纽约市出租车车费预测数据集NewYorkCityTaxiFarePrediction-adibanaaz
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, 机器学习, 数据挖掘, 回归分析, 纽约市
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车运营的数据，记录了出租车行程的相关信息，用于预测车费。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但根据数据中的日期信息，可推测为2009年至2015年。
地理范围：数据覆盖纽约市区域，包括出租车的上下车地点。
数据维度：包括车费金额（fare_amount）、上下车时间（pickup_datetime）、上下车经纬度（pickup_longitude, pickup_latitude, dropoff_longitude, dropoff_latitude）以及乘客数量（passenger_count）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为ubercsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Uber及其他公开数据源，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于出租车车费预测、出行时间预测等研究，以及相关的数据建模和机器学习技术应用。
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，如出租车车费预测模型构建、出行模式分析、交通流量预测等。
行业应用：可以为出租车公司、出行服务平台提供数据支持，特别是在动态定价、需求预测、运营优化等方面。
决策支持：支持城市交通管理部门的决策制定，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、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能，理解时空数据的应用。
此数据集特别适合用于探索影响出租车车费的因素，构建预测模型，从而提高预测精度和优化决策。
