纽约市出租车车费预测数据集NYCTaxiFaresPredictionDataset-samalarahul
数据来源：互联网公开数据
标签：出租车, 纽约市, 交通运输, 车费预测, 时空数据, 机器学习, 数据分析, 经纬度
数据概述：
该数据集包含来自纽约市出租车服务的历史车费数据，记录了每次行程的详细信息，用于车费预测和交通模式分析。主要特征如下：
时间跨度：数据包含行程的日期和时间信息，具体时间范围未明确，但可用于分析不同时间段的出行特征。
地理范围：数据覆盖纽约市区域，包括出租车的上下车地点经纬度。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
pickup_datetime：上车时间（UTC）。
fare_amount：车费金额。
fare_class：车费等级（0或1，具体含义未知）。
pickup_longitude：上车地点经度。
pickup_latitude：上车地点纬度。
dropoff_longitude：下车地点经度。
dropoff_latitude：下车地点纬度。
passenger_count：乘客数量。
数据格式：CSV格式，文件名为NYCTaxiFares.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于纽约市出租车管理部门或其他公开渠道，已进行初步结构化处理。
该数据集适合用于出租车车费预测、出行模式分析、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、城市规划等领域的学术研究，如出租车车费预测模型构建、交通流量分析、城市出行模式研究等。
行业应用：可以为出租车公司、网约车平台提供数据支持，用于优化定价策略、提升运营效率、预测需求等。
决策支持：支持城市交通管理部门进行交通规划、拥堵治理、政策制定等。
教育和培训：作为交通运输、数据科学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索车费与距离、时间、乘客数量之间的关系，以及构建基于时空数据的预测模型，从而优化决策、提升服务质量。
