纽约出租车行程数据清洗与分析数据集NewYorkTaxiTripDataCleaningandAnalysis-hajarchnok
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车行程, 数据清洗, 异常值处理, 时间序列分析, 地理位置, 统计分析, 数据可视化, 机器学习
数据概述：
该数据集包含经过清洗和处理的纽约市出租车行程数据，旨在用于分析出租车运营情况、行程特征和乘客行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2024年8月的出租车行程信息。
地理范围：数据主要涵盖纽约市的出租车运营区域，包括各个上车地点（PULocationID）。
数据维度：数据集包含多个维度，包括上车日期、上车小时、上车地点ID、行程数量、总距离、平均距离、总乘客数、平均乘客数、总金额、平均金额、年份、月份、日期、标准化行程数量、Box-Cox变换后的行程数量、对数变换后的行程数量等。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为cleaned_df_no_outliers.csv，方便数据分析和建模。数据经过了清洗，移除了异常值，确保数据的质量。
来源信息：数据来源于纽约市出租车管理部门的公开数据，经过了标准化和清洗处理。该数据集适合用于出租车行程数据分析和建模。
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，例如出租车行程模式分析、交通流量预测、乘客行为分析等。
行业应用：可以为出租车公司、出行平台、政府部门等提供数据支持，特别是在运营优化、市场预测、政策制定等方面。
决策支持：支持出租车行业的决策制定，例如优化车辆调度、调整价格策略、改善乘客服务等。
教育和培训：作为数据分析、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清洗、特征工程、模型构建等过程。
此数据集特别适合用于探索出租车行程数据的规律与趋势，帮助用户进行数据驱动的决策，提升运营效率和用户体验。
