优步Uber出行供需缺口分析数据集-hellbuoy
数据来源：互联网公开数据
标签：优步,出行,供需,分析,出租车,网约车,取消,可用性,时间序列,商业分析
数据概述：
本数据集旨在分析优步（Uber）平台上的出行供需缺口问题，重点关注乘客取消订单和车辆不可用的情况。数据集包含了乘客出行请求的相关信息，旨在帮助理解导致这些问题的原因，并提出改进建议。数据集包含以下六个关键属性：
Request id（请求ID）：出行请求的唯一标识符。
Time of request（请求时间）：乘客发出出行请求的日期和时间。
Drop-off time（下车时间）：行程完成时的下车日期和时间（如果行程完成）。
Pick-up point（上车地点）：乘客发出请求的出发地点。
Driver id（司机ID）：司机的唯一标识符。
Status of the request（请求状态）：行程的最终状态，包括“已完成”、“司机取消”或“无车可用”。
数据用途概述：
该数据集主要用于分析优步平台上的出行服务问题，特别是司机取消订单和车辆供应不足的情况。通过对数据的分析，可以识别导致这些问题的根本原因，并为优步平台提供改进建议，以提升用户体验和平台运营效率。具体应用场景包括：
分析出行请求的时间分布，找出需求高峰时段。
研究不同上车地点的车辆供应情况。
分析司机取消订单的原因和模式。
评估影响车辆可用性的因素。
基于数据分析结果，提出优化调度策略、调整定价机制、改进司机激励措施等建议。
