纽约出租车车费预测数据集NewYorkTaxiFarePredictionDataset-pranathivemireddy12
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 车费预测, 时空数据, 乘客数量, 地理位置, 机器学习, 时间序列分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车服务的车费数据，记录了每次行程的详细信息，旨在用于车费预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2009年至2015年。
地理范围：数据覆盖纽约市范围内的出租车行程。
数据维度：数据集包括以下字段：
unique_id：行程的唯一标识符。
amount：车费金额。
date_time_of_pickup：上车时间。
longitude_of_pickup：上车地点经度。
latitude_of_pickup：上车地点纬度。
longitude_of_dropoff：下车地点经度。
latitude_of_dropoff：下车地点纬度。
no_of_passenger：乘客数量。
数据格式：CSV格式，文件名为TaxiFare.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于出租车行程记录，已进行必要的清洗和标准化处理。
该数据集适合用于出租车车费预测、时空数据分析和机器学习模型的训练。
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、机器学习等领域的研究，如车费预测模型构建、行程时间预测、交通流量分析等。
行业应用：可以为出租车公司、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、预测需求等。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策，例如交通规划、拥堵缓解、出租车管理等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解时空数据分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响出租车车费的因素，构建预测模型，并优化出租车服务的运营效率。
