纽约出租车车费预测数据集NewYorkTaxiFarePredictionDataset-yakesh119
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 车费预测, 时空数据, 交通运输, 机器学习, 数据分析, 纽约市, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车车费的详细记录，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涵盖多个年份，具体时间跨度需进一步查阅原始数据。
地理范围：数据主要集中在纽约市区域，包括上车和下车地点的经纬度信息。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：
unique_id：行程的唯一标识符；
amount：车费金额；
date_time_of_pickup：上车时间（UTC时间）；
longitude_of_pickup, latitude_of_pickup：上车地点的经纬度；
longitude_of_dropoff, latitude_of_dropoff：下车地点的经纬度；
no_of_passenger：乘客数量。
数据格式：CSV格式，文件名为TaxiFare.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源信息需进一步核实。数据已进行初步整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于构建车费预测模型，研究交通运输领域中的时空数据关系。
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、数据科学等领域的研究，例如出租车需求预测、交通流量分析、基于位置的服务等。
行业应用：为出租车公司、网约车平台提供数据支持，用于优化定价策略、提高运营效率、改进用户体验。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和管理，例如优化出租车调度、缓解交通拥堵等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、交通运输等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解时空数据分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索车费与时间、距离、乘客数量、上下车地点等因素之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化决策，提升预测精度。
