出租车车费预测数据集TaxiFarePrediction-briannasibley
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 车费预测, 时间序列, 机器学习, 纽约市, 数据分析, 回归模型, 金融
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车公司的车费数据，记录了出租车行程的费用信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从“key”字段中的日期信息推测，数据可能涵盖了数年内的出租车行程记录。
地理范围：数据主要集中在纽约市区域内的出租车服务。
数据维度：包括“key”（行程唯一标识符）和“fare_amount”（车费金额）两个字段，适用于回归分析和时间序列预测任务。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的出租车运营数据或相关竞赛，已进行基础的数据清洗和预处理。
该数据集适合用于构建出租车车费预测模型，探索车费与时间、地点等因素之间的关系。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于交通运输、金融和城市规划等领域的学术研究，例如出租车车费影响因素分析、车费预测模型构建等。
行业应用：为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，用于优化定价策略、提升运营效率和改善用户体验。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量分析和管理，为出租车行业监管提供数据依据。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和预测建模技能。
此数据集特别适合用于构建车费预测模型，探索车费随时间变化的规律，并评估不同预测模型的性能。
