纽约出租车车费预测训练数据集NewYorkTaxiFarePredictionTrainingDataset-akshaymitra
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, 纽约市, 交通运输, 数据挖掘, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车的历史运营数据，记录了每次行程的车费、乘客上下车地点、乘客数量以及行程时间等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含年份、月份、日期和小时，可用于分析时间维度对车费的影响。
地理范围：数据主要覆盖纽约市区域，包括乘客的上下车经纬度信息。
数据维度：数据集包含多个关键字段：fare_amount（车费），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（日期），hour（小时），weekday（星期几），night（夜间），late_night（深夜），latdiff（纬度差），londiff（经度差）。
数据格式：CSV格式，文件名为taxi_train.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于纽约市出租车运营数据，经过清洗和预处理，确保数据的准确性和可用性。
该数据集适合用于出租车车费预测、交通流量分析、时空数据分析等领域的数据建模和机器学习应用。
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、城市规划和数据科学等领域的研究，如车费预测模型构建、出行模式分析、交通拥堵预测等。
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、改善乘客体验。
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。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的案例，帮助学生和研究人员学习和实践数据分析和建模。
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，并分析乘客出行行为和交通流量。
