纽约大都会交通署日均客流量数据集MTADailyRidershipDataset-archetsrivastava
数据来源：互联网公开数据
标签：交通，客流量，数据分析，公共交通，机器学习，时间序列，城市规划，数据科学
数据概述： 该数据集包含来自纽约大都会交通署（MTA）的日均客流量数据，记录了纽约市公共交通系统的乘客出行情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了纽约市的所有公共交通系统，包括地铁，巴士，通勤铁路等。
数据维度：数据集包括每日客流量数据，涵盖日期，交通方式，站点，客流量，天气，节假日等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于MTA的公开报告和统计数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通运输研究，城市规划，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在公共交通需求预测，交通流量分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于交通流量预测，公共交通需求分析，节假日出行模式研究等学术研究，如不同交通方式的客流量变化，高峰时段的出行规律等。
行业应用：可以为交通运输部门提供数据支持，特别是在公共交通规划，线路优化和资源调配方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定和策略优化，帮助制定更科学的交通管理方案。
教育和培训：作为数据科学，城市规划及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通数据分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索纽约市公共交通系统的客流量变化规律与趋势，帮助用户实现准确的客流量预测，优化公共交通服务和管理，提升城市交通效率。
