基础出行行程数据集BasicTripDataset-angryraccoon
数据来源：互联网公开数据
标签：出行数据，数据集，行程分析，时间序列，机器学习，交通研究，城市规划，数据分析
数据概述： 该数据集包含基础出行行程数据，记录了个人或群体的出行行为相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的出行场景，包括城市内部和城际出行。
数据维度：数据集包括出行时间，出发地，目的地，出行方式（如步行，公交，地铁，私家车等），行程时长，距离等变量。还包括出行目的（如工作，购物，休闲等）等附加信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的出行数据报告和交通研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于出行行为分析，交通规划，城市规划，机器学习模型训练等领域，特别是在行程预测，出行模式识别等任务中具有重要应用价值。
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：适用于出行行为研究，交通模式分析，城市规划等学术研究，如出行时间分布，不同出行方式的偏好研究等。
行业应用：可以为交通管理部门，城市规划部门提供数据支持，特别是在交通流量预测，公共交通优化，出行需求分析等方面。
决策支持：支持出行行为分析和交通策略优化，帮助相关部门制定更好的交通管理和规划策略。
教育和培训：作为交通工程，城市规划及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解出行数据分析与交通模式识别技术。
此数据集特别适合用于探索出行行为的规律与趋势，帮助用户实现出行预测，交通优化和城市规划等目标，促进城市交通系统的智能化和高效化。
