火车票价预测分析数据集TrainTicketPricePredictionAnalysisDataset-rabiababar
数据来源：互联网公开数据
标签：火车票价, 交通运输, 价格预测, 时序分析, 机器学习, 数据挖掘, 票务信息, 线路规划
数据概述：
该数据集包含火车票价相关数据，记录了不同线路、车次、日期、车厢等级以及票价等关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2019年4月19日到2019年6月2日。
地理范围：数据涵盖了西班牙境内，具体出发地和目的地包括庞费拉达（PONFERRADA）和马德里（MADRID）。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“insert_date”（数据录入时间）、“origin”（出发地）、“destination”（目的地）、“start_date”（出发时间）、“end_date”（到达时间）、“train_type”（列车类型）、“price”（票价）、“train_class”（车厢等级）和“fare”（票价类型）。
数据格式：CSV格式，文件名为data1.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开票务信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于交通运输领域的价格预测、趋势分析以及票务策略研究。
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：适用于交通运输经济学、运价管理等领域的学术研究，如票价影响因素分析、价格弹性研究等。
行业应用：可以为铁路公司、票务平台提供数据支持，特别是在票价预测、收益管理、线路规划等方面。
决策支持：支持交通运输行业的决策制定，优化定价策略、提升运营效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解票价影响因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索火车票价随时间、线路、车厢等级等因素变化的规律，从而帮助用户实现更精准的票价预测和更优化的票务策略。
