城市交通出行预测数据集CityTrafficMobilityPredictionDataset-alexproter

数据来源：互联网公开数据

标签：交通出行, 城市规划, 时间序列分析, 机器学习, 地理位置, 俄罗斯, 预测模型, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自俄罗斯城市交通出行的数据，记录了城市交通出行的相关指标，用于预测分析。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2020年11月。地理范围：数据主要覆盖俄罗斯城市，具体城市包括莫斯科等。数据维度：数据集包括“label”（标签），“period”（时间周期），“subject_type”（主体类型），“subject_name”（主体名称），“city_name”（城市名称），“hex”（六边形编码），“hex_lat”（六边形纬度），“hex_lon”（六边形经度），以及从f1到f30的30个数值型特征。数据格式：数据提供CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据分析和建模。来源信息：数据集来源于公开数据，已进行结构化处理。该数据集适合用于城市交通预测、交通流量分析、以及基于地理位置的数据分析。

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：适用于城市规划、交通工程、以及交通运输领域的学术研究，如交通流量预测、出行行为分析等。行业应用：可以为交通管理部门、出行服务提供商提供数据支持，特别是在交通拥堵预测、出行线路规划、以及智能交通系统开发方面。决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，例如优化交通信号控制、改善交通基础设施规划等。教育和培训：作为交通工程、数据科学、以及机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解交通出行规律。此数据集特别适合用于探索城市交通出行模式的规律与趋势，帮助用户实现交通流量预测、优化交通管理等目标。