出行交通费用与使用量分析数据集TransportationFareandUsageAnalysis-sujan28
数据来源：互联网公开数据
标签：出行数据, 交通费用, 交通方式, 数据分析, 时间序列分析, 机器学习, 公共交通, 城市交通
数据概述：
该数据集包含来自公共交通系统的数据，记录了不同交通方式的平均费用以及使用量情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从时间戳字段推测为小时级别的时间序列数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于分析特定城市或地区的交通出行情况。
数据维度：数据集包含以下字段：timestamp（时间戳），average_fare_bike（自行车平均费用），average_fare_auto（汽车平均费用），average_fare_car（出租车或网约车平均费用），Usage（公共交通使用量，具体含义待定）。
数据格式：CSV格式，包含traincsv、testcsv、solutioncsv、submissioncsv四个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的交通系统数据，经过清洗和处理。该数据集适合用于分析交通费用与使用量之间的关系，以及预测未来的交通趋势。
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、城市规划和经济学等领域的研究，如交通费用弹性分析、交通需求预测等。
行业应用：可以为交通运输行业提供数据支持，尤其是在优化交通资源配置、制定交通政策方面。
决策支持：支持政府部门和交通管理部门进行决策，如调整票价、优化线路、改善交通拥堵等。
教育和培训：作为数据分析、时间序列分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通数据分析。
此数据集特别适合用于探索交通费用与使用量之间的关系，预测交通出行趋势，并为交通管理提供数据支持。
