天气与交通流量预测数据集WeatherandTrafficVolumePredictionDataset-sagarrathore
数据来源：互联网公开数据
标签：交通流量, 天气, 时间序列分析, 预测模型, 气象数据, 数据分析, 机器学习, 交通管理
数据概述：
该数据集包含来自【未知来源】的交通流量和气象观测数据，用于研究天气条件对交通流量的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为【2014年7月1日】到【未知结束时间】，具体结束时间未在数据集中标明。
地理范围：数据覆盖的区域未知，但从时间戳和气象数据推测可能为特定城市或地区。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如“Holiday”（节假日）、“Temperature”（温度）、“Rainfall_last_hour”（上一小时降雨量）、“Snowfall_last_hour”（上一小时降雪量）、“Cloud_Cover”（云量）、“Weather”（天气状况）、“Weather_Desc”（天气描述）、“TimeStamp”（时间戳）、“Date”（日期）和“Traffic_Vol”（交通流量）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含Train.csv、Test.csv和Submission.csv三个文件，方便数据分析和建模。其中，Train.csv用于训练模型，Test.csv用于测试模型，Submission.csv用于提交预测结果。
来源信息：数据来源于【公开数据集】，已进行【数据清洗和初步整理】。
该数据集适合用于【交通流量预测、天气影响分析】和【时间序列分析、机器学习建模】。
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：适用于交通流量预测、气象因素对交通影响的研究、以及时间序列分析等学术研究。
行业应用：可以为交通管理部门、智能交通系统提供数据支持，特别是在交通流量预测、交通拥堵预警等方面。
决策支持：支持交通管理部门的决策制定，优化交通调度和管理策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、交通工程等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通流量预测。
此数据集特别适合用于探索天气条件对交通流量的影响规律，帮助用户实现【交通流量预测、优化交通管理、提升交通效率】等目标。
