出行画像特征数据集

本数据集包含居民出行方式画像数据集和居民出行目的画像数据集两部分。前者是对苏州市示范区域2022年10月共31天的居民出行方式预测画像，其中用户可能选择的出行方式选项包括电（助）动车、摩托车、自行车、小汽车（驾驶）、汽车（乘坐）、网约车、公交车、轨道交通、出租车、大客车、其他等多类，同时还包含出发点经度、出发点纬度、目的地经度、目的地纬度等信息；居民出行目的画像数据集对苏州市示范区域2022年10月共31天的居民出行目的进行预测，其中出行目的的可能选项包括上班、下班、餐饮、其他等。数据量46MB。This dataset consists of two parts: the resident travel mode profile dataset and the resident travel purpose profile dataset. The former is the predicted travel mode profile of residents in the demonstration area of Suzhou during 31 days in October 2022. The available travel mode options for users include electric (assisted) bicycles, motorcycles, bicycles, private cars (driving), passenger cars (riding as passengers), online car-hailing services, buses, rail transit, taxis, coaches, and other categories. It also includes information such as origin longitude, origin latitude, destination longitude, and destination latitude. The resident travel purpose profile dataset predicts the travel purposes of residents in the demonstration area of Suzhou during 31 days in October 2022. The possible travel purpose options include going to work, getting off work, dining, and other categories. The total size of the dataset is 46 MB.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦于居民出行行为分析，包含出行方式和出行目的两部分画像数据，覆盖苏州市示范区域2022年10月共31天的记录。数据详细记录了多种出行方式（如电（助）动车、小汽车、公共交通等）和出行目的（如上班、餐饮），并附带地理位置信息，适用于交通规划、智慧城市研究等领域。数据集由企业创建并作为国家重点研发计划项目成果发布，具有较高的完整性和准确性。