纽约出租车车费预处理数据集PreprocessedCabFareData-rahulsingh731
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车，车费，数据集，数据预处理，机器学习，时空分析，交通运输，纽约
数据概述： 该数据集包含了纽约市出租车的车费数据，经过了预处理，适用于多种数据分析和建模任务。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：数据覆盖了纽约市的五个区，包括曼哈顿，布鲁克林，皇后区，布朗克斯和史坦顿岛。
数据维度：数据集包括乘客上下车时间，上下车经纬度，车费，乘客数量，行驶距离，支付方式等关键信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于纽约市出租车和豪华轿车委员会（TLC）的公开数据，并已进行预处理，如数据清洗，缺失值处理，特征工程等。
该数据集适合用于交通运输研究，城市规划，数据挖掘和机器学习等领域，特别是在车费预测，需求分析和交通模式研究中具有重要价值。
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：适用于出租车车费预测，交通流量分析，城市交通规划等研究，如分析不同时段，区域的车费变化规律。
行业应用：可以为出租车公司，网约车平台提供数据支持，特别是在定价策略，车辆调度和市场预测方面。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通流量分析，优化交通线路和改善交通拥堵。
教育和培训：作为数据科学，交通运输及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据预处理，特征工程和模型构建等技术。
此数据集特别适合用于探索出租车车费的影响因素，帮助用户实现车费预测，交通流量分析和优化交通策略等目标，为城市交通管理和出行服务提供数据支持。
