纽约出租车车费预测数据集NewYorkTaxiFarePrediction-aymendernani
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 车费预测, 纽约市, 时空数据, 机器学习, 回归分析, 地理信息系统, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车运营的乘客车费信息，记录了每次行程的详细数据，可用于构建车费预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注起始和结束时间，但从数据字段的命名推测，数据记录了出租车行程的时间信息。
地理范围：数据覆盖纽约市区域，包括出租车上下车地点（经纬度）。
数据维度：包括以下关键字段：
key：行程的唯一标识符；
fare_amount：车费金额；
pickup_datetime：上车时间；
pickup_longitude：上车地点经度；
pickup_latitude：上车地点纬度；
dropoff_longitude：下车地点经度；
dropoff_latitude：下车地点纬度；
passenger_count：乘客数量。
数据格式：CSV格式，文件名为taxi-fares.csv，易于进行数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据可能来源于纽约市出租车和豪华轿车委员会（TLC）的公开数据，或类似的数据源，数据已进行整理和标准化。
该数据集适合用于出租车车费预测、出行模式分析等领域。
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、数据科学等领域的研究，如车费影响因素分析、出行时间预测、交通流量分析等。
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、提升运营效率、预测乘客需求等。
决策支持：支持政府部门的交通管理和政策制定，例如评估交通拥堵情况、优化出租车调度等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、时间序列分析等课程的实训案例，帮助学生掌握数据处理和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响出租车车费的因素，构建车费预测模型，并分析乘客出行行为，从而提升决策效率和预测精度。
