纽约出租车行程时间预测数据集NewYorkCityTaxiTripDurationPrediction-bientruong
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车行程, 时序预测, 机器学习, 交通运输, 地理位置, 纽约市, 深度学习, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车的行程数据，记录了出租车行程的详细信息，包括行程开始和结束的时间、乘客数量、起止经纬度坐标等，并提供了行程时长作为标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年。
地理范围：数据覆盖纽约市区域。
数据维度：数据集包括行程ID（id）、供应商ID（vendor_id）、行程开始时间（pickup_datetime）、行程结束时间（dropoff_datetime）、乘客数量（passenger_count）、起止经纬度坐标（pickup_longitude, pickup_latitude, dropoff_longitude, dropoff_latitude）、是否储存并转发标志（store_and_fwd_flag）以及行程时长（trip_duration）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）, test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样本）。
数据来源：数据来源于纽约市出租车管理部门的公开数据，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于出租车行程时间预测、出行行为分析、交通流量建模等研究。
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、数据科学等领域的学术研究，例如行程时间预测模型优化、交通拥堵分析、出行需求预测等。
行业应用：可以为出租车公司、网约车平台提供数据支持，用于提升运营效率、优化车辆调度、预测乘客等待时间等。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、交通信号优化，以及制定相关政策。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解时序预测、回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索影响出租车行程时间的因素，构建预测模型，帮助用户优化决策、提升预测精度。
