智能交通移动行为识别数据集IntelligentTransportationMobileBehaviorRecognition-lakshaymiddha
数据来源：互联网公开数据
标签：移动行为识别, 传感器数据, 时序数据, 机器学习, 交通行为分析, 数据挖掘, 模式识别, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自移动设备传感器的数据，记录了用户在不同交通工具上的移动行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围是2018年6月4日。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推断为移动设备用户在特定环境下的行为。
数据维度：包括“user”（用户ID）、“timestamp”（时间戳）、“x”、“y”、“z”（三轴加速度计数据）和“class”（交通工具类型）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为cleaned.csv，便于进行时序数据分析和分类任务。数据已经过清洗和预处理。
该数据集适合用于移动行为识别、交通工具类型分类和用户行为模式分析。
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：适用于智能交通、行为识别、机器学习等领域的研究，如交通工具自动识别、用户出行行为分析等。
行业应用：可以为智能交通系统、出行服务平台提供数据支持，尤其在交通流量预测、出行模式分析等方面。
决策支持：支持城市交通规划、公共交通优化、智能出行方案制定等决策。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、模式识别等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用时序数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同交通工具的运动特征，构建移动行为识别模型，从而提升交通系统的智能化水平。
