停车位占用率预测数据集ParkingSpaceOccupancyPredictionDataset-mauriciohiro
数据来源：互联网公开数据
标签：停车位, 占用率, 时间序列, 预测, 交通, 城市, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自多个城市的停车位占用率数据，记录了不同时间段内停车位的占用情况，可用于分析停车位使用模式、预测未来占用率。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，推测为一段时间内的历史观测数据，可用于时间序列分析。
地理范围：数据覆盖多个城市，但具体城市信息未在数据集中直接体现，需结合文件名或其他元数据推断。
数据维度：每个CSV文件包含一系列数值，代表不同时间点或时间段内的停车位占用率，具体字段名和含义需根据文件名和上下文推断。
数据格式：CSV格式，每个CSV文件代表一个时间序列，文件名为“城市名_编号_.csv”，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体数据来源未明确标明，需结合文件名和数据内容进行推断。该数据集可能经过初步处理，例如标准化或清洗，但具体处理方式未知。
该数据集适合用于交通流量分析、停车位管理优化和城市规划研究，以及时间序列预测、机器学习模型的训练和评估。
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：适用于交通工程、城市规划等领域的学术研究，如停车位占用率预测、交通流量分析、城市交通拥堵缓解策略研究等。
行业应用：可以为智能停车系统、交通管理部门提供数据支持，尤其在实时停车位信息发布、停车位资源优化配置、交通拥堵预测等方面具备实用价值。
决策支持：支持城市规划和交通管理部门制定更合理的停车位规划方案，优化交通管理策略，提升城市交通效率。
教育和培训：作为交通工程、数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解时间序列数据的分析方法，以及停车位占用率预测模型的构建。
此数据集特别适合用于探索停车位占用率随时间变化的规律，以及构建预测模型，帮助用户实现更高效的停车位管理和更智能的交通规划。
