人员流动时间序列数据分析数据集PeopleFlowTimeSeriesDataAnalysis-alketcecaj
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列分析, 人员流动, 城市交通, 数据可视化, 交通监控, 数据预测, 行为分析, 统计建模
数据概述：
该数据集包含人员流动的时间序列数据，记录了特定区域内的人员数量随时间变化的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2017年4月16日开始。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但根据数据内容推测可能与城市或特定区域的人员流动有关。
数据维度：数据集包括日期（date）、单元格编号（cell_num）、人员数量（nr_people）、小时（hours）和分钟（minutes）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为ts_2.csv，便于时间序列分析和可视化。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理。
该数据集适合用于时间序列分析、人员流动模式研究和预测模型构建。
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：适用于城市规划、交通管理等领域的研究，如人员流动模式分析、交通拥堵预测等。
行业应用：可以为交通管理部门、商业场所等提供数据支持，尤其是在高峰时段预测、人流密度分析等方面。
决策支持：支持城市规划和交通管理部门的决策制定，例如优化交通路线、调整公共资源配置等。
教育和培训：作为时间序列分析、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时间序列数据的分析方法。
此数据集特别适合用于探索人员流动在不同时间段的变化规律，帮助用户实现交通流量预测、人流密度分析等目标。
