德国铁路旅行状态监测数据集2019-chemamengibar
数据来源：互联网公开数据
标签：德国铁路,旅行状态,数据抓取,交通监控,城市交通,铁路延误,旅行数据,公共交通
数据概述：
本数据集来源于德国铁路公司（DBAHN）官方网站，通过Python编写的网络抓取工具采集了全国范围内多个火车站的实时列车到发信息。数据每分钟更新一次，记录了不同时间点各条铁路线的状态，包括列车的延误信息、警报和运行路线等。数据集包含多个字段，每个字段代表不同的信息，便于用户分析铁路网络的运行效率和问题。该数据集旨在为用户提供了全面的铁路旅行状态信息，以支持进一步分析和研究。
数据用途概述：
该数据集适用于铁路网络监控、交通规划、城市交通研究、列车延误分析等多种场景。研究人员可以利用数据识别列车延误的原因，分析城市交通拥堵情况，预测潜在的网络瓶颈；城市规划者可以基于数据优化铁路网络布局，提升公共交通效率；公众和旅行者可以参考数据合理规划出行时间，减少因列车延误带来的不便。数据集为铁路交通管理、规划和公众服务提供了重要的数据支持。
字段解释：
TAA: 警报信息（@@分隔）
TA: 延误小时数（之前为分钟数，需与TIT列比较）
TIN: 列车型号
TIR: 行驶路线
TSI: 站点ID
TIM: 出发/到达方向
TIL: 请求参数
TIRE: 目的地
TIP: 月台号
TIT: 出发时间
TID: 日期
TSC: 站点名称和ID
TAc: 延误分钟数（TA - TIT）
灵感来源：
- 延误频繁的列车型号
- 交通流量大的城市
- 铁路网络中的瓶颈城市
- 延误预测模型
- ...
