铁路客运线路出行预测数据集RailPassengerTripPredictionDataset-naiknaik
数据来源：互联网公开数据
标签：铁路客运, 旅客出行, 预测分析, 交通运输, 机器学习, 数据挖掘, 时间序列, 票务系统
数据概述：
该数据集包含来自铁路客运系统的数据，记录了铁路客运的交易信息，包括列车、站点、日期、时间、距离、车厢等级、当前状态、座位容量、是否为残疾人专列、是否有医疗设施、途经枢纽数量以及CNF概率等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，但包含了不同年份的出行记录。
地理范围：数据未明确指出具体国家或地区，但可以推断为某个铁路客运系统的数据。
数据维度：数据集包括交易ID、日期、时间、列车号、起始站ID、起始站是否为地铁站、终点站ID、终点站是否为地铁站、是否为节假日、区域、距离、车厢等级、当前状态、座位容量、是否为残疾人专列、是否有医疗设施、途经枢纽数量以及CNF概率等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：RailYatriTrain.csv和RailYatriTest.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于铁路客运系统，已进行结构化处理。
该数据集适合用于交通运输、客运预测等领域的研究和应用。
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、出行预测相关的学术研究，如客运量预测、线路优化、出行行为分析等。
行业应用：可以为铁路客运公司、交通管理部门提供数据支持，尤其在票务系统优化、运力调配、线路规划等方面。
决策支持：支持铁路客运领域的决策制定，如票价策略、班次安排、服务质量提升等。
教育和培训：作为交通运输、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客运数据。
此数据集特别适合用于探索客运出行规律，预测客运量，优化铁路运输效率，并为乘客提供更好的出行体验。
