出租车车费预测数据集TaxiFarePredictionDataset-kjdsnvkjnk
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 车费预测, 时间序列, 地理位置, 机器学习, 数据分析, 纽约市, 交通运输
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车的数据，记录了出租车的车费、上下车时间、经纬度以及乘客数量等信息，用于构建车费预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度未知，但包含具体的上下车时间戳。
地理范围：数据主要覆盖纽约市区域。
数据维度：包括车费金额（fare_amount）、上下车时间（pickup_datetime）、上下车经纬度（pickup_longitude、pickup_latitude、dropoff_longitude、dropoff_latitude）以及乘客数量（passenger_count）等关键字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为uber_rides.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的出租车运营数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于出租车车费预测、出行时间分析、交通流量预测等领域。
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、城市规划、时间序列分析等领域的学术研究，如出租车车费影响因素分析、出行模式研究等。
行业应用：为出租车公司、网约车平台提供数据支持，尤其在车费定价策略优化、车辆调度、市场需求预测等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，如交通拥堵缓解、公共交通规划等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解和应用时间序列分析、地理空间数据分析等技术。
此数据集特别适合用于构建车费预测模型，分析影响车费的关键因素，并探索乘客出行模式和城市交通规律。
