SigmaCab出行服务价格预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车，出行，预测，价格，机器学习，客户行为，数据分析
数据概述：
本数据集由Sigma Cab公司提供，旨在用于预测其出租车服务的动态价格调整（surge_pricing_type）。Sigma Cab是一家出租车聚合服务商，通过其应用程序为客户提供城市内的出行服务。数据集包含了客户出行相关的多种特征，以及在不同情况下应用的价格类型。
数据变量定义如下：
Trip_ID：行程的唯一标识符（不用于建模）。
Trip_Distance：客户请求的行程距离。
Type_of_Cab：客户请求的出租车类型。
Customer_Since_Months：客户使用Sigma Cab服务的时间，以月为单位，0表示当月。
Life_Style_Index：Sigma Cab基于客户行为创建的生活方式指数。
Confidence_Life_Style_Index：生活方式指数的置信度分类。
Destination_Type：Sigma Cab将目的地分为14个类别。
Customer_Rating：客户的平均终身评分。
Cancellation_Last_1Month：客户在过去1个月内取消的行程次数。
Var1、Var2、Var3：公司掩盖的连续变量，可用于建模。
Gender：客户的性别。
Surge_Pricing_Type：预测目标变量，表示价格类型，有三种取值。
数据用途概述：
该数据集主要用于构建预测模型，以预测Sigma Cab的出租车服务价格类型。这有助于Sigma Cab更有效地匹配合适的出租车和客户，优化服务效率。数据可用于以下方面：
价格预测模型构建：使用机器学习算法预测价格类型，以应对高峰时段或特定区域的需求。
客户行为分析：分析客户行为与价格调整之间的关系，了解影响价格的因素。
服务优化：根据预测结果，优化出租车调度和定价策略，提高客户满意度。
市场分析：研究不同因素对价格的影响，为市场营销和业务决策提供依据。
