uber-fare-prices数据集优步车费价格数据集-vikaskumarram
数据来源：互联网公开数据
标签：交通出行，车费预测，数据集，机器学习，时间序列，城市交通，经济学，商业分析
数据概述： 该数据集包含来自优步（Uber）平台的打车费用数据，记录了用户打车时的价格信息及相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2014年到2018年。
地理范围：数据覆盖了美国多个主要城市，如纽约，芝加哥，洛杉矶等。
数据维度：数据集包括乘车时间，起点，终点，距离，用车类型（如优步X，优步黑车等），是否周末，是否高峰时段等变量。还包括车费金额，支付方式等详细信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于优步平台的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通出行费用预测，时间序列分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在车费预测，价格波动分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于交通出行费用预测，城市交通需求分析等研究，如价格波动的原因分析，不同用车类型的价格差异等。
行业应用：可以为交通运输行业提供数据支持，特别是在车费预测，定价策略制定方面。
决策支持：支持优步平台的定价策略优化和动态定价模型的建立，帮助商家制定科学的定价和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，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时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索优步车费价格的规律与趋势，帮助用户实现准确的车费预测，优化定价策略和提高运营效益。
