纽约市出租车车费预测数据集NewYorkCityTaxiFarePredictionDataset-pankajsinghardh
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 车费预测, 时空数据, 交通运输, 机器学习, 数据分析, 地理位置, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车运营的详细车费信息，记录了每次行程的各项指标，用于车费预测和交通模式研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未知，但包含了日期和时间信息，可用于时间序列分析。
地理范围：数据覆盖纽约市，包括出租车的上下车地点经纬度信息。
数据维度：数据集包含以下主要字段：
unique_id：行程的唯一标识符。
amount：车费金额。
date_time_of_pickup：乘车日期和时间（UTC）。
longitude_of_pickup：上车地点的经度。
latitude_of_pickup：上车地点的纬度。
longitude_of_dropoff：下车地点的经度。
latitude_of_dropoff：下车地点的纬度。
no_of_passenger：乘客数量。
数据格式：CSV格式，文件名为TaxiFare.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的出租车运营记录，数据已进行结构化处理。
该数据集适合用于出租车车费预测、出行模式分析和交通流量研究。
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、城市规划和数据科学领域的学术研究，如出租车车费预测模型构建、出行需求分析、交通拥堵预测等。
行业应用：为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，用于优化定价策略、提高运营效率、改善用户体验。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划和政策制定，优化交通资源配置，缓解交通压力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和交通运输相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解时空数据的分析方法。
此数据集特别适合用于探索车费与距离、时间、地点、乘客数量等因素之间的关系，帮助用户构建车费预测模型、优化出行方案。
