交通出行费用预测数据集TransportationFarePrediction-saahilpakhare
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, 共享出行, 车辆出行, 数据建模, 机器学习, 预测分析
数据概述：
该数据集包含来自共享出行平台或相关机构的交通出行费用数据，记录了不同交通工具（自行车、汽车）的平均出行费用。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，提供了小时级别的数据。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但可推测为共享出行服务覆盖的城市或区域。
数据维度：数据集包括时间戳（timestamp）、自行车平均出行费用（average_fare_bike）、汽车平均出行费用（average_fare_auto）、以及小汽车平均出行费用（average_fare_car）。部分数据还包含“Usage”字段，可能代表出行使用量或其他相关指标。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：submission (1) (1).csv 和 solution.csv，便于进行时间序列分析和预测建模。
来源信息：数据来源于共享出行平台或相关机构的公开数据，已进行初步处理，便于直接分析和建模。
该数据集适合用于交通出行费用预测、共享出行市场分析、以及时间序列预测模型的构建与评估。
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、经济学等领域的研究，如出行费用预测、交通需求分析、共享出行市场研究等。
行业应用：可以为共享出行平台、出租车公司、以及相关交通服务提供数据支持，特别是在出行费用定价、运力调度、以及市场预测等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门和出行服务提供商进行决策制定，如优化交通资源配置、制定合理的收费策略等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、时间序列分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通数据分析和预测。
此数据集特别适合用于探索交通出行费用随时间变化的规律，帮助用户实现出行费用预测、优化运力调度、以及提升决策效率等目标。
