优步2016至2020年18个城市每日旅行时间数据集UberDailyTravelTimes18Cities2016-2020Dataset-dascheuer
数据来源：互联网公开数据
标签：优步，旅行时间，数据集，城市交通，时间序列，交通分析，大数据，交通工程
数据概述：该数据集包含来自优步的关于18个主要城市每日旅行时间的数据，记录了这些城市在2016年至2020年间每日的行程时间。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球18个重要城市，包括纽约、洛杉矶、旧金山、北京、上海等地。
数据维度：数据集包括每日旅行时间、起点和终点位置、旅行距离、平均速度、高峰时段等信息。
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：数据来源于优步的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于城市交通研究、时间序列分析和交通工程等领域的应用，特别在交通流量预测、旅行时间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：适用于城市交通流量分析、旅行时间预测等研究，如高峰时段的交通模式、不同城市间的旅行时间对比等。
行业应用：可以为交通管理部门、城市规划者提供数据支持，特别是在交通规划、交通流量管理等方面。
决策支持：支持交通流量预测和路线优化，帮助相关领域制定更好的交通管理和出行策略。
教育和培训：作为城市交通和大数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通流量预测、时间序列分析等技术。
此数据集特别适合用于探索城市交通流量的规律与趋势，帮助用户实现旅行时间预测、交通流量优化等目标，为城市交通管理和规划提供数据支持。
