新火车数据集NewTrainDatasetv2-amkarou
数据来源：互联网公开数据
标签：交通运输，数据集，铁路，机器学习，时间序列，数据分析，运输管理，智能交通
数据概述： 该数据集包含来自铁路运输系统的数据，记录了火车运行的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的铁路线路，包括国内和国际铁路网络。
数据维度：数据集包括火车的发车时间、到达时间、路线、车次、载客量、运行速度、延误情况等变量。还包括历史运行数据和其他相关因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于铁路运输部门的公开报告和记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通运输研究、铁路管理、机器学习模型训练等领域，特别是在时间序列分析、路线优化和延误预测等技术任务中具有重要价值。
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：适用于铁路运输、时间序列分析以及运输管理等方面的学术研究，如火车延误原因分析、路线优化策略研究等。
行业应用：可以为铁路运输部门提供数据支持，特别是在路线规划、运力优化和延误管理等方面。
决策支持：支持铁路运输的决策制定和策略优化，帮助部门制定科学的运营计划和调度方案。
教育和培训：作为交通运输、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铁路运输管理及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索铁路运输的运行规律与趋势，帮助用户实现准确的延误预测，优化路线规划和运力管理，提高铁路运输效率和可靠性。
