交通出行费用预测数据集TransportationFarePredictionDataset-arvindhvijayakumar
数据来源：互联网公开数据
标签：交通出行, 费用预测, 时间序列分析, 机器学习, 交通大数据, 预测模型, 公共交通, 数据分析
数据概述：
该数据集包含交通出行费用预测相关数据，记录了不同交通方式的实际费用与预测费用。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年5月26日至2023年5月26日，以小时为单位。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据内容推测，可能来源于某个城市的公共交通系统。
数据维度：
solution.csv: 包含时间戳（timestamp），自行车、自动车、汽车的实际平均费用（average_fare_bike_actual、average_fare_auto_actual、average_fare_car_actual）以及交通方式的使用情况（Usage）等字段。
predicted.csv: 包含时间戳（timestamp），自行车、自动车、汽车的预测平均费用（average_fare_bike_predicted、average_fare_auto_predicted、average_fare_car_predicted）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，但数据已进行结构化处理，可直接用于分析。
该数据集适合用于时间序列分析、预测模型构建和交通出行费用研究。
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，如不同交通方式费用预测模型构建、交通出行行为分析等。
行业应用：可以为交通运输行业提供数据支持，尤其是在公共交通运营管理、出行成本分析、交通需求预测等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，例如优化交通资源配置、制定合理的收费策略等。
教育和培训：作为交通工程、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通数据分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同交通方式的费用变化规律，评估预测模型的准确性，并为优化交通出行策略提供数据支撑。
