优步Uber供需差距数据集UberSupply-DemandGapDataset-saiparthas
数据来源：互联网公开数据
标签：交通出行，供需分析，数据集，城市交通，机器学习，需求预测，商业智能，城市规划
数据概述： 该数据集记录了优步（Uber）在不同时间和地点的供需差距情况，适用于交通出行分析，供需预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2014年到2015年。
地理范围：数据覆盖了美国旧金山，纽约等主要城市。
数据维度：数据集包括时间，地点（经纬度），订单数量，司机数量，供需差距，天气状况等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于优步（Uber）的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通出行分析，供需预测，城市规划等领域的研究和应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于交通出行供需分析，出行模式研究等学术研究，如高峰时段的供需关系，天气对出行需求的影响等。
行业应用：可以为网约车平台，交通管理部门提供数据支持，特别是在出行需求预测，司机调度优化等方面。
决策支持：支持网约车平台的供需平衡策略和交通管理部门的出行管理策略优化。
教育和培训：作为数据科学，城市规划及交通工程课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解供需预测，出行分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索城市交通供需差距的规律与趋势，帮助用户实现准确的供需预测，优化司机调度和出行管理，提升出行效率和用户体验。
