出租车动态调价SurgePricing数据集Cabs-SurgeDataset-vijenderchaudhary
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车，动态调价，数据集，时间序列，机器学习，交通分析，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自出租车行业的动态调价数据，记录了出租车在不同时间和地点的调价情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个城市，包括北京，上海，广州，深圳等一线城市。
数据维度：数据集包括日期，时间，地点，出租车类型，基础价格，动态调价系数，天气，交通状况等变量。还包括调价所需的历史数据和市场因素。
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：数据来源于公开的出租车运营数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于出租车行业的动态调价研究，时间序列分析，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，调价策略优化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：适用于出租车动态调价，市场需求分析，交通流量预测等研究，如调价系数对乘客需求的影响，不同时间段的价格波动原因分析等。
行业应用：可以为出租车公司，交通管理部门提供数据支持，特别是在动态调价策略制定，交通流量优化和运营效率提升方面。
决策支持：支持出租车公司的调价策略优化和运营决策，帮助公司制定科学的调价方案和运营策略。
教育和培训：作为经济学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索出租车行业动态调价的规律与趋势，帮助用户实现科学的调价决策，优化运营效率和乘客体验。
