CMU电动车运行数据分析数据集_CMU_Electric_Shuttle_Car_Operational_Data
数据来源：互联网公开数据
标签：电动车, 公共交通, 车辆轨迹, 实时数据, 速度, GPS数据, 线路, 时序分析
数据概述：
该数据集包含来自CMU（卡内基梅隆大学）校内电动穿梭巴士的运行数据，记录了车辆的实时位置、速度、乘客上下车情况以及环境参数等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年12月。
地理范围：数据主要涵盖CMU校园内的电动穿梭巴士运行区域。
数据维度：数据集包括车辆ID、时间戳、巴士编号、线路编号、速度、经纬度、乘客上车人数、司机编号、线路名称、站点名称、站点ID、乘客下车人数、湿度、温度等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为CMUElectricShuttleCar.csv和CMUvehicle.csv，方便数据分析和处理。数据已进行基本的结构化处理，便于直接使用。
该数据集适合用于交通运输、城市规划等相关领域的研究和应用。
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：适用于交通流量分析、车辆轨迹分析、站点客流分析等学术研究，例如分析不同线路的运行效率、预测乘客上下车人数等。
行业应用：可以为智能交通系统（ITS）的开发提供数据支持，特别是在优化公交线路、提升车辆调度效率等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行决策，例如优化站点设置、调整发车频率等。
教育和培训：作为交通工程、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解城市交通系统的运作机制。
此数据集特别适合用于探索电动车运行规律、分析乘客出行模式，从而优化交通资源配置，提升出行效率。
