据集，机器学习，时间序列分析，城市交通，人工智能，出行需求
数据概述： 该数据集是 Ube-FS24 AI-MTS 数据项目的一部分，记录了城市交通出行相关数据，旨在用于出行需求预测和交通流量分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2024年。
地理范围：数据覆盖了特定城市的交通出行数据。
数据维度：数据集包括出行订单数据，涵盖出发地、目的地、出发时间、到达时间、出行距离、出行方式、车辆类型等变量。此外，可能还包括天气、交通拥堵情况等外部因素。
数据格式：数据提供多种格式，如CSV或JSON等，以便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于 Ube-FS24 AI-MTS 数据项目，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于交通规划、出行需求预测、智能交通系统等领域的研究和应用，特别是在城市交通流量预测、出行模式分析等方面具有重要价值。
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：适用于城市交通流量预测、出行需求建模、交通拥堵分析等研究，如不同时间段的出行规律、不同区域的出行热点分析等。
行业应用：可以为交通管理部门、出行服务平台提供数据支持，特别是在交通优化、运力调度等方面。
决策支持：支持城市交通规划、优化交通信号控制、提升公共交通效率。
教育和培训：作为交通工程、数据科学及人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通流量预测、出行需求分析等技术。
此数据集特别适合用于探索城市出行规律，帮助用户实现精准的出行需求预测，优化交通资源配置，提高城市交通效率。
