出行平台车辆行程数据分析数据集Ride-hailingTripDataAnalysis-developerinsider
数据来源：互联网公开数据
标签：出行数据, 网约车, 交通分析, 城市出行, 价格分析, 俄罗斯, Uber, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Uber平台在俄罗斯圣彼得堡地区的出行数据，记录了乘客的行程相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年5月11日。
地理范围：数据集中记录的行程主要发生在俄罗斯圣彼得堡市。
数据维度：数据集包括行程完成时间、行程状态、出行平台、行程ID、司机ID、乘客ID、客户姓名、行程开始时间、行程结束时间、行程时长、总时长、等待时长、车型、溢价系数、车辆型号、车牌号、司机姓名、车辆品牌、车辆型号、司机性别、司机照片链接、司机电话号码、上车地点经纬度、下车地点经纬度、行程地图图片链接、行程路径图片链接、城市、国家、行程起始地址、行程结束地址、卢布兑美元汇率、卢布价格、美元价格、行驶距离、温度记录时间、温度值、体感温度、湿度、风速、云量、天气状况、天气描述、降水情况等。
数据格式：CSV格式，文件名为uber-rides-dataset.csv，方便数据分析和处理。
该数据集提供了关于出行行为、价格、时间和地理位置的详细信息，适用于出行行为分析、价格建模和市场研究。
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、城市规划和市场营销等领域的学术研究，例如出行行为分析、交通流量预测、价格敏感度分析等。
行业应用：可以为网约车平台、交通管理部门和城市规划机构提供数据支持，尤其在优化车辆调度、预测需求、制定交通政策等方面。
决策支持：支持企业和政府部门进行决策制定，如优化定价策略、改善服务质量、规划城市交通基础设施等。
教育和培训：作为交通数据分析、数据挖掘和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解出行数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索出行行为模式、分析价格影响因素以及评估交通运输效率，帮助用户实现优化出行服务、提升运营效率等目标。
