纽约出租车车费预测数据集NewYorkTaxiFarePrediction-smohitsingh
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, 回归分析, 地理位置, 时间序列分析, 数据建模, 纽约市
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车的数据，记录了出租车行程的相关信息，用于预测车费。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从数据中包含的年份信息推测，数据涵盖了数年时间。
地理范围：数据主要覆盖纽约市区域，包括乘客上下车时的经纬度信息。
数据维度：数据集包含“fare_amount”（车费金额）、“pickup_longitude”（上车经度）、“pickup_latitude”（上车纬度）、“dropoff_longitude”（下车经度）、“dropoff_latitude”（下车纬度）、“passenger_count”（乘客数量）、“year”（年份）、“month”（月份）、“day”（日）、“dayOfWeek”（星期几）、“hour”（小时）、“timeOfDayMid.Day”（是否为白天）、“timeOfDayMorning”（是否为早上）、“timeOfDayNight”（是否为夜晚）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train_fare.csv和test_fare.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但根据数据集的文件名和字段信息，推测可能来源于出租车运营数据或相关公开数据集。该数据集已进行初步处理，如提取时间特征等。
该数据集适合用于出租车车费预测、时空数据分析、以及机器学习模型训练。
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、以及数据科学领域的学术研究，如出租车车费影响因素分析、行程时间预测等。
行业应用：可以为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，尤其是在车费定价策略、运力调度优化、以及市场需求预测方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量分析与规划，以及出租车运营政策的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征工程、模型构建与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响出租车车费的各种因素，如距离、时间、乘客数量等，帮助用户构建预测模型、优化定价策略，并提升出租车服务的效率和用户体验。
