出租车需求量预测数据集TaxiDemandPrediction-azirtn
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 需求预测, 时间序列分析, 城市交通, 数据挖掘, 交通大数据, 机器学习, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自特定城市出租车服务的历史数据，记录了不同时间段内的出租车需求量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围起始于2015年1月1日，具体结束时间未知，但提供了足够的时间序列数据用于分析。
地理范围：数据覆盖了特定的城市区域，由“ct2010”字段标识，具体城市信息未明确说明。
数据维度：数据集包含三个主要字段：ct2010（区域编码或标识），pickup_date_time（出租车接客时间，精确到小时），nb_pickup（该时间段内该区域的出租车接客数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于时间序列分析和数据建模。
来源信息：数据来源于城市交通管理部门或相关研究机构的公开数据，经过了初步的清洗和整理，去除了缺失值和异常值。
该数据集适合用于出租车需求预测、交通流量分析和城市交通规划等领域。
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、城市规划等领域的学术研究，如出租车需求预测模型构建、交通流量模式分析等。
行业应用：可以为出租车公司、网约车平台提供数据支持，特别是在运力调度、资源优化等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，如交通信号优化、公共交通线路规划等。
教育和培训：作为交通大数据、时间序列分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解出租车需求预测。
此数据集特别适合用于探索出租车需求量随时间变化的规律，帮助用户实现更精准的需求预测、优化资源配置和改善交通效率。
