列车客运量预测数据集TrainPassengerVolumePrediction-mayankgupta96
数据来源：互联网公开数据
标签：客运量预测, 时间序列分析, 数据挖掘, 交通运输, 机器学习, 预测模型, 航班数据, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自Jetrail平台的列车客运量数据，记录了特定时间段内的列车客运量信息，以及相关的时间戳。主要特征如下：
时间跨度：训练集数据包含2012年至2014年的客运量信息，测试集数据的时间范围为2014年9月。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测与Jetrail平台运营的列车线路相关。
数据维度：数据集包含“ID”（唯一标识符）、“Datetime”（日期时间戳）和“Count”（客运量，仅在训练集中）三个字段。
数据格式：CSV格式，包含Train_SU63ISt.csv（训练集）和Test_0qrQsBZ.csv（测试集）两个文件，便于时间序列分析和预测模型构建。
来源信息：数据来源于Jetrail平台，已进行基本的结构化处理。
该数据集适合用于时间序列预测、客运量分析和数据挖掘研究。
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、数据科学和机器学习领域的学术研究，如客运量预测、趋势分析、异常检测等。
行业应用：为铁路运输行业提供数据支持，尤其是在运力规划、资源调度、客流预测等方面。
决策支持：支持交通运输部门的决策制定，优化列车运营策略，提高服务效率。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习和数据挖掘课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解客运量预测。
此数据集特别适合用于探索客运量随时间变化的规律，构建预测模型，为优化运力配置、提高运营效率提供数据支持。
