纽约出租车车费预测数据集NewYorkTaxiFarePrediction-satyamj37
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 车费预测, 时空数据, 机器学习, 纽约市, 经纬度, 时间序列分析, 回归模型
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车的车费与相关地理位置和时间信息，用于构建车费预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2009年到2012年。
地理范围：数据覆盖纽约市区域，包括乘客上下车地点经纬度信息。
数据维度：数据集包括车费金额（fare_amount）、乘车时间（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：CSV格式，文件名为sample_dataset.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于纽约市出租车管理部门或其他公开数据源，已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于车费预测、时空数据分析和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、数据挖掘等领域的学术研究，如出租车车费影响因素分析、交通拥堵预测等。
行业应用：可以为出租车公司、网约车平台提供数据支持，特别是在动态定价、运力调度、市场需求预测等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划与优化，提高交通效率，改善市民出行体验。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时空数据分析、回归建模等。
此数据集特别适合用于探索车费与时间、距离、地理位置、乘客数量等因素之间的关系，帮助用户实现车费预测模型的构建和优化。
