出租车费用数据集TaxiFaresDataset-thongpm
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车，费用，数据集，交通，机器学习，时间序列，城市分析，商业智能
数据概述： 该数据集记录了出租车费用相关的数据，主要包含与出租车出行相关的费用信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从20世纪末到现代。
地理范围：数据涵盖全球多个主要城市的出租车出行记录，包括不同地区的出行费用。
数据维度：数据集包括出行时间，起始地点，目的地，行驶距离，等待时间，费用，支付方式等变量。还包括与出行相关的其他因素，如天气，交通状况等。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个城市的出租车公司或政府公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于交通研究，机器学习及城市分析等领域，特别是在费用预测，出行模式分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于交通费用预测，出行模式研究等学术研究，如出租车费用的变化趋势，不同因素对费用的影响等。
行业应用：可以为出租车公司，交通管理部门等提供数据支持，特别是在费用优化，定价策略等方面。
决策支持：支持出租车费用的动态调整和出行策略优化，帮助相关方制定科学的运营决策。
教育和培训：作为数据科学，城市交通等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通费用分析与预测方法。
此数据集特别适合用于探索出租车费用的变化规律与影响因素，帮助用户实现准确的费用预测和出行优化，提高交通系统的效率和公平性。
