出租车平均车费预测数据集TaxiAverageFarePredictionDataset-pranavraop
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 交通运输, 预测分析, 时间序列, 数据建模, 机器学习, 交通出行, 费用分析
数据概述：
该数据集包含出租车平均车费的历史数据，用于预测不同时间段的平均车费。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2023年5月26日05:00:00开始。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据内容与出租车车费相关，推测为特定城市或地区的出租车运营数据。
数据维度：数据集包含四个主要数据项：timestamp（时间戳），average_fare_bike（自行车平均车费），average_fare_auto（出租车平均车费），average_fare_car（汽车平均车费）。
数据格式：CSV格式，文件名为submissioncsv，便于时间序列分析和数据处理。
来源信息：数据来源于对出租车车费的统计和预测，已进行原始数据的收集和整理。
该数据集适合用于出租车车费预测、交通流量分析和时间序列建模。
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：适用于交通运输领域的时间序列分析研究，如出租车需求预测、车费波动分析等。
行业应用：可以为出租车公司、交通管理部门提供数据支持，特别是在优化运营策略、预测收入等方面。
决策支持：支持交通管理部门制定交通政策、优化交通资源配置。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习课程的辅助材料，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出租车车费随时间变化的规律，帮助用户实现更精准的车费预测，优化资源配置。
