纽约市出租车车费预测数据集NewYorkCityTaxiFarePrediction-bijoyraju
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, 轨迹分析, 交通运输, 数据挖掘, 纽约市
数据概述：
该数据集包含来自Uber出租车服务的车费和相关地理位置信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2009年至2015年。
地理范围：数据主要覆盖美国纽约市。
数据维度：数据集包括车费金额（fare_amount）、上下车经纬度（pickup_longitude, pickup_latitude, dropoff_longitude, dropoff_latitude）、乘车时间（pickup_datetime）和乘客数量（passenger_count）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为uber.csv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于Uber出租车服务，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于车费预测、出行模式分析、交通流量预测等领域的研究。
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、机器学习等领域的学术研究，如车费预测模型构建、出行行为分析、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，尤其是在动态定价、需求预测、线路优化等方面。
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、交通运输工程等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解出租车车费预测问题。
此数据集特别适合用于探索车费与距离、时间、乘客数量等因素之间的关系，帮助用户实现更准确的车费预测、优化运营策略。
