纽约出租车车费预测数据集-apurbasarkar
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车，车费预测，数据集，机器学习，时空数据，交通运输，数据分析，纽约
数据概述： 该数据集包含了纽约市出租车的车费预测相关数据，记录了出租车乘客的乘车信息和车费数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为一段时间，具体时间范围请查阅数据集详情。
地理范围：数据主要集中在纽约市区域，包括曼哈顿，布鲁克林，皇后区等。
数据维度：数据集包括乘客上下车时间，上下车地点经纬度，车费，乘车距离，乘客数量，司机ID，支付方式等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于纽约市出租车和豪华轿车委员会的公开数据，并已进行必要的清洗和预处理。
该数据集适合用于交通运输，城市规划，数据科学和机器学习等领域的研究和应用，特别是在出租车车费预测，出行行为分析等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：适用于出租车车费预测，交通流量分析，出行行为分析等研究，如预测特定时间段内的车费，分析不同区域的出行需求。
行业应用：可以为出租车公司，出行服务平台提供数据支持，特别是在优化调度，定价策略等方面。
决策支持：支持城市交通规划，出租车管理，交通拥堵缓解等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及交通运输课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解出租车数据分析，时空数据处理等技术。
此数据集特别适合用于探索出租车车费预测的规律与趋势，帮助用户实现车费预测，出行模式分析等目标，为城市交通管理和出行服务提供数据支持。
