出租车乘客等待时间预测数据集TaxiPassengerWaitTimePredictionDataset-sokratiskourtsidis
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 乘客等待时间, 预测模型, 时空数据, 交通运输, 数据分析, 机器学习, 城市出行
数据概述：
该数据集包含来自出租车运营系统的乘客出行数据，记录了出租车乘客的上下车信息，以及乘客等待时长，用于预测乘客等待时间。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间范围，但包含日期时间戳，可用于分析时间序列特征。
地理范围：数据可能来源于特定城市或区域的出租车运营记录，包括经纬度信息，可用于分析空间分布特征。
数据维度：数据集包含多个文件，其中：
data_train.csv：包含训练数据，包括乘客上下车时间、地点、预计行程时间、实际等待时间等信息。
features_aim.csv 和 features_test.csv：可能包含用于训练和测试的模型特征，例如乘客上下车地点、时间等。
target_aim.csv：包含目标变量，即乘客的等待时间。
y_ped.csv：可能包含预测结果或其他相关信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于出租车运营系统或相关公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于出租车乘客等待时间的预测模型构建，以及交通运输领域的时空数据分析。
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：适用于交通运输、城市规划、数据科学等领域的研究，如乘客等待时间预测、交通流量分析、出行行为分析等。
行业应用：可以为出租车公司、出行平台等提供数据支持，特别是在优化车辆调度、提升乘客服务体验、预测乘客需求等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和优化，提高交通效率和缓解交通拥堵。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、交通运输等课程的教学案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客等待时间的因素，构建预测模型，从而优化出租车运营效率和乘客出行体验。
