汽车运营与维护数据集AutomobileOperationandMaintenanceDataset-aniatumanova
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车运营, 车辆维护, 驾驶员行为, 车辆性能, 故障诊断, 数据分析, 机器学习, 交通运输
数据概述：
该数据集包含来自汽车运营与维护相关的数据，记录了车辆运行、驾驶员信息、维修记录等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从“year_to_start”与“year_to_work”字段推测，数据涵盖了车辆的运营年份。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为全球范围内汽车运营与维护的通用数据。
数据维度：数据集由五张表组成，包括：
car_train.csv：包含车辆的详细信息，如型号、类型、燃油类型、评分、开始运营年份、乘客数量、运营年份、注册目标值（target_reg）和故障类型（target_class）。
driver_info.csv：包含驾驶员信息，如年龄、用户评分、驾驶次数、事故发生时间、用户ID、性别和首次驾驶日期。
car_test.csv：包含与car_train.csv相似的车辆信息，但缺少target_reg和target_class。
rides_info.csv：包含乘客的乘车信息，如用户ID、车辆ID、乘车ID、乘车日期、评分、乘车时长、乘车费用、平均速度、最高速度、停车次数、距离、加油情况、用户乘车质量和偏差。
fix_info.csv：包含车辆维修信息，如车辆ID、维修人员ID、维修日期、维修类型、损坏程度和维修时长。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
该数据集适用于分析车辆性能、驾驶员行为、维修需求以及故障预测等。
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、汽车工程、数据科学等领域的研究，如车辆故障预测、驾驶员行为分析、车辆运营效率评估等。
行业应用：可以为汽车制造商、汽车租赁公司、保险公司等提供数据支持，尤其在车辆维护管理、风险评估、市场分析等方面。
决策支持：支持企业优化车辆管理策略，提升车辆使用效率，降低维护成本，改善驾驶员安全。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、交通运输等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解车辆运营与维护。
此数据集特别适合用于探索车辆性能与维护需求之间的关系，分析驾驶员行为对车辆的影响，以及预测车辆故障发生的规律，从而帮助用户实现优化运营管理、提升车辆使用效率等目标。
