出行费用分析预测数据集TransportationFareAnalysisPrediction-dishaprakasha
数据来源：互联网公开数据
标签：出行费用, 交通数据, 预测分析, 时间序列分析, 交通运输, 数据统计, 机器学习, 共享出行
数据概述：
该数据集包含来自共享出行平台的数据，记录了不同交通方式的平均出行费用。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年5月26日。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推断为特定城市或区域的共享出行服务。
数据维度：数据集包括“timestamp”（时间戳）、“average_fare_bike”（自行车平均费用）、“average_fare_auto”（汽车平均费用）、“average_fare_car”（汽车平均费用）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission-9.csv，便于时间序列分析和预测建模。
来源信息：数据来源于共享出行平台，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于交通运输、共享出行、数据科学等领域的研究。
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：适用于出行费用、交通流量、市场趋势等方面的研究，如分析不同交通方式的费用变化、预测未来出行费用等。
行业应用：可以为共享出行平台、交通管理部门提供数据支持，尤其是在定价策略优化、用户需求预测等方面。
决策支持：支持企业和政府部门在交通规划、资源配置等方面的决策制定。
教育和培训：作为时间序列分析、数据挖掘、机器学习等课程的实训数据。
此数据集特别适合用于探索出行费用随时间的变化规律，帮助用户实现费用预测、优化资源配置等目标。
