拼车数据集

关于数据集

描述

该数据集旨在模拟拼车数据，非常适合数据分析和机器学习项目。它包含与乘车请求相关的各种属性，例如上下车地点、行程距离、车费金额、付款方式、司机和乘客 ID、车辆类型、交通状况和用户评分。

目的

该数据集的主要目标是为学习者、数据爱好者和开发人员提供一个真实且全面的数据集，用于实践和实验。它可用于：

• 执行探索性数据分析（EDA）
• 建立票价估算预测模型
• 分析交通模式及其对骑行时长的影响
• 通过评级和支付方式了解用户行为
• 创建可视化效果来说明趋势和见解

数据集列特征

• 650行！
• 行程 ID：每次行程的唯一标识符
• 请求时间：请求乘车的时间戳
• 取货地点：取货地点的经纬度
• 下车地点：下车地点的经纬度
• 骑行距离：骑行距离（英里）
• 票价金额：乘车总票价
• 付款方式：付款方式（例如信用卡、现金）
• 驾驶员 ID：驾驶员的标识符
• 车辆类型：用于乘车的车辆类型（例如 SUV、轿车、摩托车）
• 交通状况：骑行期间的交通状况（例如，低、中、高）
• 星期几：骑行发生的日期
• 公共假日：表示行程是否发生在公共假日
• 高峰时段：指示行程是否处于高峰时段
• 用户评分：骑手对骑行体验给出的评分

如何使用

您可以下载此数据集，并使用各种数据分析工具和语言（例如 Python（Pandas、NumPy）、R 或 SQL）进行分析。您可以将其作为您自己项目的基础，或提升您的数据科学和机器学习技能。