纽约出租车车费预测数据集NewYorkTaxiFarePrediction-shivammishra3
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, 回归分析, 数据挖掘, 纽约
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车的数据，记录了每次出租车行程的相关信息，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2011年。
地理范围：数据覆盖纽约市区域。
数据维度：数据集包括以下字段：unique_id（行程唯一标识），amount（车费），date_time_of_pickup（上车时间），longitude_of_pickup（上车经度），latitude_of_pickup（上车纬度），longitude_of_dropoff（下车经度），latitude_of_dropoff（下车纬度），no_of_passenger（乘客数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为TaxiFare.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源未知，但已进行数据收集和结构化处理。
该数据集适合用于交通运输领域的研究和数据建模、机器学习等技术应用。
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、城市规划等领域的学术研究，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，特别是在车费定价、需求预测、路径规划等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量分析、拥堵治理等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解时空数据分析、回归模型构建等。
此数据集特别适合用于探索影响出租车车费的因素，预测车费，优化出租车运营策略，提升乘客出行体验。
