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城市交通流量相关数据集合（, 5列）, 5万条记录 CSV

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简介：
该城市交通流量数据集共包含5万条记录，每条记录均包含五个字段：时间戳、道路编号、车辆数量、平均速度和道路状况。时间戳字段记录了各条记录的具体时刻，从而揭示了不同时间段内城市交通流量的变化特征。道路编号字段则标识了具体的路段，为分析不同路段的交通状况提供了依据。车辆数量字段直接反映了各条道路上的车辆通行状况，是衡量城市道路繁忙程度的重要指标。平均速度字段反映了车辆在城市道路上行驶的速度水平，在车流量较多或者道路状况不佳的情况下，平均速度往往较低。道路状况字段则提供了当前的道路运行状况信息，在评估这些信息时需考虑是否拥堵、是否有事故等关键因素。通过对这些字段数据进行综合分析研究，则可为城市的交通管理和规划工作提供重要的参考依据和决策支持。

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  • 飞猪景点数据集（CSV格式，含5万多条记录）
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    本数据集提供了美国各大城市的果蔬价格信息，包含1.5万余条记录，以CSV格式存储，便于数据分析和研究。 该数据集全面分析了不同城市各种新鲜农产品的零售价与农场价格。时间跨度从1999年至2019年，涵盖了亚特兰大、芝加哥、洛杉矶以及纽约等主要城市的商品名称、日期、农场价格及零售价格信息。 此数据集中包含了一系列流行的农产品种类，例如草莓、莴苣（包括红叶莴苣）、土豆、橙子、卷心菜（如卷心莴苣和绿叶莴苣）、芹菜、花椰菜、胡萝卜、哈密瓜以及西兰花的不同品种（如西兰花冠与西兰花串）等。
  • 房租数据集（5万条）.rar
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    该文件包含了一个详细的房租数据集，内含五万余条记录，涵盖不同区域、房型及租金信息，适用于数据分析与房地产市场研究。 类别 字段 字段内容 说明 租赁房源 ID 房屋编号 每间房屋编号唯一 area 房屋面积 租赁房间的面积单位为平方米 rentType 出租方式:整租/合租/未知 房间的出租方式 houseType 房型 房屋的形状 houseFloor 所在楼层 房间所在的楼层(分为高、中、低三类) totalFloor 总楼层数 房间所在楼栋的总楼层数 houseToward 房屋朝向 房间的朝向 houseDecoration 房屋装修 房屋内的装修情况 小区信息 communityName 小区名称 房屋所在小区(XQ00001) city 城市 城市(SH) region 区域 城市行政区域(RG00001) plate 板块 区域板块(BK00001) buildYear 小区建筑年代 小区建筑年代 saleSecHouseNum 该板块当月挂牌房源数 板块当月二手房挂牌房源数 配套设施 subwayStationNum 该板块地铁站数量 板块当前地铁站总数量 busStationNum 该板块公交站数量 板块当前公交站总数量
  • 包含100万条数据的城市交通综合数据集（助力城市规划改进）.zip
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    本数据集包含了超过一百万条关于城市交通的数据记录，旨在为研究人员和规划者提供全面的信息资源，以支持城市交通系统的优化与改善。 该数据集包含了有关公共交通使用情况、交通流量、共享单车计划以及行人流动的详细信息，并且加入了天气状况、节假日及活动等因素作为背景参考。其目的是为了帮助城市规划人员和交通部门做出基于数据分析的决策，从而改善城市的出行环境并减少交通拥堵。整个数据集中共有15个变量： - 时间戳：记录的具体日期与时间。 - 公共交通使用量：每小时内的公共交通乘客数量。 - 交通流量：特定监测点在每小时内经过车辆的数量。 - 自行车共享服务使用量：共享单车系统中，每小时的用户骑行次数。 - 行人计数：每个小时内被记录下的行人总数目。 - 天气状况：数据采集时的天气情况（比如晴天、雨天、雪天或雾天）。 - 星期几：具体日期是星期一至星期日中的哪一天。 - 节假日信息：指示该特定日期是否为法定节假日，如果是则标记为1，否则标记为0。 - 事件类型：当天发生的活动种类（比如无、音乐会、体育赛事或节日）。 - 温度：摄氏温度值。 - 湿度百分比：相对湿度数值。 - 道路事故报告数量：每小时内记录的道路交通事故数。
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    此数据集包含用于交通流量预测的CSV文件，记录了特定地点不同时段内的车流信息，适用于机器学习模型训练与测试。 交通流量预测数据集CSV文件包含用于分析和建模的交通相关数据。
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    本数据集包含多个城市的轨道交通在不同时间段内的客流量记录，旨在为交通规划者和研究人员提供详实的数据支持。 城市轨道客流时间序列数据集
  • 百度问答数据集合超百万条记录
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    该数据集包含超过一百万条百度问答平台上的用户提问与回答记录，内容涵盖广泛的主题领域，为研究者提供了宝贵的语料资源。 自己整理了一些高质量的百度问答数据集。
  • 包含5万条影评的豆瓣数据集
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    本数据集包含超过四万条详细的海上风力发电记录，以CSV格式提供，旨在为研究者与开发者提供精确的海上风电发电量预测所需的数据支持。 海上风电出力预测的数据分为训练组和测试组两大类，主要包括风电场基本信息、气象变量数据和实际功率数据三个部分。风电场基本信息涵盖各风电场的装机容量等信息；气象变量数据包含从2022年1月到2024年1月份期间，每间隔15分钟记录的各风电场的气象情况；实际功率数据则是各风电场每间隔15分钟的发电出力详情。这些数据集文件采用csv格式存储。A榜提供两个训练集和两个测试集的数据。