公共交通乘客流量数据集Ridership-cumtdAugustWeekdaysDataset-yanhanlin3
数据来源：互联网公开数据
标签：公共交通，乘客流量，数据集，城市交通，时间序列，数据分析，交通规划，机器学习
数据概述： 该数据集包含来自中国某城市公共交通系统（具体为cumtd）的乘客流量数据，记录了特定日期范围内的公共交通乘客出行情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年8月的周一至周五。
地理范围：数据覆盖了该城市的公共交通网络，包括公交站点，线路等信息。
数据维度：数据集包括每日各公交站点的乘客上车和下车人数，线路信息，时间戳等变量。
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：数据来源于该城市公共交通系统（cumtd）的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于城市交通研究，公共交通规划，时间序列分析和机器学习模型训练等领域，特别是在乘客流量预测，线路优化等方面具有重要应用价值。
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：适用于城市交通流量研究，乘客出行行为分析等学术研究，如工作日乘客流量分布，高峰时段识别等。
行业应用：可以为公共交通管理部门提供数据支持，特别是在线路优化，班次调整，站点布局等方面。
决策支持：支持公共交通系统的运营管理和策略优化，帮助相关部门制定更科学的交通规划方案。
教育和培训：作为交通工程，数据科学及城市规划课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解公共交通系统运营分析和优化方法。
此数据集特别适合用于探索城市公共交通乘客流量规律与趋势，帮助用户实现准确的客流预测，优化线路和班次安排，提高公共交通服务效率。
