马德里2018年出行行为数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：马德里,出行行为,交通模式,天气数据,社会经济特征,通勤研究,旅游模式
数据概述：
本数据集基于马德里交通联盟(CRTM)于2018年2月8日至2018年6月11日期间进行的调查。调查通过电话访谈、面对面访谈、在线表单等多种方式收集个人出行日记数据。数据集包含出行特定信息（如出行方式、距离、星期几）和社会经济信息（如性别、年龄、教育水平、家庭车辆数量），并补充了来自州气象局(AEMET)的天气数据（如平均温度、风速、降水量）。为了数据质量和一致性，排除了距离为零或大于500公里的行程记录。
数据用途概述：
该数据集适用于交通规划、通勤模式分析、旅游行为研究等多种场景。研究人员可以利用此数据了解马德里居民的出行习惯和偏好；政策制定者可基于数据制定更有效的交通政策；城市规划者可利用数据优化公共交通系统。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解城市交通系统的运行机制。
字段定义：
1. mode_main: 主要出行方式。取值包括：'pt'（公共交通）、'car'（汽车）、'walk'（步行）、'moto'（摩托车）、'bike'（自行车）。
2. distance: 出行距离，单位为公里。
3. main_reason: 出行主要原因。取值包括：'shopping'（购物）、'commuting'（通勤）、'taking_bringing_persons'（接送人）、'personal_errands'（个人事务）、'other'（其他）。
4. week_day: 出行日期。取值包括：1（周一）、2（周二）、3（周三）、4（周四）。
5. age: 参与者年龄范围。
6. education: 参与者教育水平。取值包括：'middle'（中等教育）、'lower'（低等教育）、'higher'（高等教育）。
7. female: 参与者性别，1代表女性，0代表男性。
8. license: 参与者是否持有驾照，1代表有，0代表无。
9. main_activity: 参与者主要活动。取值包括：'unemployed'（失业）、'employee'（雇员）、'family caregiver'（家庭照顾者）、'student'（学生）、'retired/pensioner'（退休/养老金领取者）、'other'（其他）。
10. cars: 参与者是否有汽车，1代表有，0代表无。
11. temp: 出行当天的平均温度，单位为摄氏度。
12. precip: 出行当天的降水量，单位为毫米。
13. wind: 出行当天的平均风速，单位为米/秒。
