公共交通票价估算数据集PublicTransportFareEstimationDataset-vamshikrishnagadde
数据来源：互联网公开数据
标签：公共交通，票价估算，数据集，机器学习，数据分析，城市规划，交通管理，经济学
数据概述： 该数据集包含来自多个城市的公共交通票价数据，记录了不同交通方式，路线和乘客类型的票价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的城市，包括欧洲，亚洲和北美的多个主要城市。
数据维度：数据集包括票价，交通工具类型（如地铁，公交，火车），路线长度，乘车时间，乘客类型（如成人，儿童，学生），特殊优惠（如折扣，月票）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于各城市的公共交通管理部门和公开的交通数据平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于公共交通票价分析，机器学习模型训练，城市规划及交通经济学研究等领域，特别是在票价预测，交通成本优化及技术应用中具有重要价值。
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：适用于公共交通票价结构，票价影响因素及票价优化等学术研究，如票价与乘客行为关系，票价对交通选择的影响等。
行业应用：可以为公共交通管理部门提供数据支持，特别是在票价制定，路线优化及交通规划方面。
决策支持：支持公共交通票价策略的制定和优化，帮助城市管理部门制定科学的交通政策和票价调整方案。
教育和培训：作为城市规划，交通管理和经济学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解公共交通票价制定及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索公共交通票价估算的规律与趋势，帮助用户实现准确的票价预测，优化公共交通系统和管理策略，提升城市交通效率和乘客满意度。
