出租车价格预测数据集CabPricePredictionDataset-shakshyathedetector
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车，价格预测，数据集，机器学习，时间序列，交通分析，经济学，商业智能
数据概述：该数据集包含来自出租车行业的运营数据，记录了出租车服务的价格相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2015年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的出租车服务，包括不同区域的出行需求。
数据维度：数据集包括出行时间，起点和终点位置，距离，等待时间，天气，节假日，乘客数量等变量。还包含历史价格和实际支付金额等关键指标。
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：数据来源于公开的交通数据和出租车服务记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通经济学，机器学习模型训练，时间序列预测等领域的应用，尤其在出租车价格预测，需求分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于出租车价格形成机制，需求波动分析等研究，如价格与时间，距离，天气等因素的关系研究。
行业应用：可以为出租车行业和共享出行平台提供数据支持，特别是在动态定价策略，需求预测和资源优化方面。
决策支持：支持出租车公司和管理部门的定价策略优化和资源分配，帮助制定更科学的运营决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和交通经济课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解价格预测和时间序列分析技术。
此数据集特别适合用于探索出租车价格的动态变化规律，帮助用户实现准确的动态定价预测，优化资源分配和提升服务质量，促进交通行业的智能化发展。
