CMU电动班车运营数据_CMU_Electric_Shuttle_Car_Operation_Data
数据来源：互联网公开数据
标签：电动班车, 交通运输, 车辆轨迹, GPS数据, 传感器数据, 路线分析, 时空数据, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自泰国清迈大学（CMU）电动班车运营的详细数据，记录了车辆的实时位置、速度、乘客上下车情况以及环境参数。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年12月。
地理范围：数据主要覆盖清迈大学校园内的电动班车线路。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如车辆ID（id）、时间戳（source_time）、班车编号（bus）、线路编号（route）、速度（speed）、经纬度（lat, lng）、乘客上车人数（geton）、司机编号（driver）、线路名称（route_name）、站点名称（station_name）、站点ID（station_id）、乘客下车人数（getoff）、湿度（hum）和温度（temp_1）。
数据格式：CSV格式，包含CMUElectricShuttleCar.csv和CMUvehicle.csv两个文件，便于数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于CMU校园电动班车的实时运营数据，经过整理和匿名化处理。
该数据集适合用于交通运输研究、车辆轨迹分析、环境监测和数据可视化等领域。
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：适用于交通规划、城市交通管理、车辆轨迹预测等学术研究，如电动班车运营效率评估、乘客出行行为分析等。
行业应用：可以为交通运输行业提供数据支持，特别是在优化班车路线、提升运营效率、改善乘客体验等方面。
决策支持：支持交通管理部门的决策制定，包括线路规划、站点设置、车辆调度等。
教育和培训：作为交通工程、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通运输系统。
此数据集特别适合用于探索电动班车运营规律、分析乘客出行模式、评估车辆运行效率，从而帮助用户优化交通管理策略、提升服务质量。
