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杭州市网约车运营数据集(27列, 1万条记录)(csv)

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简介:
该网约车运营数据集全面涵盖了杭州地区的网约车服务关键运营数据。该集合共计包含10万条记录,在每一例中均涉及27个不同维度的信息。其中账单状态字段可反映每笔交易的状态信息如已支付或待支付等情况;等车时间字段提供了乘客等待车辆所需的时间信息;目地纬度字段则为地理信息系统分析提供了位置参考;行驶时间和到达时长参数有助于评估服务效率和用户体验;行驶里程与实际价格参数则对成本控制和定价策略分析具有重要价值;公司ID及部门ID字段可用于公司内部管理和市场细分研究;网约车型号与类别参数揭示了市场需求及车辆使用情况;价格对比参数与合适价格参数则为市场定价策略及消费者支付意愿提供了重要依据;危险类型参数记录了影响安全的关键事件;支付时间和支付状态参数反映了支付行为的时间性特征;订单匹配时间参数则体现了订单处理效率;而约车地点及经度纬度参数则为分析乘客出行模式提供了空间参考。 该集合采用CSV格式存储文件,在此格式下各记录以逗号分隔保存为纯文本形式便于后续处理操作。同时本集合被贴上数据集 CSV 杭州 网约车 运营等标签以便于后续研究者快速识别其相关性并进行针对性分析。

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客服
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  • 上海二手房27交易
    优质
    该数据集包含了上海市丰富的二手房交易历史信息,总计27万余条详细记录,为研究房地产趋势、价格变动及市场需求提供了宝贵的资源。 我们收集了27万条上海二手房的微观交易数据,这些记录从2012年开始至今。数据来源于链家网站。 数据包含以下指标: - 所在城市、所在区域、所在商圈; - 所在小区、经度和纬度信息; - 挂牌时间以及成交日期; - 成交价格(万元)、挂牌价格(万元)及成交周期(天数),调价次数,带看次数,关注人数,浏览量; - 房屋户型、所在楼层、建筑面积(平方米)、户型结构、套内面积(平方米)、建筑类型和房屋朝向; - 建成年代、装修情况以及建筑结构; - 供暖方式及梯户比例信息;产权年限与是否配备电梯的信息; - 编号,交易权属类别,房屋用途分类; - 房屋拥有年份和房产权归属。
  • 风电SCADA-147
    优质
    该数据集包含147万条风电场SCADA系统采集的数据记录,涵盖风力发电机组的关键运行参数和状态信息,适用于数据分析、故障诊断及性能优化研究。 时间 B17.UC_ScadaActivePowerSetpoint B17.CI_YawBrakePressure3 B17.CI_TowerClearanceHb B17.CI_SubVibNacelleForeAftAcceleration B17.S_ShaftPowerSetpointTarget B17.CI_PcsActivePower B17.CI_PcsMeasuredGeneratorSpeed B17.CI_PcsMeasuredElectricalTorque B17.CO_PcsTorqueDemand B17.CI_TowerClearanceValue B17.CI_TowerClearanceValid B17.CI_RotorSpeed B17.CI_RotorSpeed2 B17.CI_SubVibNacelleSideSideAcceleration B17.CI_NacellePosition B17.CI_NacelleAutoKeySwitch B17.CI_HydraulicPowerPackPressure B17.CI_IprRealP
  • IP库脚本,含50,包括50多个公IP及其所在城商信息
    优质
    本IP数据库包含超过50万条详细记录,涵盖广泛的公网IP地址,每一条都精确标注了所属城市和运营商信息。 IP数据库脚本包含大约50多万条数据,其中包括了近50多万个公网IP及其对应的城市和运营商信息。
  • 全球城人口(1950-2050),CSV格式(含3
    优质
    本数据集提供了全球主要城市的详细人口统计数据,时间跨度从1950年至预测至2050年,包含超过3万条记录,以CSV文件形式存储。 该数据集提供了有关全球人口动态的基本统计数据。它包括年份、经济指标、经济标签、以千为单位的人口绝对值以及城市人口百分比等内容,并涵盖了从1950年至2050年的时期,帮助分析不同经济体中的人口趋势和城市化模式。
  • 京东商品包含11
    优质
    此京东商品数据集收录了大约十一万条详尽的商品信息记录,为研究者和开发者提供了丰富的电商行业分析素材。 京东商品数据集包含了平台上各种商品的详细信息,适用于数据分析、市场调研及推荐系统等多种应用场景。以下是根据您提供的字段(商品名称、价格、评论条数、店铺、id)对数据集进行的具体描述: **数据集字段说明** - 商品名称:这是用户识别特定产品的标准标识符。 示例:“小米Redmi Note 12 Turbo” - 价格:当前销售价,可能包括优惠后的折扣价等。实际售价会因促销活动等因素而变动。 示例:¥1999 - 评论条数:该商品收到的用户评价数量,体现了市场反馈和受欢迎程度。 示例:2000+ - 店铺:销售此产品的店铺名称或标识符,可能涵盖京东自营店及第三方商家等。 示例:“京东自营旗舰店”、“XX品牌官方旗舰店” - id:用于在平台上唯一识别商品的编号(如SKU ID)。 示例:“1234567890”,由数字和字母组合而成。
  • 美国主要城果蔬价格CSV格式,含1.5
    优质
    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。
  • 飞猪景点CSV格式,含5
    优质
    该数据集包含超过5万条飞猪平台上的景点信息,以CSV格式存储,便于数据分析与挖掘。内容详尽丰富,涵盖众多旅游目的地详情。 使用Python爬取飞猪网站以获取全国景点的数据。包含的字段有:序号、景点标题、封面图、销量、价格以及对应飞猪网站的地址和景点城市。
  • 近十年飞机航班CSV格式,含1.5
    优质
    本数据集包含近十年全球航班运营信息,共计1.5万余条记录,以CSV格式呈现,涵盖航班日期、起飞降落时间、延误情况等关键指标。 标题中的“近10年飞机航班数据集 CSV 1.5W+记录”指的是一个包含大量航班信息的数据集合,以CSV格式存储,大约有15,000条记录。CSV(Comma Separated Values)是一种常见的数据交换格式,便于在不同应用程序之间交换数据。这种数据集通常用于数据分析、挖掘或机器学习任务。 该数据集中包括以下关键字段: - **航班号**:每个航班都有一个唯一的识别号,用于区分不同的飞行。 - **机型**:飞机的型号,如波音737、空客A320等,这会影响飞机的载客量、飞行距离和燃油效率。 - **出发及到达时间**:航班预计起飞和到达的具体时间,用于规划行程和计算飞行时长。 - **出发及到达省份/城市/机场**:航班的起止地点,包括省、市和具体机场,有助于了解航线网络和地理分布。 - **飞行里程**:航班的总距离,可以衡量飞行时间和消耗的燃料。 - **经纬度**:提供航班起点和终点的精确地理位置坐标,可用于地图可视化或地理分析。 - **准时率**:航班按照预定时间起飞和到达的概率,反映了航空公司的运营效率和服务质量。 - **航司**:运营该航班的航空公司,可能涉及其服务、价格策略和市场份额。 - **航班计划**:可能指的是航班的日常或季节性安排,包括频率和时刻表。 这样的数据集对于多种用途非常有用: - **市场分析**:通过分析不同航空公司的航班数量、航线分布及准时率来评估各公司在市场上的表现与竞争力。 - **乘客行为研究**:结合出发和到达城市的数据可以理解乘客流动模式,并预测热门航线及出行高峰。 - **航班优化**:通过对飞行里程和经纬度的分析,可能有助于航空公司优化飞行路线以节省燃油成本。 - **预测模型**:利用历史准时率数据构建预测模型来预估未来航班是否可能发生延误。 - **政策制定**:政府与监管机构可以使用这些信息调整航线分配或提升服务质量标准。 由于提供的文件名为“机票航班数据.xlsx”,这表明数据集可能还包含Excel版本,该格式提供了丰富的数据处理和可视化功能,如筛选、排序及图表制作等。对于初学者或需要快速分析的用户而言,这种格式更为直观。 这个数据集为研究人员、数据分析专家以及对航空业感兴趣的用户提供了一个全面且宝贵的资源,通过清洗与整理这些信息可以获取有关航空市场的深度见解,并推动决策制定和业务优化。
  • CSV格式的金融欺诈检测含104+
    优质
    本数据集包含超过104万条记录,采用CSV格式存储,专为金融欺诈检测设计,涵盖多种交易类型与特征信息,助力模型训练及算法优化。 该数据集展示了移动货币交易的全面表示,并经过精心设计以反映现实世界金融活动中的复杂性以及欺诈行为的研究目的。此数据来源于名为PaySim的模拟器,利用了非洲某国实际财务日志中汇总的数据来填补公开可用金融数据集中用于检测欺诈研究方面的空白。它涵盖了多种类型的交易,包括现金存入、兑现输出、借记、支付和转账等,并为评估各种欺诈检测方法提供了一个全面的环境。 **数据集结构** - **step:** 表示现实世界中的时间单位,1 步等于 1 小时;整个模拟历时744步,相当于30天。 - **type:** 包括CASH-IN、CASH-OUT、BIT-OUT、PAYMENT 和 TRANSFER等交易类型。 - **amount:** 表示以当地货币单位表示的每笔交易金额。 - **nameOrig:** 发起该笔交易的客户名称。 - **oldbalanceOrg:** 代表发起方在进行特定操作前账户中的余额。 - **newbalanceOrig:** 指的是执行完相关操作后,发起方账户的新余额。 - **nameDest:** 接收这笔交易的客户的标识符(或称目的地)。 - **oldbalanceDest:** 表示接收方在收到资金前的账户余额。对于以M表示商家身份的客户而言,此字段不适用。 - **newbalanceDest:** 收到转账后的新收款人账户余额;同样地,如果交易涉及的是一个标识为“M”的实体,则该信息不被提供。 - **isFraud:** 标识由欺诈代理执行的那些企图通过诸如提现或转移等操作来耗尽客户资金的行为。 - **isFlaggedFraud:** 用于标记账户间未经授权的大额转账行为,任何单笔金额超过20万单位货币的交易都被视为非法。
  • 京东评论1评论)
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    该数据集包含大约一万条来自京东平台的商品评论,旨在为研究者提供产品评价分析、情感分析及自然语言处理方面的丰富资源。 关于MacBook的京东评论的数据集,包含未标记的文本内容,可用于进行文本聚类分析。