纽约市出租车车费预测数据集NewYorkCityTaxiFarePrediction-yakesh119
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 车费预测, 时空数据, 机器学习, 纽约市, 交通运输, 数据分析, 回归模型
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车运营的乘客出行数据，记录了出租车行程的详细信息，用于预测车费。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据数据内容推测为历史出租车运营记录。
地理范围：数据涵盖纽约市范围内的出租车出行记录，包括上下车地点经纬度信息。
数据维度：数据集包括出租车行程的多个关键特征，如：
unique_id：行程唯一标识符；
amount：行程总费用；
date_time_of_pickup：上车时间（UTC）；
longitude_of_pickup：上车地点经度；
latitude_of_pickup：上车地点纬度；
longitude_of_dropoff：下车地点经度；
latitude_of_dropoff：下车地点纬度；
no_of_passenger：乘客数量；
fare_amount：车费金额。
数据格式：CSV格式，文件名为final_submission.csv和TaxiFare.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行初步处理，但可能需要进一步清洗和特征工程。
该数据集适用于出租车车费预测、出行模式分析、以及时空数据分析等领域。
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、以及机器学习等领域的研究，如出租车车费预测、出行需求分析、交通拥堵预测等。
行业应用：可以为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，用于优化定价策略、提升运营效率、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、优化交通资源配置、缓解交通拥堵。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生掌握数据分析、建模和预测技能。
此数据集特别适合用于构建车费预测模型，探索影响车费的关键因素，并为用户提供更准确的出行费用预估。
