谷歌列车行程数据集GoogleTrainSampleDataset-charurawat29

数据来源：互联网公开数据

标签：交通出行，轨道交通，数据集，行程分析，机器学习，时间序列，城市规划，数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自谷歌交通出行平台的数据，记录了列车行程相关的详细信息。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。地理范围：数据覆盖了全球多个主要城市的轨道交通系统，包括地铁、高铁等。数据维度：数据集包括列车行程的出发时间、到达时间、行程时长、站点信息、票价、乘客数量等变量。还包括行程延误、取消等状态信息。数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。来源信息：数据来源于谷歌交通出行平台的公开数据，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于交通出行研究、时间序列分析及机器学习模型训练等领域，尤其在轨道交通运营优化、出行行为分析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：适用于轨道交通运营效率、乘客出行行为等研究，如列车延误原因分析、客流预测等。行业应用：可以为轨道交通运营、城市规划等部门提供数据支持，特别是在列车调度优化、站场规划等方面。决策支持：支持轨道交通运营管理和出行服务优化，帮助相关部门制定科学的运营策略和规划方案。教育和培训：作为交通工程、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解轨道交通运营、出行行为分析等技术。此数据集特别适合用于探索轨道交通行程的规律与趋势，帮助用户实现列车运行优化、乘客出行预测等目标，为交通出行和城市规划提供数据支持。