铁路旅客出行行为数据集RailYatriDB-PassengerTravelBehaviorDataset-naiknaik
数据来源：互联网公开数据
标签：铁路交通，旅客出行，数据集，行为分析，机器学习，时间序列，交通管理，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自铁路旅客出行记录的数据，记录了旅客在铁路交通系统中的出行行为和相关信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围： 数据覆盖了多个国家和地区的铁路网络，包括主要城市的火车站和长途列车服务。
数据维度： 数据集包括旅客的出行日期，出发地，目的地，购票时间，车次信息，票价，旅客年龄，性别，出行目的等变量。还包括部分列车延误，乘客满意度等附加信息。
数据格式： 数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息： 数据来源于铁路交通系统的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于铁路交通管理，旅客行为分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在出行模式分析，客流预测，服务优化等方面具有重要价值。
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： 适用于铁路旅客出行行为，客流分布，出行模式等研究，如旅客出行时间偏好，目的地选择分析等。
行业应用： 可以为铁路运营公司提供数据支持，特别是在客流预测，列车调度优化，服务改进等方面。
决策支持： 支持铁路系统的运营决策和公共服务优化，帮助制定更科学的票价策略，列车时刻表调整等。
教育和培训： 作为交通工程，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解旅客行为分析和交通数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索铁路旅客出行的规律与趋势，帮助用户实现客流预测，服务优化和决策支持，提升铁路运营效率和服务质量。
