出租车需求预测时间序列数据集TaxiDemandPredictionTimeSeriesDataset-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, 交通运输, 城市出行, 数据建模, 机器学习, 预测分析
数据概述：
该数据集包含出租车需求预测的时间序列数据，记录了特定时间段内出租车的需求量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从数据结构推测为小时级别的时间序列数据。
地理范围：数据未指明地理范围，但通常此类数据与特定城市或地区相关。
数据维度：数据集包含“key”和“nb_pickup”两个字段，其中“key”可能代表出租车运营区域或线路的标识，而“nb_pickup”则表示该时间段内的出租车需求量。
数据格式：CSV格式，文件名可能为“submission_samplecsv”，便于时间序列分析和预测模型的构建。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，具体来源未知，但已进行标准化处理，确保数据结构一致。
该数据集适合用于时间序列预测、需求量分析以及交通运输领域的研究。
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、数据科学等领域的学术研究，如出租车需求预测模型构建、交通流量分析等。
行业应用：可以为出租车公司、网约车平台等提供数据支持，用于优化车辆调度、预测乘客需求、提升运营效率等。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、优化交通资源配置、缓解交通拥堵等。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索出租车需求随时间变化的规律，帮助用户实现更精准的需求预测，优化资源配置，提升服务效率。
