纽约市出租车车费预测数据集-sezginildes
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车，车费预测，纽约市，机器学习，时间序列，地理位置，出行分析，交通运输
数据概述： 该数据集包含纽约市出租车车费预测相关数据，记录了出租车行程的详细信息，旨在用于车费预测模型的构建。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：数据覆盖纽约市，包括出发地和目的地坐标。
数据维度：数据集包括车费，出发时间，出发地经纬度，目的地经纬度，乘客数量等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于出租车车费预测，出行行为分析，机器学习模型训练等领域，尤其在预测车费，分析影响因素等方面具有重要价值。
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，出行模式分析，交通流量预测等研究，如分析影响车费的因素，预测高峰时段车费等。
行业应用：可以为出租车公司，交通管理部门等提供数据支持，特别是在车费定价，运营优化，线路规划等方面。
决策支持：支持出租车公司的定价策略优化，运营效率提升，以及城市交通规划。
教育和培训：作为数据科学，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时空数据分析，回归预测等技术。
此数据集特别适合用于探索影响出租车车费的关键因素，帮助用户实现准确的车费预测，优化运营策略，提升用户体验。
