出行方式平均票价预测数据集TransportationAverageFarePredictionDataset-shreyahegde123
数据来源：互联网公开数据
标签：交通出行, 票价预测, 时间序列分析, 数据分析, 机器学习, 公共交通, 共享出行, 数据建模
数据概述：
该数据集包含出行方式平均票价相关数据，记录了不同出行方式的平均票价随时间的变化情况，以及出行方式的使用情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2023年5月26日开始。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为特定城市或区域的出行数据。
数据维度：数据集包括时间戳（timestamp）、自行车平均票价（average_fare_bike）、汽车平均票价（average_fare_auto）、出租车平均票价（average_fare_car）和出行方式的使用情况（Usage）等变量。
数据格式：CSV格式，包含solution.csv和submission (1).csv两个文件，solution.csv文件包含历史数据和Usage字段，submission (1).csv文件仅包含预测所需的字段。数据提供了便于分析和处理的时间序列信息。
来源信息：数据来源可能为城市交通管理部门或出行服务平台，具体来源信息未明确说明，已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于交通出行票价预测、出行行为分析以及数据建模等技术应用。
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、经济学等领域的研究，如出行需求预测、票价弹性分析、不同出行方式的成本效益对比研究等。
行业应用：可以为出行服务平台、出租车公司、共享单车企业等提供数据支持，特别是在票价调整、运营策略优化、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，如优化公共交通线路、评估交通政策的影响等。
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深入理解交通出行数据的分析与应用。
此数据集特别适合用于探索出行方式的票价变化规律，预测未来票价趋势，从而帮助用户实现优化交通策略、提升服务效率等目标。
