出租车车费预测与平均距离和时长数据集-andrejeronimaguerra
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车，车费预测，距离，时长，数据集，机器学习，交通，出行分析
数据概述： 该数据集包含了出租车车费预测的相关数据，记录了出租车行程的费用，行驶距离和持续时间等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为不详，具体年份信息未提供。
地理范围：数据覆盖范围不详，未明确指出具体城市或地区。
数据维度：数据集包括了出租车行程的起步价，总车费，行驶距离，持续时间，乘客数量等关键指标。
数据格式：数据提供的格式为不详，需根据具体数据文件格式进行分析。
来源信息：数据来源于公开的出租车行程记录，已进行初步处理。
该数据集适合用于出租车车费预测，行程时间预测，以及交通运输领域的分析和研究，特别是在数据挖掘，机器学习模型训练等方面具有应用价值。
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：适用于出租车车费预测，行程时间预测，影响车费的因素分析等研究，如探索影响车费的关键因素，优化定价策略等。
行业应用：可以为出租车公司，网约车平台提供数据支持，特别是在车费定价，司机调度，乘客服务等方面。
决策支持：支持出租车运营管理，乘客出行规划等方面的决策，帮助优化运营效率和服务质量。
教育和培训：作为数据科学，交通运输等相关专业的课程辅助材料，帮助学生和研究人员理解车费预测，行程分析等技术。
此数据集特别适合用于探索影响出租车费用的因素，预测行程时间，帮助用户实现更准确的费用估算，优化出行策略，促进交通运输行业的智能化发展。
