列车线路运行数据分析数据集TrainRouteOperationDataAnalysis-abhishekravi
数据来源：互联网公开数据
标签：列车运行, 线路分析, 时空数据, 交通运输, 机器学习, 轨迹预测, 地理信息, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的列车线路运行数据，记录了列车在不同站点间的运行信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了列车运行的日期和时间，具体时间跨度未明确，但包含年、周、日等时间维度。
地理范围：数据包含了列车线路的起点、终点地理位置信息，以及对应的国家代码，覆盖了特定的地理区域。
数据维度：数据集包括列车ID、运行日期、时间、起始站和终点站信息、经纬度坐标、平均停靠时间、以及年份、周、日等时间信息，以及是否为周末的标识。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个字段，如id_code、current_date、current_time、source_、destination_、train_、country_code_source、longitude_source、latitude_source、mean_halt_times_source、country_code_destination、longitude_destination、latitude_destination、mean_halt_times_destination、current_year、current_week、current_day、is_weekend。
来源信息：数据来源于公开的交通运输数据，经过整理，可用于分析列车运行模式。
该数据集适用于交通运输领域的数据分析和建模，以及机器学习模型的训练和评估。
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、地理信息系统（GIS）等领域的学术研究，例如列车运行轨迹分析、站点间运行时间预测等。
行业应用：可以为铁路运输行业提供数据支持，例如优化列车调度、提高运输效率、预测客流量等。
决策支持：支持交通管理部门进行线路规划、资源分配和安全管理。
教育和培训：作为交通运输、数据科学相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通运输数据分析。
此数据集特别适合用于探索列车运行规律，分析不同站点间的运行时间、预测列车到达时间，并优化运输效率，帮助用户实现更高效的交通运输管理。
