铁路货运量预测数据集RailwayFreightVolumeForecasting-alexredna
数据来源：互联网公开数据
标签：铁路货运, 货运量预测, 时间序列分析, 运输网络, 客户数据, 货运量, 数据清洗, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自铁路货运业务的数据，记录了铁路货运量及相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2012年到2016年。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含发货站和收货站信息，可用于分析特定运输线路。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：
period：货运时间段（月度）；
rps：货运类型标识；
podrod：货运子类型标识；
filial：分支机构标识；
client_sap_id：客户SAP ID；
freight_id：货物ID；
sender_station_id：发货站ID；
recipient_station_id：收货站ID；
sender_organisation_id：发货组织ID；
real_weight：实际货运重量；
real_wagon_count：实际货运车皮数量。
此外，还包含清洗、标准化后的数据，以及客户、货运、站点等映射信息，便于数据分析。
数据格式：CSV格式，包含fact_train_test.csv, fact_train_test_clean_normalized.csv, station_mapping.csv, freight_mapping.csv, forecast_example.csv, client_mapping.csv等多个文件，便于数据分析和处理。
数据来源于铁路货运业务数据，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于铁路货运量预测、运输网络分析、客户行为分析等研究。
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：适用于交通运输、物流管理等领域的学术研究，如铁路货运量预测模型的构建、运输网络优化分析、客户货运行为模式分析等。
行业应用：可以为铁路运输企业、物流公司提供数据支持，特别是在货运量预测、运输资源配置、客户关系管理等方面。
决策支持：支持铁路运输行业的决策制定，如优化运输线路、调整运力分配、制定市场营销策略等。
教育和培训：作为交通运输、物流管理等相关专业的教学案例，帮助学生理解铁路货运业务流程，掌握数据分析和预测技能。
此数据集特别适合用于探索货运量影响因素，建立预测模型，优化运输效率，提升客户服务水平。
