网约车出行价格与天气数据集Ride-sharingPriceandWeatherDataset-deexithreddy
数据来源：互联网公开数据
标签：网约车, 出行, 价格, 天气, 交通, 数据分析, 预测, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的数据，记录了波士顿地区的网约车出行信息，并结合了同时期的天气状况数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2018年11月至12月。
地理范围：数据覆盖美国波士顿地区。
数据维度：包括出行时间、出发地、目的地、网约车类型、价格、距离、天气状况（温度、湿度、风速、降水概率等）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为rideshare_kaggle.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行整合和初步处理。
该数据集适合用于出行价格预测、需求分析、天气因素对出行影响的研究。
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、气象学等相关领域的学术研究，如出行需求预测、价格弹性分析、天气对出行行为的影响研究等。
行业应用：可以为网约车公司、出行平台提供数据支持，特别是在定价策略优化、市场预测、运营效率提升等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，优化交通资源配置，改善城市交通拥堵状况。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索网约车价格与天气、时间等因素之间的关系，帮助用户优化出行策略、提升预测精度。
