印度城市出行数据分析数据集JanatahackMobilityAnalyticsDataset-darisdzakwanhoesien2
数据来源：互联网公开数据
标签：出行分析，交通，数据集，机器学习，数据挖掘，城市规划，印度，移动出行
数据概述： 该数据集包含来自印度城市出行的数据，旨在用于交通流量分析和出行模式预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未知，具体时间跨度请参考原始数据。
地理范围：数据覆盖了印度多个城市，包括但不限于班加罗尔，德里等。
数据维度：数据集包括出行起点，终点，出行时间，出行方式（如出租车，摩托车，公交等），距离，费用等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Janatahack竞赛，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于交通流量分析，出行模式预测，城市规划等领域的研究和应用，尤其在优化交通系统，减少拥堵等方面具有重要价值。
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：适用于出行行为分析，交通流量预测，交通拥堵治理等研究，如出行需求分析，交通线路优化等。
行业应用：可以为交通运输行业，城市规划部门提供数据支持，特别是在交通管理，公共交通优化等方面。
决策支持：支持城市交通规划，交通政策制定和交通系统优化。
教育和培训：作为交通工程，数据科学及城市规划课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通分析，出行预测等技术。
此数据集特别适合用于探索城市出行模式的规律与趋势，帮助用户实现交通流量预测，出行需求分析等目标，为城市交通管理和规划提供数据支持。
