出租车出行价格与天气环境数据集TaxiRidesPriceandWeatherEnvironment-anjairawal0401

数据来源：互联网公开数据

标签：出租车, 出行, 价格, 天气, 气象数据, 机器学习, 数据分析, 时序分析

数据概述：该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了出租车出行相关的价格、天气以及其他环境因素。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但根据数据中的日期与小时信息，可以推断出数据涵盖了多个时间点。地理范围：数据未明确标明地理位置，但根据数据中的天气信息，可以推断出数据来源于特定地区。数据维度：数据集包括两份CSV文件，分别名为uber1.csv和rideshare_kaggle.csv。其中uber1.csv包含出行时间（小时、日、月）、出租车类型、价格、距离、surge_multiplier、温度、体感温度、天气简述、湿度、风速、能见度、气压、云量、紫外线指数、臭氧等字段。 rideshare_kaggle.csv 包含更多字段，如ID，时间戳，经纬度，出发地和目的地，产品ID等，用于更细致的分析。数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行数据清洗和整理。该数据集适合用于出行价格预测、天气因素对出行需求的影响分析、以及出租车运营策略优化等研究。

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：适用于交通运输、城市规划、气象学等领域的学术研究，如出行价格预测模型构建、天气对出行需求的影响分析、以及不同出租车类型价格差异研究。行业应用：可以为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，特别是在动态定价、需求预测、运营策略优化等方面。决策支持：支持城市交通管理部门制定交通政策，优化交通资源配置，提升出行效率。教育和培训：作为数据分析、机器学习、交通运输等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解出行数据分析。此数据集特别适合用于探索出租车出行价格与天气、环境因素之间的关系，帮助用户实现更精准的价格预测、更有效的运营策略制定。