苹果和谷歌全球移动性数据集EnrichedGlobalMobilityData-Apple-Google-timxia
数据来源：互联网公开数据
标签：移动性分析，全球数据，交通出行，数据集，机器学习，城市规划，公共卫生，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自苹果和谷歌提供的全球移动性数据，记录了全球范围内不同地区的移动出行情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区，包括主要城市，地区及国家层面的移动性数据。
数据维度：数据集包括不同交通方式（如步行，驾车，公共交通）的出行频率，停留时间，移动距离等指标，以及与疫情相关的出行变化数据。
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：数据来源于苹果和谷歌的公开移动性报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于城市规划，公共卫生研究，交通出行分析等领域，特别是在机器学习模型训练，趋势预测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：适用于城市出行行为研究，公共卫生疫情数据分析，交通出行模式研究等，如疫情期间出行变化分析，城市交通优化研究等。
行业应用：可以为城市规划部门，交通管理部门提供数据支持，特别是在交通规划，出行模式优化方面。
决策支持：支持城市交通政策的制定和优化，帮助相关部门制定科学的出行管理策略。
教育和培训：作为城市规划，数据科学及公共卫生课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解出行数据分析及相关方法。
此数据集特别适合用于探索全球移动性数据的规律与趋势，帮助用户实现出行行为分析，交通优化和公共卫生研究目标，为城市规划和公共卫生管理提供数据支持。
