纽约出租车车费预测数据集NYCTaxiFarePrediction-sivabalana
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车数据, 纽约市, 车费预测, 时空数据, 机器学习, 交通运输, 数据分析, 价格建模
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车的数据，记录了出租车的乘车信息和车费情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从“pickup_datetime”字段推测为2010年。
地理范围：数据覆盖纽约市区域，包含了出租车的上下车地点经纬度信息。
数据维度：数据集包括“pickup_datetime”（上车时间）、“fare_amount”（车费）、“fare_class”（车费等级）、“pickup_longitude”（上车经度）、“pickup_latitude”（上车纬度）、“dropoff_longitude”（下车经度）、“dropoff_latitude”（下车纬度）和“passenger_count”（乘客数量）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为NYCTaxiFares.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的纽约市出租车数据，已进行标准化处理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于出租车车费预测、交通流量分析和时空数据挖掘等研究。
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，如车费预测模型构建、交通拥堵分析、出行行为分析等。
行业应用：可以为出租车公司、网约车平台等提供数据支持，特别是在优化定价策略、提高运营效率、改善用户体验等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和政策制定，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、交通工程等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
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，并分析纽约市出租车出行模式的规律与趋势，从而提升决策效率和预测准确性。
