出租车行程时长预测数据集TaxiTripDurationPrediction-christosgrapasiaac
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 行程时间, 预测, 时间序列分析, 数据异常, 机器学习, 交通运输, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自出租车行程的数据，记录了出租车行程的时长信息，用于预测和分析出租车行程时间。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推测为出租车运营地区的数据。
数据维度：数据集包含一个字段“trip_duration”，代表行程时长。
数据格式：CSV格式，文件名为Christos_Submission_DTBD_II_Prediction_2023.csv，便于数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开数据集，已进行预处理。
该数据集适合用于时间序列分析、异常值检测和机器学习模型的训练与评估。
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研究，如出租车行程时间预测、交通流量分析等。
行业应用：可以为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，特别是在优化调度、提升服务效率等方面。
决策支持：支持交通管理部门进行交通规划，优化交通资源配置。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索出租车行程时长的规律与趋势，帮助用户实现行程时间预测、优化车辆调度等目标。
