Uber出行供需缺口分析数据集UberSupply-DemandGapAnalysis-lihkininos
数据来源：互联网公开数据
标签：出行需求, 供需分析, 城市交通, 时间序列分析, 数据可视化, 订单状态, 机器学习, 交通预测
数据概述：
该数据集包含来自Uber出行平台的数据，记录了乘客的出行请求以及司机响应情况，用于分析Uber平台的供需关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年11月7日至2016年11月12日。
地理范围：数据覆盖了Uber服务的特定城市，但未明确指出具体城市。
数据维度：数据集包括"Request id"（请求ID）、"Pickup point"（上车地点）、"Driver id"（司机ID）、"Status"（订单状态）、"Request timestamp"（请求时间）和"Drop timestamp"（下车时间）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为"Uber Request Data.csv"，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Uber出行平台，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于城市交通流量分析、出行需求预测、以及Uber平台供需平衡的研究。
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：适用于交通运输、城市规划和数据科学领域的学术研究，如出行需求预测、供需缺口分析、交通拥堵研究等。
行业应用：可以为出行服务平台提供数据支持，特别是在优化车辆调度、动态定价、提升服务效率等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和政策制定，优化交通资源配置。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和交通运输工程等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通系统。
此数据集特别适合用于分析Uber平台的供需关系，评估高峰时段的运力缺口，并探索影响出行需求的关键因素，从而为优化出行服务提供数据支持。
