出租车车费预测数据集TaxiFarePredictionDataset-plvicente
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 车费预测, 时间序列分析, 机器学习, 纽约市, 数据挖掘, 交通运输, 回归模型
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车的数据，记录了出租车行程的关键信息，用于车费预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确给出时间范围，但从数据结构中“key”字段的命名方式推测可能包含时间信息。
地理范围：数据主要聚焦于纽约市的出租车运营情况。
数据维度：数据集包含“key”（行程标识符，可能包含时间信息）和“fare_amount”（车费金额）两个字段，适用于回归分析。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_MV.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据可能来源于公开的出租车运营数据，具体来源信息未明确。已进行了结构化处理，便于直接使用。
该数据集适合用于出租车车费预测、时间序列分析和机器学习模型训练。
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、城市规划等领域的研究，例如出租车需求预测、车费影响因素分析等。
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。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量预测、拥堵缓解措施评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生理解回归模型和时间序列分析。
此数据集特别适合用于研究车费与时间、地理位置等因素之间的关系，帮助用户构建车费预测模型，提升预测精度。
