纽约出租车行程时长数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车,纽约市,行程时长,时间序列,交通分析,机器学习,数据分析
数据概述：
本数据集包含纽约市出租车行程时长的相关信息，旨在为 Kaggle 纽约市出租车行程时长竞赛提供支持。数据集整合了原始数据中的特征以及通过 Wolfram Mathematica 系统生成的新特征，内容涵盖行程基本信息、日历特征、天气特征和旅行特征。数据包括从 2009 年至 2015 年的出租车行程记录，共包含 14 个主要字段，如行程唯一标识符、供应商代码、乘客数量、日期时间信息、季节、天气状况、起始和结束经纬度、行程距离和时间等。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，包括但不限于：
1. 行程时长预测模型的训练与优化，帮助提高出租车运营效率。
2. 交通模式分析，研究城市交通流量与高峰期特征。
3. 天气与交通关系研究，评估天气条件对行程时长的影响。
4. 城市交通规划与优化，为政策制定者提供数据支持。
5. 数据分析与可视化，探索纽约市出租车运营的动态特征。
6. 教育与研究，为学术界和数据科学爱好者提供高质量的数据资源。
通过本数据集，用户可以深入洞察纽约市出租车运营的时空特征，支持复杂的数据分析任务，助力数据科学领域的研究与实践。
