印度城市交通流动性分析数据集JanatahackMobilityAnalysisDataset-aswathrao
数据来源：互联网公开数据
标签：交通分析，城市研究，数据集，流动性，机器学习，城市规划，社会经济学，时间序列
数据概述： 该数据集包含来自印度多个城市的交通流动性数据，记录了不同时间段的交通流量变化情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年1月到2020年5月。
地理范围：数据覆盖了印度多个主要城市，包括德里，孟买，班加罗尔等。
数据维度：数据集包括每日交通流量数据，涵盖日期，城市名称，交通流量，人口密度，公共交通使用情况，疫情相关限制措施等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的交通流量监测报告和疫情相关数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于城市交通研究，社会经济学分析，机器学习建模等领域，特别是在交通流动性预测，城市规划优化等方面具有重要应用价值。
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：适用于城市交通流动性，疫情对交通影响等研究，如交通流量变化趋势分析，疫情限制措施的效果评估等。
行业应用：可以为城市规划，交通管理部门提供数据支持，特别是在交通流量预测，公共交通优化等方面。
决策支持：支持城市交通规划和政策制定，帮助相关领域制定科学的交通管理策略。
教育和培训：作为城市规划，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通数据分析，时间序列预测等技术。
此数据集特别适合用于探索城市交通流动性的规律与趋势，帮助用户实现准确的交通流量预测，优化城市交通管理和规划，提升城市交通效率和生活质量。
