纽约出租车出行数据分析数据集NewYorkTaxiTripDataAnalysis-liriksadiku
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 出行数据, 交通运输, 纽约市, 时序分析, 乘客分析, 费用预测, 地理位置
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车管理部门的公开数据，记录了2017年纽约市黄色的士的出行信息。主要特征如下：
时间跨度：数据覆盖2017年全年。
地理范围：数据主要涵盖纽约市五个行政区（曼哈顿、布鲁克林、皇后区、布朗克斯和斯塔滕岛）的出租车出行记录。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：供应商ID（VendorID）、上下车时间（tpep_pickup_datetime, tpep_dropoff_datetime）、乘客数量（passenger_count）、行程距离（trip_distance）、车费代码（RatecodeID）、是否预存（store_and_fwd_flag）、上下车地点ID（PULocationID, DOLocationID）、支付类型（payment_type）、车费金额（fare_amount）、附加费（extra）、MTA税（mta_tax）、小费金额（tip_amount）、过路费（tolls_amount）、附加费（improvement_surcharge）以及总金额（total_amount）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为"2017_Yellow_Taxi_Trip_Data.csv"，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于纽约市出租车及豪华轿车委员会（TLC）的公开数据，经过原始数据整理。
该数据集适合用于交通运输、城市规划、数据分析和机器学习等领域的研究。
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：适用于交通流量分析、出行模式研究、出租车运营效率评估等方面的学术研究，如分析高峰时段、热门出行线路等。
行业应用：可以为出租车公司、交通管理部门、以及出行服务平台提供数据支持，特别是在优化调度、预测需求、提升服务质量等方面。
决策支持：支持城市交通规划、政策制定和公共交通资源配置优化。
教育和培训：作为数据分析、时间序列分析、以及机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解出行数据分析。
此数据集特别适合用于探索出租车出行行为的规律，例如：不同时间段的出行需求、乘客数量对车费的影响、以及不同区域之间的交通联系，从而优化决策、提升运营效率。
