出行费用估算数据集FareEstimationDataset-harishreddy2020
数据来源：互联网公开数据
标签：出行费用，数据集，交通分析，预测建模，机器学习，地理信息系统，经济学，商业智能
数据概述：该数据集包含来自多个城市的出行记录，主要用于估算不同出行方式的费用。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据涵盖了多个城市的公共交通和出租车服务，主要为城市内的出行记录。
数据维度：数据集包括出行记录的时间，起点和终点坐标，出行方式（如公交，地铁，出租车等），距离，费用等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个城市的公共交通和出租车服务的公开报告，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通费用估算，出行模式分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在费用预测，出行优化等方面具有重要应用价值。
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：适用于交通费用估算，出行模式研究等领域，如不同出行方式费用的差异分析，出行需求预测等。
行业应用：可以为交通管理部门，出行服务提供商等提供数据支持，特别是在费用预测，出行规划等方面。
决策支持：支持交通管理部门的费用设定与调整，出行服务提供商的定价策略优化。
教育和培训：作为交通工程，商业分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解费用预测与出行优化技术。
此数据集特别适合用于探索不同出行方式费用的规律与趋势，帮助用户实现准确的费用预测，优化出行规划，提高出行效率和成本效益。
