公共交通乘客出行预测数据集PublicTransportationPassengerTripPrediction-deepaliagni
数据来源：互联网公开数据
标签：交通运输, 乘客出行, 预测分析, 数据挖掘, 时序分析, 公共交通, 机器学习, 客流预测
数据概述：
该数据集包含来自公共交通系统的数据，记录了乘客出行相关的历史数据，用于预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从train_Public.csv和test_Public.csv的命名推测为用于训练和测试的数据集。
地理范围：未明确标注具体地理范围，但可用于分析公共交通系统的乘客出行模式。
数据维度：数据集可能包含乘客数量、日期、时间、站点信息、线路信息等数据，具体字段信息需进一步分析。
数据格式：CSV格式，包含train_Public.csv和test_Public.csv两个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公共交通系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于公共交通客流量预测、出行模式分析等研究。
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、城市规划等领域的学术研究，如客流预测模型、出行行为分析、交通拥堵预测等。
行业应用：可以为公共交通管理部门提供数据支持，特别是在优化运营调度、资源配置、提升服务质量等方面。
决策支持：支持城市交通规划、智能交通系统建设等决策制定。
教育和培训：作为数据科学、交通工程等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解公共交通数据分析。
此数据集特别适合用于探索乘客出行规律，构建预测模型，从而优化公共交通系统的运营效率和服务水平。
