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盖亚数据平台成都2016年8月的一周出租车数据

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简介:
该简介提供的是盖亚数据平台于2016年8月在成都市收集并分析的一周内出租车行业相关数据的研究概要,涵盖行程、时段及地理分布等信息。 数据来源于滴滴盖亚平台,时间为2016年8月8日至14日的出租车数据,共分为5个部分,包含35个文件,文件格式为csv。

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客服
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  • 20168
    优质
    该简介提供的是盖亚数据平台于2016年8月在成都市收集并分析的一周内出租车行业相关数据的研究概要,涵盖行程、时段及地理分布等信息。 数据来源于滴滴盖亚平台,时间为2016年8月8日至14日的出租车数据,共分为5个部分,包含35个文件,文件格式为csv。
  • 滴滴快20168智能
    优质
    该数据集收录了滴滴快的公司在2016年8月于成都市收集的大量智能出行相关数据,涵盖用户打车、行车路线及交通状况等信息。 2016年8月的数据表明,在成都、西安和北京的打车需求量(demand)较高,而南京在同年4月份的相关数据则有所不同。这些城市的出租车分布(distribute)、车费(money)以及被抢单时间(response)也存在差异,进而影响了乘客体验到的打车难易度(satisfy)。
  • 滴滴快智能20168 西安
    优质
    此数据集记录了2016年8月份西安地区滴滴快的出行平台上的用户及订单信息,为研究智能出行提供了详实的数据支持。 2016年8月的数据如下: - 成都:打车需求量、出租车分布、车费、被抢单时间和打车难易度。 - 西安:打车需求量、出租车分布、车费、被抢单时间和打车难易度。 - 北京:打车需求量、出租车分布、车费、被抢单时间和打车难易度。 2016年4月的数据如下: - 南京:打车需求量、出租车分布、车费、被抢单时间和打车难易度。
  • 2008北京GPS及2009
    优质
    该资料包含2008年1月份北京市出租车GPS轨迹数据以及2009年某一天的类似数据,可用于交通模式分析和城市规划研究。 09年的数据包含了坐标、时间、载客状态、方向角和速度等信息,可用于进行轨迹预测及出行需求分析。
  • 20168上海市共享单轨迹分析
    优质
    该文档提供了2016年8月份上海市共享单车使用情况的一周数据分析,详细记录了骑行者的出行习惯和热门区域。 我购买了上海市共享单车一周的轨迹数据(Shapefile格式),但收到的数据中的轨迹是混乱的。经过我自己对这些数据进行修复后,现在分享给大家使用。
  • 纽约轨迹分析与预测(20167-201612,基于大
    优质
    本研究运用大数据技术分析并预测了2016年7月至12月期间纽约市出租车的运行轨迹,为交通管理和城市规划提供数据支持。 当谈到大数据分析和预测时,纽约出租车轨迹数据是一个非常有价值的资源。这些数据包含了纽约市出租车的行驶路线、时间、地点以及乘客人数、支付方式和费用等详细信息,适用于多种分析与预测任务。 该数据来源于纽约出租车管理委员会官方发布的乘车记录,并涵盖了2016年7月至2016年12月期间的数据。以CSV文件格式提供,确保了其完整性和可靠性。基于这些详细的轨迹数据,可以进行交通流量评估、乘客行为模式研究以及交通拥堵预测等工作。
  • 滴滴快20168南京智能
    优质
    该数据集为滴滴快的公司在2016年8月于南京市收集的智能出行信息,涵盖打车服务中产生的各类数据,旨在促进城市交通优化与研究。 2016年8月的数据包括成都、西安和北京的打车需求量(demand)、出租车分布(distribute)以及车费(money),同时记录了被抢单的时间(response)和打车难易度(satisfy)。南京则提供了同年4月的相关数据。
  • 滴滴快20168在北京智能
    优质
    该数据集收录了滴滴快的在2016年8月份于北京地区的真实出行记录,旨在为研究者提供宝贵的智能出行平台分析素材。 2016年8月成都、北京和西安的打车需求量(demand)、出租车分布情况(distribute)以及车费(money)的数据与2016年4月南京的相关数据进行了比较。此外,还分析了被抢单的时间(response)及打车难易度(satisfy)。
  • GPS轨迹集(taxi.csv)
    优质
    本数据集包含成都市内出租车的GPS轨迹信息,记录了车辆行驶的时间、位置等详细数据,为城市交通规划和研究提供支持。 该数据集已经提前清洗完成,并且只提取了原始数据集中某一天的部分数据,去除了时间段在0点至6点之间的较少数据记录。这些数据记录了成都市部分出租车在载客时的GPS位置和时间等信息,格式为CSV文件。有关上海出租车的数据集可以参考相应的公开资源链接(此处不提供具体链接)。
  • 深圳与等地轨迹集,涵2014及2017电动和传统信息
    优质
    本数据集收录了深圳市及其他城市如成都市在2014年和2017年间电动及传统出租车的行驶轨迹,为研究城市交通模式与电动化趋势提供了详实的数据支持。 数据质量尚可。目前使用的是2014年的数据:id、lat、lon、time、speed;而2020年的数据包括:ID、Date、Jingdu(经度)、Weidu(纬度)、angle(角度)、load(负载)和speed。