铁路货运车辆停运预测数据集RailwayFreightWagonDowntimePrediction-mastersniffer
数据来源：互联网公开数据
标签：铁路运输, 货运车辆, 停运预测, 时间序列分析, 机器学习, 预测模型, 车辆管理, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自铁路货运系统的数据，记录了货运车辆的停运情况，旨在用于预测未来车辆的停运时间。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖一段时间内的车辆运营信息，具体时间范围需根据文件名中的日期信息确定。
地理范围：数据来源于特定铁路货运系统，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包括多个CSV和Parquet格式的文件，其中CSV文件包含车辆编号（wagnum）、月份（month）、目标月份（target_month）和目标日（target_day）等字段。Parquet文件可能包含更详细的车辆状态和历史数据。
数据格式：数据以CSV、Parquet和pkl格式提供，CSV文件便于表格数据处理，Parquet文件适用于大数据存储和分析，pkl文件可能包含预处理后的数据或模型中间结果。
来源信息：数据来源于铁路货运系统，已进行结构化处理，方便进行预测建模。
该数据集适合用于铁路货运车辆停运时间的预测和分析。
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：适用于铁路运输、时间序列分析和机器学习交叉领域的学术研究，如车辆故障预测、维护计划优化等。
行业应用：可以为铁路运输行业提供数据支持，特别是在车辆管理、维护调度、运营效率提升方面。
决策支持：支持铁路运营部门的决策制定，优化车辆调度，降低运营成本。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和时间序列分析课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索货运车辆停运规律，构建预测模型，帮助用户优化车辆维护计划，提高运营效率。
