出租车乘客数量预测数据集TaxiPassengerNumberPrediction-kishiman
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 乘客数量, 时间序列分析, 数据预测, 交通运输, 城市出行, 机器学习, 需求预测
数据概述：
该数据集包含出租车乘客数量的历史数据，记录了特定时间段内出租车的乘客搭载量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但从数据格式来看，可能包含按小时或更小粒度的时间序列数据。
地理范围：数据未明确具体地理范围，但可推断为特定城市或区域的出租车运营数据。
数据维度：数据集包含“key”和“nb_pickup”两个主要数据项。其中，“key”字段可能包含了时间戳信息和出租车相关标识，而“nb_pickup”字段则表示该时间段内的乘客数量。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个名为“submission2(3).csv”和“submission2.csv”的文件，方便数据分析和时间序列建模。
来源信息：数据来源于出租车运营数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于出租车乘客数量预测、交通流量分析和城市出行需求预测等领域。
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、数据预测等领域的研究，如出租车乘客量预测模型构建、交通流量模式分析等。
行业应用：可以为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，尤其在优化车辆调度、预测乘客需求、提升运营效率等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、拥堵治理和公共交通资源配置。
教育和培训：作为时间序列分析、数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索乘客数量随时间变化的规律，帮助用户构建预测模型，提高预测精度，从而优化资源配置和运营策略。
